L'un des favoris de la prochaine Coupe du monde de football 2018, Allemagne, n'a que 13,3% de chances de gagner. Et l'Australie a 14% de chances d'atteindre les huitièmes de finale, mais seulement 0,1% de chances de gagner. Ce sont les résultats d'un modèle d'incertitude conçu par le professeur Steve Begg de l'Université d'Adélaïde.

La Coupe du Monde de la FIFA, Russie 2018 démarre avec son premier match entre la Russie et l'Arabie saoudite le jeudi 14 juin.

Steve Begg est professeur de prise de décision et d'analyse des risques à l'Australian School of Petroleum de l'Université. Ses recherches et son enseignement portent sur la prise de décision dans l'incertitude, et les facteurs psychologiques et de jugement qui l'influencent. Normalement, il applique ce travail à la prise de décision dans les secteurs du pétrole et du gaz et d'autres.

Pour la Coupe du Monde de la FIFA, il a développé une "simulation Monte Carlo" de la compétition, basé sur les classements des équipes avec d'autres données, y compris la forme récente. La technique moderne de Monte Carlo a été développée pendant la Seconde Guerre mondiale, par des scientifiques travaillant sur le projet Manhattan, le développement de la bombe atomique. L'idée clé est qu'au lieu d'essayer de déterminer tous les résultats possibles d'un système complexe, suffisamment de possibilités sont modélisées pour pouvoir estimer la probabilité qu'un résultat particulier se produise.

« Les résultats de nombreuses décisions que nous prenons sont incertains en raison de facteurs indépendants de notre volonté, " dit le professeur Begg. " L'incertitude est cruciale pour prédire la possibilité qu'un gisement de pétrole ou de gaz soit économique. En Coupe du monde, il détermine les nombreuses façons dont l'ensemble du tournoi pourrait se dérouler. Ce qui le rend si difficile à prédire n'est pas seulement l'incertitude quant à la performance d'une équipe en général, mais des facteurs aléatoires qui peuvent survenir à chaque match."

Dans la simulation, Le professeur Begg en a généré 100, 000 façons possibles pour l'ensemble du tournoi de 63 matchs. Bien qu'il existe de nombreuses options possibles - près de 430 millions de résultats dans la seule phase de groupes - c'est "plus que suffisant" pour évaluer la probabilité de progression de chaque équipe. Il peut exécuter 800 simulations différentes par seconde.

Dans le modèle du professeur Begg, deux incertitudes clés sont la "forme de tournoi" d'une équipe (leur niveau général de performance avant la finale) - et la "forme de match" d'une équipe (la mesure dans laquelle l'équipe joue mieux ou moins bien que sa forme de tournoi dans un match donné). Les scores possibles pour chaque match sont dérivés du nombre probable de buts, sur la base des scores de tous les matches des trois dernières Coupes du monde, attribués aux deux équipes en fonction de leur forme de match relative.

Les entrées du modèle sont basées sur les classements de la FIFA au cours des quatre dernières années, modifié par les connaissances du professeur Begg sur le jeu et l'équipe ; par exemple, la Russie aura une "forme de tournoi" plus élevée en raison de l'avantage de l'hôte, et les équipes les plus pauvres ont un potentiel de "meurtre géant" relativement plus important que les meilleures équipes.

Sur les entrées courant, Le professeur Begg a calculé que les Socceroos (équipe nationale australienne) ont 14% de chances de passer la phase de groupes, 3,8% de faire les Quartiers, 1,2% des Semis, 0,3% d'être en Finale, et 0,1% de chances d'être champions de la Coupe du monde 2018. "Cela peut être décevant, " il dit, "Mais pour prendre de bonnes décisions, il est vraiment important de fonder ses croyances sur des preuves et la raison, pas ce que vous voudriez être vrai."

"La probabilité est subjective, ça dépend de ce que tu sais, " dit le professeur Begg. " Il n'a pas besoin de données; vous utilisez les informations dont vous disposez pour attribuer un degré de croyance à ce qui pourrait arriver, et ainsi prendre des décisions ou, dans ce cas, un jugement sur qui gagne. L'essentiel est que vos informations et votre raisonnement ne soient pas biaisés."