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Monaco vs Lille Statistics & Analysis

Monaco Monaco
May 10, 2026 - 19:00
0 1.12
1 1.38
xG Accuracy: 66%
Lille Lille
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Tracked markets vs full-time result

Each row compares the model’s highlighted side (or lean) to what happened at full time.

  • Market Prediction Result Outcome
  • Plus / Moins de 2.5 Moins de 2.5 Moins de 2.5 (1 goals) ✔ Correct
  • Les deux équipes marquent BTTS Non Non ✔ Correct
  • 1X2 Lille Lille ✔ Correct
  • Analyse du score exact 1-1 0-1 ✖ Incorrect

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Instantané avant-match pour cette rencontre.

  • Ligue: Ligue 1
  • Rencontre: Monaco vs Lille
  • Coup d'envoi: 2026-05-09 19:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 28.8% · Match nul 30.0% · Extérieur 41.1%
  • xG (affiché): Monaco 1.12 — Lille 1.38 (xG total ≈ 2.5)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
  • Modèle : 54.4% · Impliqué : 41.3% · Avantage de probabilité : +13.1 pts · Est. EV : +29.5%
  • BTTS (modèle): Oui 52.1% · Non 47.9%
  • Score exact (meilleure estimation): 1-1 (12.7%)

Utilisez les cartes pour le classement ; ce texte ne fait que reformuler les mêmes entrées sous forme narrative.

Le score exact reste à haute variance même lorsqu'une ligne est la plus probable sur le papier.

Meilleur pari et analyse

Angle principal mis en évidence sur la page : Under 2.5 goals.

La probabilité du modèle est comparée à la probabilité implicite des cotes pour mettre en évidence un avantage de probabilité ; l'EV utilise la même probabilité du modèle avec le meilleur prix décimal suivi.

Les avantages diminuent rapidement si les cotes bougent ; vérifiez toujours à nouveau le chiffre sur votre bookmaker.

FAQ

Marché plus sûr que le score exact ?

Les marchés avec plus de liquidité et des prix plus stables (souvent 1X2 ou O/U 2.5 de nombreux bookmakers) sont généralement plus faciles à analyser que les cotes exactes à longue traîne ; lisez tout de même la valeur attendue (EV) sur chaque option.

Qui a l'avantage sur le marché du vainqueur du match ?

Utilisez les pourcentages du modèle 1X2 dans le résumé et la carte de marché 1X2 : le côté avec le plus haut % du modèle est l'inclinaison du modèle, mais vérifiez l'EV — une inclinaison peut toujours être -EV après les cotes.

Pourquoi le 1X2 peut-il sembler peu attrayant alors que les totaux ne le sont pas ?

Les cotes serrées en 1X2 intègrent souvent une répartition équitable à trois voies, de sorte que l'EV sur le vainqueur du match peut être négatif même lorsque Over/Under ou BTTS diverge encore du modèle — comparez la ligne 1X2 sur les cartes de marché à O/U et BTTS.

Comment dois-je lire l'EV par rapport à un écart de probabilité ?

Avantage de probabilité = probabilité du modèle moins probabilité implicite (rapporté ici en points de pourcentage). EV ≈ probabilité du modèle × meilleures cotes décimales suivies − 1, affiché comme retour par unité de mise. Ils sont liés mais ne sont pas des étiquettes interchangeables.

Facteurs de risque

  • 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 %).

Méthodologie

  • Entrées : Même ensemble structuré de faits que la page de prédiction publique (instantané xG / Poisson, EV du marché lorsque disponible, moteur de décision v2).
  • Conformité : Cadre éducatif uniquement ; pas de conseils personnalisés.

Dernière mise à jour

May 17, 2026 (UTC)

Comment utiliser ceci
  • Concentrez-vous sur la ligne principale lorsque vous souhaitez une idée exploitable.
  • N’associez pas plusieurs choix à bords fins ensemble ;les bords ne s’ajoutent pas de manière fiable.
  • Traitez les longshots uniquement comme des jeux facultatifs à enjeux élevés.

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Ligue 1 Ligue 1 — Classement
# ÉQUIPE J V N D Pts
1 Paris Saint Germain 33 24 4 5 76
2 Lens 33 21 4 8 67
3 Lille 33 18 7 8 61
4 Lyon 33 18 6 9 60
5 Rennes 33 17 8 8 59
6 Marseille 33 17 5 11 56
7 Monaco 33 16 6 11 54
8 Strasbourg 33 14 8 11 50
9 Lorient 33 11 12 10 45
10 Toulouse 33 12 8 13 44
11 Paris FC 33 10 11 12 41
12 Stade Brestois 29 33 10 8 15 38
13 Angers 33 9 8 16 35
14 Le Havre 33 6 14 13 32
15 Auxerre 33 7 10 16 31
16 Nice 33 7 10 16 31
17 Nantes 33 5 8 20 23
18 Metz 33 3 7 23 16
# ÉQUIPE J BP BC +/- Pts
1 Paris Saint Germain 33 73 27 +46 76
2 Lens 33 62 35 +27 67
3 Marseille 33 60 44 +16 56
4 Rennes 33 58 47 +11 59
5 Monaco 33 56 49 +7 54
6 Lyon 33 53 36 +17 60
7 Strasbourg 33 53 43 +10 50
8 Lille 33 52 35 +17 61
9 Lorient 33 48 49 -1 45
10 Toulouse 33 47 46 +1 44
11 Paris FC 33 45 49 -4 41
12 Stade Brestois 29 33 42 54 -12 38
13 Nice 33 37 60 -23 31
14 Auxerre 33 32 44 -12 31
15 Metz 33 32 76 -44 16
16 Le Havre 33 30 44 -14 32
17 Nantes 33 29 52 -23 23
18 Angers 33 28 47 -19 35
# ÉQUIPE J xG xGC +/- Pts
1 Paris Saint Germain 33 63.1 25.3 +37.8 76
2 Lens 33 65.3 40.7 +24.6 67
3 Marseille 33 57.2 39.5 +17.7 56
4 Lille 33 52.8 36.3 +16.5 61
5 Strasbourg 33 49.8 42.6 +7.2 50
6 Monaco 33 55.6 48.5 +7.1 54
7 Lyon 33 49.1 42.3 +6.8 60
8 Rennes 33 51.5 49.8 +1.7 59
9 Lorient 33 44.0 43.6 +0.4 45
10 Toulouse 33 42.9 42.6 +0.3 44
11 Stade Brestois 29 33 43.1 49.2 -6.1 38
12 Nantes 33 33.4 43.5 -10.1 23
13 Auxerre 33 35.1 46.2 -11.1 31
14 Le Havre 33 36.9 49.5 -12.6 32
15 Paris FC 33 42.3 55.4 -13.1 41
16 Nice 33 41.6 58.5 -16.9 31
17 Angers 33 31.6 54.3 -22.7 35
18 Metz 33 33.7 61.2 -27.5 16
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