1. Présentation du problème : Vous souhaitez un modèle prédictif rigoureux pour analyser des matchs de football en combinant des statistiques avancées et des données contextuelles. 2. Collecte et préparation des données : - Récupérer résultats, buts, xG, xGA, tirs, passes clés, dribbles, splits domicile/extérieur, H2H. - Nettoyer et uniformiser données (noms, fuseaux horaires, formats). - Calculer features sur fenêtres temporelles 5,10,20 matchs, appliquer pondération exponentielle récente. - Créer features interaction (ex : xG attaque équipe A × xGA défense équipe B). 3. Intégration des facteurs contextuels : - Blessures, suspensions, minutes jouées, forme joueurs clés, changements club. - Analyse formations, styles, matchups individuels, arbitre, importance match, voyage/fuseaux. - Intégrer données bookmakers, volumes de mises, discordances. 4. Modélisation : - Classiques : Poisson (buts), Elo/Glicko (classements), régressions logistiques (1X2). - Avancés : Random Forest, XGBoost, réseaux de neurones pour classification/régression. - Scores exacts : Poisson bidimensionnel, corrélations via copula. 5. Prédiction buteurs : - Features xG individuel, pénaltys, temps jeu, combinaisons attaque. - Ajustement probabilité titularisation × xG attendu. 6. Sortie finale des pronostics avec confiance sur 100 : - Issue du match (1, X, 2). - Total buts (plus/moins 1.5, 2.5). - Les deux équipes marquent (oui/non). - Issue à la mi-temps. - Score exact mi-temps et match. - Total corners et tirs cadrés. - Buteur probable. - Conseil de pari le moins risqué avec forte probabilité. Cette structure garantit une analyse exhaustive, combinant statistiques, contexte et apprentissage machine pour des pronostics fiables.