Pour ceux que ça interesse, je reviens avec un tableau Excel à la con 
Je le dis tout de suite, tous les crédits ne sont pas pour moi, je me suis aidé de Chat GPT pour trouver certaines fonctions et en simplifier d'autres. Ca ne sert après tout pas qu'aux discours d'Urios.
Plutôt que de remplir chacun ses pronos et d'y ajouter un peu de partialité, j'ai voulu construire une simulation de la fin de saison en déterminant des probabilités de résultats pour chaque match via des côtes créées façons paris sportifs.
Je vais pas mettre tout le détail pour ne pas être trop long mais en gros, en me basant sur les résultats des 17 premières journées, j'ai déterminé pour chaque équipe 4 notes : Force offensive à domicile et à l'extérieur, force défensif à domicile et à l'extérieur.
A partir de ça j'ai donc pu créer des sortes d'"Expected Points" (marqués et encaissés - Façon xGoals au foot) pour chaque match restant, puis des probas et donc une sorte de scénario de la fin de saison.
Et pour le rendre plus consistant, je l'ai paramétré pour le faire tourner 1000 fois et ainsi donner une idée plus solide des scénarios les plus probables.
Quelques limites du modèle :
> Ca ne prend pas en compte les équipes qui font tourner ou non
> Ca ne prend pas en compte les formes et méformes actuelles
> Il faudrait comparer à d'autres saisons mais cette année le taux de victoires à domicile qui se transforment en fessées avec BO me semble très important (55%) et impact donc grandement les résultats de fin de saison alors que rien ne garanti que cela va continuer
> Il existe une manière plus précise et efficace de calculer ces cotes par match, mais cela se base sur des règles mathématiques que je ne sais pas appliquer sur Excel (Loi Poisson) - Mais j'ai demandé à un ami d'y jeter un oeil. Si ses résultats sont très différents des miens je les partagerai !
Ca se lit comme ça : "Sur 1000 scénarios, l'ASM finit 2e dans 5,3% des cas" - C'est le fameux débat des plateaux télé foot ou rugby qui veulent vulgariser ce type de données en disant "Clermont à 5,3% de chance de finir 2e", ce qui n'est donc pas totalement exact.
Certains résultats peuvent paraitre surprenant : Bordeaux finit par exemple plus souvent que nous dans le Top 4, mais également plus souvent que nous dans le ventre mou. Ici l'explication a 2 facteurs. La première est simple et la seconde vient montrer l'une des limites du modèle évoquées au dessus :
> D'un côté, c'est logique, sur les 9 matchs restants, Bordeaux en jouera 5 à l'extérieur et 4 à domicile. Nous c'est l'inverse. Donc calendrier plus dur et hasardeux.
> De l'autre, Bordeaux reçoit sur le papier 3 des équipes avec la meilleure note de force offensive à l'extérieur : Toulouse, Montpellier et nous. Alors c'est "factuel" par rapport aux 17 premières journées, mais comme seule l'adversité théorique est prise en compte, la réalité est forcément plus complexe que ça.
Si vous avez des questions ou si vous voulez que je vous envoie le doc complet, je suis à votre dispo ici ou en DM
