Made In Africa Sport (MIAS) a développé un outil d'intelligence artificielle capable de pronostiquer l'ensemble de la saison 2026/27 du Nigeria Premier Football League (NPFL). En exploitant une base de données de plus de 8 000 matchs historiques, le système effectue 38 millions de simulations pour éclairer les discussions autour du titre, des places continentales et des relégations.
Une réponse au manque de données dans le football nigérian
Pour une ligue de la taille du NPFL, avec 20 clubs et 38 journées, les discussions restent souvent fondées sur les impressions plutôt que sur des données tangibles. C'est le constat dressé par Enitan Obadina, directeur exécutif de MIAS, lors du lancement de l'outil. « Nous essayons de poser une couche de données fiable sous ces conversations », a-t-il expliqué. Le supercalculateur entend transformer des années d'historique en informations.actionnables pour les supporters, les médias et les clubs.
Un modèle construit pour les spécificités du NPFL
Le système ne se contente pas de transposer des modèles génériques utilisés dans les grandes ligues européennes. Il intègre des paramètres propres au football nigérian : les performances à domicile et à l'extérieur, les statistiques de buts marqués et encaissés, les résultats des confrontations directes entre clubs, ainsi que l'impact des transferts de la saison précédente. L'analyse des transferts permet notamment de tenir compte des changements d'effectif qui ne transparaissent pas encore dans les résultats passés.
La maison joue un rôle déterminant dans le NPFL. Sur les 7 966 matchs enregistrés dans la base de données depuis 2003, les équipes visiteuses ne l'ont emporté que dans 7,5 % des cas. Un facteur que le modèle intègre pleinement pour produire des estimations réalistes.
Des projections qui évoluent en temps réel
Pour chaque rencontre, le système génère une probabilité de victoire à domicile, de match nul ou de victoire à l'extérieur, accompagnée d'une estimation du nombre de buts attendus et des facteurs qui influencent le pronostic. Ces projections sont actualisées après chaque journée en fonction des résultats réels, modifiant ainsi les simulations pour le reste de la saison.
Au-delà des simples résultats de matchs, l'outil estime la probabilité de chaque club d'atteindre chaque position au classement final, qu'il s'agisse du titre, d'une qualification continentale ou d'une relégation. Un dispositif qui vise à rendre les discussions sur la compétition plus précises et documentées.
Une infrastructure de données pour le football africain
Pour MIAS, ce projet constitue la première version d'un système plus ambitieux. La société ambitionne de construire une infrastructure de données fiable autour du football africain, permettant aux journalistes, aux clubs, aux analystes et aux supporters d'accéder à des informations crédibles. « L'objectif est que chaque saison rende le modèle plus utile, à mesure que davantage de données du NPFL deviennent disponibles », a conclu Enitan Obadina.