L'IA Peut-elle Prédire le Foot?

Le Jeu ne Se Joue Pas sur le Terrain — Il Se Joue dans le Code

J’ai grandi entre les prières du chevet de ma mère à Lagos et les équations du tableau de mon père à Glasgow. Maintenant, je modélise les résultats du foot — non pour gagner, mais pour questionner qui gagne. Dans les tunnels des données de la Premier League, les algorithmes chuchotent des prédictions comme un évangile. Mais quand on leur laisse décider, la justice ne s’calcule pas.

Le Mythe de l’Objectivité

L’IA ne connaît pas la fatigue. Elle ne ressent pas la pression. Elle apprend à partir de jeux historiques biaisés où les joueurs noirs sont sous-représentés et les décisions des arbitres blancs sont surindexées comme « normales ». Nos modèles résonnent des biais coloniaux — non parce qu’ils sont faux, mais parce qu’ils sont incomplets.

Cinq Signaux de Risque Cachés

1. Les données d’entraînement excluent les styles de jeu non européens — comme le contre-pressing ou le jeu par aile.
2. La valorisation privilégie les attributs physiques (taille, vitesse) au détriment du QI tactique.
3. L’historique des blessures est ignoré ; les délais de récupération supposent des normes médicales occidentales.
4. Le sentiment de la foule est homogénéisé ; le comportement des supporters est encodé comme monolithique.
5. Les boucles de feedback algorithmique amplifient les structures de pouvoir existantes — non pour corriger l’erreur, mais pour la renforcer.

Les Données Ne Mentent Pas — Mais Ceux Qui Les Interprètent Si.