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Lyon vs Lens Statistics & Analysis

Lyon Lyon
May 17, 2026 - 19:00
0 1.41
4 1.88
xG Accuracy: 38%
Lens Lens
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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 Plus de 2.5 Plus de 2.5 (4 goals) ✔ Correct
  • Les deux équipes marquent BTTS Oui Non ✖ Incorrect
  • 1X2 Lens Lens ✔ Correct
  • Analyse du score exact 1-1 0-4 ✖ Incorrect

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Instantané avant-match pour cette rencontre.

  • Ligue: Ligue 1
  • Rencontre: Lyon vs Lens
  • Coup d'envoi: 2026-05-16 19:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 27.7% · Match nul 25.0% · Extérieur 47.3%
  • xG (affiché): Lyon 1.41 — Lens 1.88 (xG total ≈ 3.29)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Lens
  • Modèle : 47.3% · Impliqué : 22.0% · Avantage de probabilité : +25.4 pts · Est. EV : +8.5%
  • BTTS (modèle): Oui 65.3% · Non 34.7%
  • Score exact (meilleure estimation): 1-1 (9.9%)

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

Le 1X2 peut sembler équilibré même lorsque les marchés secondaires montrent une structure plus claire.

Meilleur pari et analyse

Le principal du moteur est : Lens.

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.

Aucune sélection n'est garantie ; la variance est particulièrement importante dans les marchés de score.

FAQ

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.

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.

Le score correct le plus probable est-il un bon pari ?

Généralement non en tant que pari autonome : le score le plus probable reste un événement de queue à faible probabilité absolue (souvent à un chiffre, parfois dans les faibles dizaines). Utilisez-le comme contexte ; gardez toute mise sur un score exact dans la catégorie « amusant / petit ».

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 18, 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 MJ 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 MJ GS GC +/- 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 MJ xG xGC +/- PTS
1 Paris Saint Germain 33 63.7 27.4 +36.3 76
2 Lens 33 66.7 42.7 +24.0 67
3 Marseille 33 60.2 42.1 +18.1 56
4 Lille 33 54.6 36.8 +17.8 61
5 Strasbourg 33 51.4 43.9 +7.5 50
6 Lyon 33 51.1 43.7 +7.4 60
7 Monaco 33 56.9 50.0 +6.9 54
8 Rennes 33 54.0 52.8 +1.2 59
9 Lorient 33 45.4 45.0 +0.4 45
10 Toulouse 33 42.9 42.6 +0.3 44
11 Stade Brestois 29 33 44.3 50.0 -5.7 38
12 Nantes 33 33.4 43.5 -10.1 23
13 Paris FC 33 44.4 56.1 -11.7 41
14 Le Havre 33 38.3 50.9 -12.6 32
15 Auxerre 33 35.5 48.1 -12.6 31
16 Nice 33 43.1 59.2 -16.1 31
17 Angers 33 32.4 55.4 -23.0 35
18 Metz 33 34.4 62.7 -28.3 16
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