ProbWin : comment nous trouvons la value sur chaque pick

Vous avez lu nos guides. Vous comprenez le value betting, les métriques avancées, l'importance de l'edge.

Maintenant, vous voulez savoir : comment ProbWin applique tout ça concrètement ?

Ce guide vous emmène dans les coulisses. Vous allez découvrir comment nous passons de millions de points de données à un pick publié sur votre écran.

Pas de boîte noire. Pas de "faites-nous confiance". Juste de la transparence sur notre processus.

Notre philosophie fondamentale

Un seul objectif : la value

Chez ProbWin, nous ne prédisons pas qui va gagner. Nous identifions où la cote est trop haute.

C'est une distinction fondamentale que beaucoup de parieurs ne font pas. La majorité des gens cherchent "le bon pick" — l'équipe qui va gagner. Nous, on cherche la bonne cote. Et ce n'est pas du tout la même chose.

Un exemple simple : imaginons un match où une équipe a 60% de chances de gagner selon notre modèle. Si le bookmaker propose une cote de 1.50 (soit 66.7% de probabilité implicite), on ne parie pas — même si l'équipe est favorite et va probablement gagner. Mais si la cote est à 1.80 (55.6% implicite), alors là, on a de la value.

Cette approche peut sembler contre-intuitive. Un pari peut être perdant et rester un bon pari. Ce qui compte, c'est si la cote offrait de la valeur au moment où on l'a prise. Sur le long terme, parier systématiquement avec de la value positive génère des profits.

Nos critères de publication

Nous publions un pick uniquement si plusieurs conditions sont réunies :

Critère	Condition
EV estimée	Positive et significative
Confiance du modèle	Suffisamment élevée
Volume de données	Données disponibles fiables
Red flags	Aucun signal d'alerte

Certains jours, nous publions 0 pick. C'est normal. Pas de value = pas de pick.

La transparence comme valeur

Nous croyons que vous devez comprendre pourquoi nous recommandons un pari. Chaque pick inclut notre estimation de probabilité, les facteurs clés qui créent l'edge, et le niveau de confiance.

Les données : notre matière première

Une base massive

Notre modèle s'appuie sur plus de 100 millions de points de données accumulés sur plusieurs années de compétitions. Ce n'est pas juste des scores de matchs — c'est une combinaison de :

• Statistiques traditionnelles (points, buts, touchdowns...)
• Métriques avancées (efficacité, expected goals, EPA...)
• Données situationnelles (domicile/extérieur, repos, voyages...)
• Historique des performances individuelles
• Conditions de jeu
• Historique des cotes et mouvements de lignes

Cette profondeur nous permet de détecter des patterns invisibles à l'œil nu. Quand on analyse des dizaines de milliers de matchs, des tendances émergent qui seraient impossibles à repérer en regardant simplement les résultats récents.

La qualité avant la quantité

Avoir beaucoup de données ne suffit pas. Encore faut-il qu'elles soient propres, cohérentes et bien structurées. Une partie significative de notre travail consiste à nettoyer, normaliser et valider nos données.

Les noms d'équipes changent, les franchises déménagent, les formats de compétition évoluent. Sans un travail rigoureux d'harmonisation, on comparerait des pommes et des oranges.

On investit aussi beaucoup dans la fraîcheur des données. Pour les props joueurs par exemple, on utilise des moyennes glissantes qui donnent plus de poids aux performances récentes. Un joueur en forme n'a pas le même profil qu'un joueur qui sort d'une série difficile.

Les métriques avancées

Nous calculons et intégrons des métriques que la plupart des parieurs n'utilisent pas :

Sport	Métriques clés	Description
MLB	xERA, Park Factors	Performance réelle des pitchers, ajustement par stade
NHL	GSAx, xGA	Performance des gardiens au-delà des stats brutes
NFL	EPA	Efficacité réelle play-by-play
NBA	Rolling stats	Tendances récentes sur différentes fenêtres

Le processus : de la donnée au pick

Étape 1 : Collecte et mise à jour

Chaque jour, notre pipeline automatisé récupère les résultats de la veille, met à jour les métriques rolling, récupère les lineups confirmés, et fetch les cotes d'ouverture. Le matin, les données sont prêtes pour l'analyse.

Étape 2 : Calcul des features

Pour chaque match, nous calculons des features (variables prédictives). Ces features varient selon le sport :

MLB : qualité des starters, performance des bullpens, facteurs du stade, forme offensive, météo...

NHL : performance du gardien, expected goals, forme récente, contexte (back-to-back, repos, voyage)...

NFL : efficacité offensive et défensive, contexte situationnel, conditions météo, tendances récentes...

NBA : moyennes glissantes des joueurs et équipes, matchups, absences et leur impact...

Étape 3 : Prédiction du modèle

Notre modèle génère une probabilité estimée pour chaque issue. Par exemple, pour un total Over/Under :

Le modèle calcule la probabilité de chaque issue (Over vs Under), avec un score de confiance associé.

Étape 4 : Comparaison avec le marché

Nous comparons notre estimation avec les cotes disponibles. Si notre estimation est significativement différente de ce que le marché implique, et que l'écart représente une EV positive suffisante, on a potentiellement un pick.

Étape 5 : Décision de publication

Avant de publier, on vérifie tous les critères : EV suffisante, confiance du modèle, absence de red flags (blessure de dernière minute, conditions extrêmes...). Si tout est validé, le pick est publié.

Les modèles par sport

MLB : Focus sur les pitchers

Le baseball est fondamentalement un sport de lanceurs. Le partant (starting pitcher) a une influence disproportionnée sur l'issue du match — bien plus que dans n'importe quel autre sport majeur.

Notre modèle MLB accorde donc une importance particulière à l'analyse des pitchers. Mais pas avec les statistiques classiques comme l'ERA, qui est trop dépendante de la défense et de la chance.

On utilise des métriques comme le xERA qui isolent la vraie performance du lanceur : sa capacité à générer des strikes, son taux de balles frappées durement, sa tendance à provoquer des balles au sol...

On intègre aussi les Park Factors — certains stades favorisent les frappeurs, d'autres les lanceurs.

Marchés couverts : Totals First 5 innings (F5), Totals Full Game (FT), Run Line (spreads)

NHL : Focus sur les gardiens

Au hockey sur glace, le gardien est roi. Un gardien en état de grâce peut voler un match à lui seul, tandis qu'un gardien en difficulté peut couler une équipe dominante.

Notre modèle NHL met l'accent sur la performance des gardiens, mais pas avec les statistiques basiques. Le pourcentage d'arrêts brut ne dit pas tout — un gardien qui fait face à 40 tirs dont 35 faciles n'a pas le même mérite qu'un gardien qui en arrête 25 sur 30 tirs dangereux.

On utilise le GSAx qui mesure la vraie contribution du gardien par rapport à ce qu'on attendrait d'un gardien moyen face aux mêmes situations.

On suit aussi attentivement les confirmations de gardiens. Tant qu'on ne sait pas qui sera devant le filet, notre modèle reste en mode "tendance". C'est seulement quand le gardien est confirmé qu'on finalise notre analyse.

Marchés couverts : Totals (Over/Under), Moneyline, Puck Line (spreads)

NFL : Focus sur l'efficacité

Le football américain est le sport le plus complexe à modéliser. Chaque jeu implique 22 joueurs avec des rôles spécifiques, et le résultat dépend autant de la stratégie que de l'exécution.

Les statistiques classiques (yards gagnés, points marqués) sont trompeuses. Une équipe peut accumuler des yards sans jamais marquer, ou scorer sur quelques grosses actions sans dominer.

Notre modèle NFL s'appuie sur l'EPA (Expected Points Added) qui mesure la vraie valeur de chaque action : l'efficacité play-by-play, la capacité à convertir les 3rd downs, la performance en zone rouge...

On prend aussi en compte le contexte situationnel : équipes en back-to-back, voyages coast-to-coast, matchs de division à enjeu...

Marchés couverts : Spreads, Totals, Moneylines, Teasers

NBA : Focus sur les tendances

Le basketball est un sport de runs et de momentum. Les équipes peuvent être transformées en quelques semaines selon la forme des joueurs clés, les ajustements tactiques, ou simplement la confiance collective.

Notre modèle NBA accorde une importance particulière aux tendances récentes. On utilise des moyennes glissantes sur différentes fenêtres (3, 5, 10 matchs) pour capturer à la fois la forme immédiate et la tendance de fond.

Pour les props joueurs, on analyse les statistiques individuelles récentes, le temps de jeu, les matchups défensifs, et surtout l'impact des absences qui redistribuent les opportunités.

Marchés couverts : Spreads, Totals, Props joueurs

La validation : backtests rigoureux

Pourquoi le backtesting est crucial

N'importe qui peut construire un modèle qui "prédit" parfaitement le passé. C'est facile : il suffit d'ajuster les paramètres jusqu'à coller aux résultats connus. Mais ce genre de modèle s'effondre dès qu'il rencontre de nouvelles données.

C'est ce qu'on appelle le surapprentissage (overfitting). Le modèle a mémorisé le passé au lieu d'apprendre des patterns généralisables.

Pour éviter ce piège, on utilise une méthodologie de validation rigoureuse :

Séparation des données : On divise nos données en plusieurs ensembles : entraînement, validation, et test. Le modèle n'a jamais accès aux données de test pendant son développement.

Validation temporelle : On respecte la chronologie. Un modèle entraîné sur des données passées est testé sur des données futures. Jamais l'inverse.

Walk-forward analysis : On simule ce qui se serait passé si on avait utilisé le modèle en temps réel, avec les informations disponibles à chaque instant. Pas de triche avec le recul.

Nos résultats

Nos backtests montrent une rentabilité positive sur le long terme, avec un taux de réussite supérieur au seuil de rentabilité théorique. On publie nos résultats de manière transparente sur notre page de résultats — les bons mois comme les mauvais.

Mais on reste humbles : les performances passées ne garantissent pas les performances futures. Les marchés évoluent, les bookmakers s'adaptent, et la variance fait partie du jeu.

Ce qui nous différencie

On mise notre propre argent

Ce n'est pas juste un projet théorique. On utilise nos propres modèles pour parier en live depuis plusieurs mois, avec notre argent personnel.

C'est la meilleure preuve de confiance qu'on peut donner. On ne vend pas des picks qu'on ne suivrait pas nous-mêmes. Quand on publie un pick sur ProbWin, c'est qu'on l'a pris (ou qu'on va le prendre) de notre côté.

Cette approche nous force à rester honnêtes. Quand c'est votre bankroll qui est en jeu, vous ne trichez pas avec les données, vous ne publiez pas des picks douteux juste pour avoir du contenu. Chaque erreur de modèle, on la paie — littéralement.

Transparence totale

On affiche nos résultats en temps réel. Chaque pick est horodaté, chaque résultat est enregistré. Pas de picks "envoyés en privé" qu'on peut faire disparaître en cas d'échec.

Notre page de résultats montre notre historique complet, filtrable par sport, par type de pari, par période. Vous pouvez vérifier nos performances vous-même.

Tipster classique	ProbWin
"Faites-moi confiance"	"Voici notre calcul"
Track record vague	Résultats vérifiables
Méthodologie secrète	Process expliqué

Approche quantitative

On ne se fie pas à l'intuition ou aux "feelings". Chaque pick est le résultat d'une analyse algorithmique basée sur des données. Ça ne veut pas dire qu'on a toujours raison — mais ça veut dire qu'on a une méthode reproductible et vérifiable.

Tipster classique	ProbWin
"Les Chiefs vont gagner"	"EV +3.2%, confiance modérée"
Pick basé sur l'opinion	Pick basé sur les données
Stats de surface	Métriques prédictives

Honnêteté sur nos limites

On sait qu'on peut se tromper. Les paris sportifs impliquent une part d'incertitude irréductible. Un gardien peut avoir le match de sa vie, un arbitre peut prendre une décision controversée, une blessure peut survenir à la 5e minute.

Notre objectif n'est pas d'avoir raison à chaque fois. C'est d'avoir raison plus souvent que les cotes ne le suggèrent. Sur des centaines de paris, c'est cette edge qui fait la différence.

Pas de sensationnalisme

Pas de "LOCK OF THE YEAR 🔒🔥". Pas de promesses de gains rapides. Pas de screenshots de tickets gagnants (en oubliant les perdants).

On propose une approche rationnelle des paris sportifs. C'est moins excitant que les vendeurs de rêve, mais c'est plus durable.

Tipster classique	ProbWin
"LOCK OF THE CENTURY"	"EV positive, confiance modérée"
Hype et émotions	Données et probabilités
Promesses irréalistes	Résultats vérifiables

Les erreurs qu'on évite

Le biais de confirmation

C'est humain : on cherche des informations qui confirment ce qu'on pense déjà. "Je sens que les Lakers vont gagner" → on cherche des stats qui vont dans ce sens, en ignorant celles qui contredisent.

Nos modèles n'ont pas d'opinions préconçues. Ils analysent les données froidement et produisent une estimation. Parfois le résultat nous surprend — et c'est tant mieux.

La surréaction aux événements récents

Une équipe perd 3 matchs de suite, et tout le monde la considère en crise. Elle gagne ensuite 2 matchs, et la voilà "de retour". Cette volatilité émotionnelle ne correspond pas à la réalité statistique.

Nos modèles lissent ces variations en utilisant des échantillons plus larges. Un échec récent pèse dans l'analyse, mais ne la domine pas.

L'obsession du "lock"

Il n'existe pas de pari garanti. Quiconque vous promet un "lock" ou une "certitude" vous ment ou se ment à lui-même.

Même un pari avec 80% de chances de succès perd 1 fois sur 5. Sur 100 paris de ce type, vous aurez environ 20 pertes. C'est mathématique, pas malchanceux.

On préfère parler de value et de probabilités. C'est moins sexy, mais c'est honnête.

Conclusion

Trouver de la value dans les paris sportifs, c'est un travail de fourmi. Il faut collecter des données, les nettoyer, construire des modèles, les valider, les améliorer en continu.

Ce n'est pas glamour. Ce n'est pas instantané. Mais c'est la seule approche qui tient sur le long terme.

Chez ProbWin, on croit que les parieurs méritent mieux que des "tips" basés sur l'intuition. Ils méritent une vraie analyse, des probabilités honnêtes, et une transparence totale sur les résultats.

C'est ce qu'on construit, un pick à la fois.

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Prêt à voir notre méthodologie en action ?