Prédictions MMA basées sur l’IA, précises, transparentes, exploitables.

MMA Data Lab est un projet scientifique qui vise à prédire l'issue des combats de MMA de l'UFC dans le contexte des paris sportifs, dont l'objectif est d'optimiser les gains. Nous avons par conséquent mis en place un premier modèle visant à donner les probabilités de victoires associées à chaque combat. Ces probabilités ainsi que les côtes des bookmakers sont ensuite utilisées pour prédire l'action optimale à effectuer.

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Précision Globale

ROI simulé

Combats testés

Nos résultats historiques

Performances passées

Voici l'ensemble des résultats passés, qui comporte simulations et prédictions effectuées en temps réel. La stratégie d'optimisation des mises permet deux type de bet, un bet unique et un double bet.

Graphes de performance

ROI au cours du temps

Le ROI mesure la rentabilité moyenne : ROI = argent gagné / argent investi
Nous n'affichons pas le ROI de 2021 car sur les premiers combats, le ROI est très instable et non représentatif.

ROI cumulé

--%

Pire chute

--%

Gain au cours du temps

Évolution du gain au cours du temps, en notant u l'unité de bankroll considérée (par exemple, 5% de la bankroll).

Gain total

Pire perte consécutive

Articles post-event

Résumé, ROI, picks et résultats

Nous publions après chaque evènement un récapitulatif des résultats expliqués.

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Comment ça marche ?

Approche

La stratégie de paris est la suivante. Après avoir traité les données round par round de chaque combat, ainsi que des données supplémentaires telles que le classement des combattants ou encore les côtes du combat, nous entrainons des modèles de machine learning sur ces features dans l'objectif de donner les probabilités de victoire des deux combattants. Nous avons ensuite mis en place un second modèle qui va prédire l'expected value associée à chaque combattant. Cela nous permet ensuite de prendre une décision pour le combat considéré. En utilisant cette méthode, nous avons donc pu simulé l'évolution d'une bankroll et du ROI sur une période de cinq ans, de 2020 à 2025. Lors des simulations, nous plaçons l'algorithme en situation réelle, en ne lui donnant que les données auxquelles il aurait eu accès à la date du combat. Les résultats sont déjà très satisfaisants : 8% de ROI dans le milieu professionnel constitue un réel accomplissement. Néanmoins, nous continuons à travailler sur les modèles et la stratégie de paris pour en améliorer l'efficacité.