Gabrielle Thin
L'équipe idéale pour la Coupe du Monde 2018 d'après les clients de Goldman Sachs
Goldman Sachs Macro Global Research
Prédire le vainqueur de la Coupe du monde de football : c'est le pari de grandes banques qui mettent leurs modèles statistiques au service du sport pour l'événement mondial le plus attendu de l'année. La banque américaine Goldman Sachs a proposé, à partir de très nombreuses variables, la version 2018 de son rapport "The World Cup and Economics" pour déterminer le déroulement probable des différentes phases du tournoi. L'analyse se fonde sur des données individuelles et collectives des équipes, telles que le classement Elo, qui prend en compte les performances antérieures pour analyser chaque victoire ou défaite, et qui leur paraît plus objectif que le classement FIFA. L'idée est ensuite d'utiliser leurs méthodes de « machine learning » qui servent habituellement à réaliser des prévisions économiques et financières, pour pronostiquer le futur vainqueur de la compétition.
À l'issue d'un million de simulations d'évolutions de la compétition, la banque d'investissement a ses champions.
Selon elle, le Brésil devrait remporter son sixième titre le 15 juillet prochain en battant l'Allemagne en finale. La France, qui a pourtant une « probabilité supérieure à l'Allemagne de gagner le mondial », sera quant à elle malchanceuse dans le tirage du tableau : son parcours s'arrêtera en demi-finale contre le Brésil. Et d'autres pays, comme l'Espagne ou l'Argentine, dont la tradition footballistique est pourtant forte, risquent de sous-performer.
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[ Tableau de probabilité pour chaque participant de passer les phases de la compétition. Crédits: Goldman Sachs Global Investment Research. Cliquez sur la photo pour l'agrandir ]
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De plus en plus, les banques mettent au service de la conjoncture pas seulement économique leurs modèles mathématiques rigoureux, pour montrer que le monde statistique et financier peut aussi avoir des applications dans les grands événements de la vie quotidienne. Les auteurs reconnaissent que s'ils sont perfectibles, ils ont le mérite de prendre en compte des données à la fois quantitatives et qualitatives, et d'effectuer des corrélations originales entre la vie économique des pays et leurs stratégies, et résultats footballistiques. Ils remarquent, par exemple, que l'évolution de l'aversion au risque des participants se retrouve à la fois dans les rendements des bons du Trésor américain et dans le nombre moyen de buts par match, en diminution visible de 4 à 5 buts au début des années 1980, à un but en moyenne depuis la crise de 2008, traduisant un repli du jeu sur la défense.
Goldman Sachs n'est pas la seule banque à s'être prêtée à l'exercice : UBS a aussi fait tourner ses modèles pour obtenir un tout autre résultat, annonçant l'Allemagne gagnante et excluant la France du carré final. Et de telles études avaient déjà été menées à la Coupe du monde précédente. Cependant, ces modèles semblent toujours plus performants pour les conjectures économiques que sportives : Goldman Sachs s'était trompée en 2014 annonçant déjà le Brésil - qui avait pourtant perdu en demi-finale face à l'Allemagne 7-1 - et à l'Euro 2016. « La prévision reste hautement incertaine, même avec les techniques statistiques les plus fantaisistes, simplement parce que le football est un jeu imprévisible. C'est précisément pour cela que la Coupe du Monde passionne tant », se dédouanent ainsi les analystes.
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À croire que les prédictions d'Achille le chat, pronostiqueur officiel de la compétition qui tentera d'égaler les succès de Paul le Poulpe en 2010, susciteront plus d'intérêt que les calculs les plus sophistiqués de nos banques.
Gabrielle Thin
