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Pourquoi le modèle à 97 % échoue-t-il ?
Un data scientist de Chicago démontre que l'échec du modèle Kessler n'est pas une question de chance, mais de biais systémiques invisibles dans les décisions des équipes. La vraie richesse est dans ce qu'on ignore.
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Pourquoi le modèle à 97 % perd-il face à l'instinct humain ?
En tant que scientifique de Chicago bercé de jazz et de basketball nocturne, j'ai vu comment les modèles prédictifs, pourtant précis, échouent devant la fatigue tactique, la détermination silencieuse d'un coach et la grit non quantifiée d'un joueur. Ce n'est pas la chance — c'est l'âme.
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