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Audit de prédiction : OGC Nice vs Nîmes Olympique Prédictions, cotes et conseils de paris IA

Jul 18, 2026 - 16:00
4 1.35
0 1.25
xG Accuracy: 34%

AI correctly predicted the OGC Nice win.

The match finished 4–0, validating the model's directional assessment.

Marchés suivis vs résultat à temps plein

Niveau de prédiction F

Chaque ligne compare le modèle d'avant-match au résultat à temps plein.

  • Marché Prédiction Résultat Résultat
  • Plus / Moins 2.5 Moins de 2.5 Plus de 2.5 (4 objectifs) ✖ Incorrect
  • Les deux équipes marquent BTTS Oui Non ✖ Incorrect
  • 1X2 OGC Nice OGC Nice ✔ Correct
  • Analyse du score exact 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 4-0 ✖ Incorrect

Modèle vs marché de clôture

Strong Disagreement

The closing market prices OGC Nice higher than the statistical model.

Le plus grand écart de probabilité: OGC Nice -39.9 pp

Résultat Modèle Marché de clôture Différence Signal
OGC Nice 37.5% 77.4% -39.9 pp Market Higher
Draw 29.6% 14.5% +15.1 pp Model Edge
Nîmes Olympique 32.9% 8.1% +24.8 pp Model Edge

The closing market estimates OGC Nice's win probability at 77.4%, compared with the model's estimate of 37.5%, a difference of 39.9 percentage points. This highlights a disagreement between the model and market consensus, without indicating which view is ultimately correct.

Model probabilities are generated from the statistical xG model using a Poisson distribution. Closing market probabilities are derived from consensus closing 1X2 odds after margin removal. Values represent implied probabilities rather than betting recommendations. Closing snapshot: PRE1.

Après le temps plein, l'inclinaison directionnelle du modèle correspondait au résultat (OGC Nice win 4–0).

Post Match Insights

What worked

  • Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 4 goals materialised

What failed

  • Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
  • Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (4 goals)

Market lesson

Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced OGC Nice higher (77.4% vs model 37.5%, 39.9 pp), but the model's lean was validated (OGC Nice win 4–0).

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Chronologie des prévisions

Comment cette prédiction est passée du statut de prévision à celui d’examen à temps plein.

  1. Jul 18, 2026 · 20:53 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · OGC Nice 37.6% · Draw 29.6% · Nîmes Olympique 32.9%
    • xG · OGC Nice 1.35 — Nîmes Olympique 1.25
  2. Jul 18, 2026 · 15:34 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · OGC Nice 1.12 · Draw 5.99 · Nîmes Olympique 10.70
    • Implied 1X2 · OGC Nice 77.4% · Draw 14.5% · Nîmes Olympique 8.1%
    • Bookmaker · Pinnacle
  3. Jul 18, 2026 · 16:04 UTC Closing snapshot recorded PRE1
    • 1X2 odds · OGC Nice 1.12 · Draw 5.99 · Nîmes Olympique 10.70
    • Implied 1X2 · OGC Nice 77.4% · Draw 14.5% · Nîmes Olympique 8.1%
    • Bookmaker · Pinnacle
  4. Jul 18, 2026 · 16:00 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result OGC Nice win · 4–0
  6. FT Prediction validated Directional lean matched full-time result
  7. Archived Prediction review

Aperçu historique

Gelé au coup d'envoi - la sortie du modèle telle qu'elle était avant le début du match.

Verdict historique: Cautious / Wait

Etiquette historique: Originally displayed as "Wait for validation".

Décision historique Wait
Résultat Validated
Métriques d'avant-match (contexte historique)
Fiabilité des prévisions 29/100 · Low
  • Validation: Fail
  • Large market gap (40 pp)
Preuve ★★★★★
  • No strong statistical edge
  • Market strongly disagrees on price
  • Validation failed
Pricing proximity (inverse gap) 0/100
Monitoring Confidence 8/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Jul 24, 2026 · 02:54 UTC Snapshot ID: dp-1538957

Closing Odds 1.12
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result OGC Nice win · OGC Nice 4–0 Nîmes Olympique
Prediction ✔ Correct
Decision Grade F

Model Performance

This prediction contributes to:

  • Primary Bets ROI (180d): -100.0%

FAQ sur les avis

Quelle était la précision de la prédiction ?
Cette page évalue les marchés directionnels (1X2, Plus/Moins de 2,5, BTTS) par rapport au résultat à temps plein. La note de prévision reflète le nombre de marchés suivis qui correspondent à la réalité.
Que mesure xG Accuracy ?
xG Accuracy compare le profil des objectifs attendus d'avant-match du modèle au score réel, et non si chaque marché a atteint son objectif. Une révision directionnelle forte peut coexister avec un score de précision xG modéré.
Pourquoi le score exact n’a-t-il pas été prédit ?
Les résultats avec un score correct sont des queues à faible probabilité, même lorsque le modèle lit bien le profil de correspondance. Nous mettons en évidence les catégories de meilleurs scores pour le contexte ; manquer la ligne exacte n’invalide pas un examen directionnel.
Est-ce que cela améliore le bilan de l'IA ?
Chaque match terminé est enregistré dans notre pipeline de validation. Les taux de réussite agrégés et les études CLV sont publiés séparément — cette page est la piste d'audit par match.

Les prédictions sont uniquement à titre informatif. Jouez toujours de manière responsable et dans les limites de vos limites. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Model favours OGC Nice; market prices OGC Nice instead — inputs may be missing or stale.

  • Model: OGC Nice 1.35 xG vs Nîmes Olympique 1.25 → OGC Nice 37.5%
  • Market: OGC Nice ~77.4% implied
  • Validation failed — do not treat 1X2 EV as actionable.

Do not act on 1X2 value until validation passes. Structural leans (O/U, BTTS) need separate odds review.

Recommandation historique

Décision historique: Wait

Résultat: Validated — Pre-match lean validated against the full-time result.

Facteurs de risque pris en compte avant le lancement

  • Mouvement des cotes : les probabilités implicites et l'EV évoluent avec les cotes.
  • Échantillon / lacunes dans les données : les ligues à faible information élargissent les bandes de prévision.
  • État en direct : les buts et les cartons rouges ne sont pas modélisés ici.
  • Variance des scores : le score le plus probable reste généralement un résultat à faible probabilité absolue (souvent bien en dessous de 20 %).

Dernière mise à jour

September 28, 2026 (UTC)

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