Chaque note du tableau de bord vient d'un modèle ou d'une mesure. Voici comment chacun est construit et à quel point on peut s'y fier, mesuré sur des matchs qu'il n'a jamais vus.
Mesure-t-il la bonne chose ? (lien avec la victoire, avec le jeu)
Ce qu'il annonce est-il exact sur des données jamais vues ?
Fait-il mieux qu'une règle simple sans modèle ?
Donne-t-il la même réponse quand on le mesure deux fois ?
Transforme chaque replay en positions, vitesses, boost et événements (touches, 50/50, ratés, passes, démos), dix fois par seconde. Tout le reste en dépend.
Dans la page : partout.
| Axe | Valeur | Référence | Ce que ça veut dire |
|---|---|---|---|
| Vérité | 1339 / 1344 | buts détectés = score officiel du replay | 99,6 % des replays exacts ; les autres sont écartés des calculs. |
| Vérité | ≈ 2 m | distance médiane voiture-balle au moment d'une touche | Cohérent avec la taille d'une voiture : les touches sont bien attribuées. |
À chaque instant, la chance que ton équipe marque dans les 5 s moins celle que l'adversaire marque. C'est la brique de base : elle sert à juger les touches, l'impact, les kickoffs, la défense et la synergie.
Dans la page : Ce match › Le déroulé ; indirectement dans l'indice, les touches, la synergie.
| Axe | Valeur | Référence | Ce que ça veut dire |
|---|---|---|---|
| Vérité | AUC 0,88 | 0,5 = hasard · 1 = parfait | Sur 199 matchs jamais vus, il classe correctement une situation dangereuse avant une situation calme 88 % du temps. |
| Vérité | ± 0,1 pt | écart moyen entre chance annoncée et fréquence observée | Bien calibré : quand il annonce 30 %, il y a bien ≈ 30 % de buts. |
| Efficacité | −29 % | erreur (log-loss) vs « toujours le taux moyen » | Log-loss 0,092 contre 0,130 sans modèle. |
| Pertinence | × 1,5 | buts en classé vs prévu par le modèle pro | En classé, les défenses encaissent plus : le modèle sous-estime le danger réel dans tes parties. Les notes « face aux lobbies » corrigent en comparant aux joueurs de la même partie. |
Où un pro se placerait, en 2e ou 3e homme, dans la même situation. Ton écart à cette position donne la note de placement.
Dans la page : Ma forme (tuile placement), Mon jeu, composante de l'indice.
| Axe | Valeur | Référence | Ce que ça veut dire |
|---|---|---|---|
| Vérité | 17,3 m | écart médian d'un pro à la position prédite (hors échantillon) | Les pros eux-mêmes sont à ≈ 17 m de la prédiction : le placement « idéal » n'est pas un point unique. |
| Efficacité | −49 % | vs position moyenne sans modèle (34,1 m) | Le modèle divise l'erreur par deux. |
| Fiabilité | 0,38 | moitiés d'un même match (SSL) | Assez stable dans un match : c'est une habitude de jeu. |
| Pertinence | faible | lien avec la victoire en SSL / RLCS | À ce niveau, un placement plus « pro » ne sépare pas les gagnants des perdants : poids presque nul dans l'indice. |
Pour chaque touche, quelle action un pro aurait tendance à jouer (tir, passe, dégagement…) et combien chaque option aurait rapporté. Ton « regret » = meilleure option réaliste − option jouée.
Dans la page : Mon jeu › Tous les indicateurs (choix à la touche, expérimental).
| Axe | Valeur | Référence | Ce que ça veut dire |
|---|---|---|---|
| Vérité | 59 % | action du pro devinée · 36 % en devinant toujours la plus fréquente | Devine assez bien ce qu'un pro ferait. |
| Efficacité | R² 0,27 | vs 0,10 avec la seule moyenne par action | Explique un quart de ce que rapporte une touche : mieux que rien, loin d'être précis. |
| Pertinence | biaisée | tir toujours « meilleur », jeu arrière toujours « pire » | La valeur à 5 s récompense le danger immédiat, pas la conservation du ballon. |
Une note sur 100 par match : « as-tu bien joué ? », face aux performances de joueurs SSL. Avec deux sous-notes : Production (ce que tes touches ont produit) et Fondamentaux (boost, passes, vitesse, 50/50, placement, ratés).
Dans la page : Ma forme, Ce match, Mon trio.
| Axe | Valeur | Référence | Ce que ça veut dire |
|---|---|---|---|
| Pertinence | 79 % | équipe au meilleur indice moyen = gagnante, 999 matchs RLCS jamais vus | Validation croisée SSL : 82 % · tes parties : 82 % (44). Production seule : 80 % · fondamentaux seuls : 58 %. |
| Pertinence | ρ 0,47 | corrélation avec le score affiché en jeu (SSL) | Lié au score du jeu mais différent : l'indice compte aussi le boost, la vitesse et les passes, et retire des points quand une touche dégrade la situation. |
| Fiabilité | 0,26 | accord entre les deux moitiés d'un même match (SSL) · 0,7 = bon | Une note de match est surtout le reflet de quelques grosses touches : elle raconte ce qui s'est passé, elle ne mesure pas un niveau. |
| Fiabilité | 50 parties | pour une moyenne fiable (0,8), test-retest sur les pros RLCS | Fondamentaux : 18 parties · production : 208. Juge ta progression sur des moyennes, pas sur un match. |
Ce ne sont pas des modèles entraînés mais des mesures construites sur la valeur de la situation, comparées aux pros. Elles décrivent ce qui se passe ; elles ne prouvent pas une cause.
| Analyse | Données | Ce qui la rend crédible | Ce qui la limite |
|---|---|---|---|
| Défense seul : reculer ou rush | 10 616 situations RLCS et SSL | Comparaison à danger égal (pondération par score de propension), intervalles par tirage des matchs. | Observationnel : on ne voit pas tout ce qui fait choisir un joueur. |
| Kickoffs : où part la balle | 6 459 kickoffs RLCS et SSL | Mesure ce qui suit (possession, valeur, buts), pas seulement le duel. | Zones à seuils fixes ; type de kickoff pas encore distingué. |
| Synergie entre coéquipiers | tes parties vs 299 parties SSL | Interactions fréquentes (touches, positions), intervalles à 80 %. | Peu de parties par paire ; niveau des adversaires non neutralisé. |
Généré le 14/11/2026 20:59 à partir des rapports des modèles (data/models). Régénérer : python -m rlpi.models_page.