Comment nous mesurons

D’où viennent les chiffres de Bettrails, ce que fait chaque modèle et comment nous vérifions s’ils voient juste. Pas de boîte noire : si quelque chose est encore en test, nous le disons.

01Les données

Nous collectons chaque match de neuf ligues de football virtuel (GT Leagues, Esports Battle, Volta, eRivals, Adriatic, Cyber Live Arena, GG League, Valhalla et Valkyrie), de League of Legends, Dota 2, CS2 et VALORANT, et de trois ligues de NBA 2K. Matchs et résultats arrivent à la minute ; l’historique commence en 2025.

Si une ligue prend du retard ou qu’un résultat manque, nous n’inventons rien : le match reste sans score jusqu’à l’arrivée de la donnée réelle.

02Le niveau : l’ELO

Chaque joueur de football virtuel a un ELO : un nombre de niveau qui monte avec les victoires et baisse avec les défaites, d’autant plus que le résultat est inattendu. Battre un adversaire fort vaut plus que battre un faible.

En esports, nous utilisons notre propre classement de force pour LoL, Dota 2 et VALORANT, et le classement officiel de Valve (VRS) pour CS2.

03Football virtuel : le modèle de buts

• Buts attendus de chaque côté : selon l’attaque et la défense de chaque joueur comparées à sa ligue.
• Chaque résultat possible : la probabilité de chaque score puis qui gagne, le nul et le nombre de buts.
• Testé avant usage : chaque ajustement est essayé sur des matchs déjà joués et n’est gardé que s’il améliore la justesse.
• Fiabilité : chaque prédiction porte des étoiles selon le nombre de matchs sur lesquels elle repose. Un échantillon faible se voit, il n’est pas caché.

04Esports : les modèles

Pour chaque série, nous calculons qui gagne et, par carte, les kills et la durée (LoL et Dota 2) ou les manches et la probabilité de prolongation (CS2 et VALORANT). Aussi l’effet sur la série d’une victoire sur la carte 1, et les séries avec leur contexte : combien de fois une série pareille a continué, comparé à l’habitude.

Un nouveau modèle est signalé en validation tant qu’il n’a pas été vérifié sur de nouveaux matchs. Un échantillon court est aussi signalé.

05NBA 2K

Matchs, résultats, équipes et face-à-face de trois ligues. Le modèle de basket est en test interne et ne sera publié qu’une fois sa justesse démontrée.

06Le marché, sans marge

Les prix du marché contiennent une marge : leurs probabilités dépassent 100 %. Nous la retirons pour lire ce que le marché attend vraiment.

Sur les matchs de GT Leagues des 30 derniers jours, la marge moyenne sur « plus ou moins de buts » a été de 13,5 %.

07Comment nous mesurons

Chaque jour, nous comparons la probabilité du marché sans marge avec ce qui s’est vraiment passé sur tous les matchs de GT Leagues des 30 derniers jours. Le calibrage du marché résume à quel point ce qu’il attendait correspond à ce qui est arrivé : plus il est proche de 100, mieux c’est. C’est la référence à laquelle nous nous comparons ; nos propres modèles ne sont utilisés qu’après avoir été testés sur des matchs déjà joués.

En esports, nous comparons aussi nos prédictions au prix de clôture du marché. Les chiffres de cette page sont recalculés automatiquement chaque jour à 05:00 (heure de l’Espagne).

08Ce que nous ne faisons pas

Nous ne donnons ni pronostics ni recommandations, ne garantissons aucun résultat et n’avons aucun lien avec les bookmakers, les plateformes ou les sponsors. Bettrails, c’est de l’analyse : des données pour comprendre le jeu. Réservé aux plus de 18 ans.

Chiffres mis à jour le 07/10/2026 05:00 (UTC+02:00)