Athlète vs. Algorithme: Comment nos prévisions pour les Jeux olympiques d'hiver de 2018 par rapport aux résultats réels

Mis à jour le 09 mars 2018

Écrivain collaborateur

Les Jeux olympiques d'hiver de 2018 se sont terminés à PyeongChang, en Corée du Sud, le 2 février 2018. 25. Après 17 jours de compétition féroce, la Norvège a continué de dominer les Jeux olympiques d'hiver, remportant 39 médailles au total. La Norvège et l'Allemagne ont chacune remporté 14 médailles d'or, bien que l'Allemagne soit tombée à la deuxième place du classement général avec 31 médailles au total.

Et tandis que des athlètes du monde entier se battaient pour la première place dans 102 événements, Science s'est engagé dans une compétition qui lui est propre. Nous avons décidé de prédire les résultats des Jeux olympiques d'hiver et nous nous sommes retrouvés au coude à coude avec des publications majeures.

Pour mieux comprendre notre performance, nous allons examiner les différents facteurs qui ont contribué aux résultats. Nous commencerons par examiner comment les autres publications ont organisé leurs prédictions. Voici les trois types que nous avons remarqués :

• Prédictions individuelles des gagnants de l'événement (Presse associée et Sports illustrés)

• Tableau général des médailles (Gracenote)

• Tableau général des médailles avec seulement le nombre total de médailles (le journal Wall Street)

Ensuite, en fonction des données de prédiction fournies par différents éditeurs, nous les évaluerons de la manière suivante :

• Prédictions exactes: nombre de médaillés corrects prédit

• Erreur absolue totale (TAE): somme de la différence absolue entre chaque type de médaille. Dans les cas où les décomptes de médailles d'or, d'argent et de bronze sont chacun indiqués, nous calculons le TAE sur une base par médaille. Sinon, TAE ne prend en compte que le nombre total de médailles.

Les prédictions exactes offrent la meilleure mesure d'évaluation, suivies du TAE dans les cas où chaque type de médaille est fourni. Le TAE pour le nombre total de médailles est la troisième meilleure mesure d'évaluation. En effet, en cas de TAE, l'erreur peut être distribuée. Par exemple, disons que nous avons prédit que le Canada remporterait l'or en curling masculin mais pas en curling féminin. Si le Canada perd en curling masculin mais gagne en curling féminin, le nombre global de médailles d'or est toujours le même.

Pendant les Jeux olympiques, nous étions dans une course serrée avec les Presse associée et Sports illustrés, assis confortablement à la deuxième place pour une bonne partie des matchs. Une mauvaise finition nous a relégués à la troisième place au total des pronostics, nous laissant avec la médaille de bronze.

Voici un aperçu du tableau final des médailles :

Gracenote n'ont publié que des prédictions globales de décompte de médailles. Nous avons donc utilisé TAE pour comparer notre résultat avec eux. Nous avons battu Gracenote dans tous les types de médailles. Le VMT de Gracenote a raté 2 pays médaillés: la Slovénie et la Nouvelle-Zélande. Voici le TAE des différentes médailles :

le journal Wall Street n'ont publié que les prédictions de décompte global des médailles. Nous avons donc utilisé TAE pour comparer les résultats avec eux. L'erreur du WSJ est inférieure à la nôtre. Ils avaient un TAE de 74 et les scientifiques avaient un TAE de 82.

• Sur les 307 médailles décernées aux Jeux olympiques d'hiver de cette année, nous avons eu une précision de 72/307 (23,45 pour cent) pour les médaillés globaux corrects prédits.

• Bien que l'Associated Press ait prédit la plupart des médailles correctes, Sciences and Sports illustré avait la plupart des médailles d'or correctes.

• Notre précision dans la prédiction du vainqueur de chaque événement est la plus élevée parmi toutes les prédictions, 36/102 (35,29 pour cent).

• Notre prédiction est la seul prédiction qui a obtenu les 30 pays médaillés exactement.

Bien que nos chiffres de précision globale puissent ne pas sembler excellents, il existe une poignée de facteurs hors de notre contrôle. Par exemple, les épreuves avec pénalités (comme le biathlon) compliquent le processus et ajoutent une couche d'imprévisibilité. Les épreuves par équipes rendent également les résultats difficiles à projeter, car la liste d'un pays pendant la saison régulière (d'où proviennent nos données de prédiction) peut comporter des athlètes qui ne font pas partie de la liste olympique.

• patineur de vitesse néerlandais Sven Kramer a remporté l'or au 5000 m masculin. Il est maintenant le seul patineur de vitesse masculin à remporter trois fois la même épreuve olympique.

• Ester Ledecka est devenue la première femme à remporter des médailles d'or olympiques dans deux sports différents lors d'un même jeu d'hiver. L'athlète tchèque est avant tout une snowboardeuse, mais a stupéfié le monde en remportant la finale du super-G féminin, empruntant ainsi les skis de Mikaela Shiffrin. Elle a remporté le slalom géant parallèle en snowboard le jour 15.

• la Norvège Marit Björgen a remporté l'or en ski de fond (30 km départ groupé) et est devenu l'athlète olympique d'hiver le plus décoré de l'histoire. Avec cinq médailles à PyeongChang, elle compte désormais 15 médailles au total au cours de sa carrière olympique.

• Les États-Unis ont remporté l'or au hockey sur glace féminin, battant le Canada dans une série épique de tirs au but et assurant la première médaille d'or de l'équipe en 20 ans.

• patineuse artistique américaine Nathan Chen est devenu le premier patineur artistique à réussir cinq sauts quadripolaires dans un programme.

Voici les prédictions de médailles d'or par événement par 4 éditeurs. Notez qu'en cas d'égalité (Bobsled 2-man), nous avons attribué des points si au moins une des prédictions était correcte.