Par Bruno Barbereau
L’intelligence artificielle est déjà présente dans les courses hippiques et est appelée à jouer un rôle de plus en plus important. Elle pourrait même devenir un relais du système de pari traditionnel, en s’adaptant aux évolutions d’un monde en constante mutation.
Les chatbots comme ChatGPT, DeepSeek, Grok 3… illustrent déjà la richesse et la puissance des technologies actuelles à condition de faire l’effort d’apprendre à les utiliser correctement. Mais au-delà, les modèles de machine learning (NDLR : ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle où les ordinateurs apprennent à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche) ouvrent des perspectives encore plus avancées. À condition de disposer de bonnes données – et idéalement d’une data enrichie – ils offrent des opportunités inédites pour affiner l’analyse et l’optimisation des paris.
La data : le nerf de la guerre
Dans les courses hippiques, la data est la clé. Sans un volume de données suffisant et sans la capacité de l’enrichir pour obtenir un avantage concurrentiel, il est impossible de tirer pleinement parti des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning.
Prenons un exemple concret : un jeu de données complet regroupant l’arrivée de toutes les courses de Hong Kong (HK) depuis septembre 2015, enrichi avec des ratings basés sur la vitesse et les sections de course, au total près de 40 variables. Un tel set de données permettrait d’affiner les analyses et de détecter des tendances autrement invisibles aux parieurs traditionnels.
Par exemple, les numéros de corde font souvent débat dans les courses hippiques. Pourtant, faute de données accessibles et correctement exploitées, il est rare d’obtenir une réponse claire sur leur réel impact.
Prenons un exemple précis : le parcours avec un tournant des 1 200 mètres à Happy Valley, qui accueille jusqu’à 12 partants. Pour enrichir mon algorithme, je veux déterminer quels numéros de corde offrent un avantage significatif. Je demande alors à l’IA d’analyser uniquement les courses avec 12 partants, garantissant ainsi une représentation équitable de chaque numéro. 30 secondes plus tard, la réponse tombe :
La corde 1 est un net avantage, fournissant 16 % des vainqueurs.
À l’inverse, la corde 12 est la plus défavorable, avec un taux de victoire de seulement 3,7 %. Voilà ce qu’on appelle une réponse claire et exploitable. Un tel résultat, impossible à obtenir avec une simple intuition ou une analyse superficielle, devient un véritable levier d’optimisation pour affiner les stratégies de pari et maximiser ses gains.
De la bonne utilisation de l’IA dans les courses
Demander à un chatbot « donne-moi le gagnant de telle course » est un prompt naïf. L’IA ne prédit pas l’avenir, elle analyse des données pour fournir des insights.
Approche intelligente : soumettre la fiche des partants avec quelques variables enrichies et lui demander une analyse des forces en présence.
Exemple : R9 SHA TIN – 23 mars 2025 – Handicap 1 200 m – Class 3 – 220 000 €
L’IA examine performances passées, ratings, numéros de corde, vitesse sectionnelle.
Elle identifie les chevaux les plus réguliers, ceux en progrès, les outsiders à surveiller.
Conseil de jeu : combiné favoris solides et valeurs montantes pour optimiser le rapport qualité/prix.
« Analyse des forces en présence »
1. Les favoris logiques :
MAGNIFIQUE (4) : meilleur SR (87,4) et SRAW (90,4), bon rating (67), mais la corde 9 peut être un léger handicap. Candidat sérieux à la victoire.
SUPER INFINITY (6) : très bon SR (84,5) et BSRAW (89,6), corde 4 avantageuse, régulier dans ses performances récentes. Peut viser le podium.
TRIUMPHANT MORE (3) : bon rating (72), bonne position à la corde (2), régulier dans ses courses (1/5/1/4/1), BSR solide (82,5). À suivre de près.
2. Les outsiders intéressants :
SUPER LEGENDS (2) : rating élevé (73), monte C. Soumillon, bon draw (10). Peut surprendre malgré un léger recul de ses performances récentes.
INVINCIBLE SHIELD (1) : rating le plus élevé (79), monte R. Moore, mais BSRAW faible (64,7). Peut accrocher un accessit.
3. Les chevaux en retrait :
FREE PONY (8) & LIGHTNESS OF BEING (9) : faibles SR et BSR, performances irrégulières, difficile à recommander.
CALL TO COMMAND (11) : SR de 63, corde 13, performances récentes très moyennes. Peu d’espoir.
Stratégie de Pari
✅ Gagnant / Placé :
MAGNIFIQUE (4)
Meilleurs indices de performance et en forme, malgré une corde moyenne.
✅ Couplé / Trio :
4 - 6 - 3 - 2 (MAGNIFIQUE, SUPER INFINITY, TRIUMPHANT MORE, SUPER LEGENDS)
Mélange de favoris solides et d’outsiders à potentiel.
✅ Quarté / Quinté en champ réduit :
Base : 4 - 6 - 3
Avec : 2 - 1 - 10
Stratégie équilibrée avec des chevaux fiables et quelques surprises possibles.
Conclusion MAGNIFIQUE (4) semble être le cheval à battre, avec SUPER INFINITY (6) et TRIUMPHANT MORE (3) en solides prétendants. Attention à SUPER LEGENDS (2) qui peut s’inviter sur le podium.
Arrivée de la course :
🥇 1er INVICIBLE SHIELD (1),
🥈 2e Triumphant More (3),
🥉 3e Majestic Express (10),
✅ 4e Super Infinity (6),
✅ 5e Super Legends (2)
Approfondissement avec le machine learning
Le machine learning, ou apprentissage automatique, comme nous l’avons expliqué plus haut, est une branche de l’intelligence artificielle. Plutôt que de suivre des règles fixes, l’algorithme analyse les données, identifie des schémas et affine ses prédictions au fil du temps. Pour exploiter pleinement cette technologie, il est essentiel d’avoir des connaissances en machine learning et de construire un modèle basé sur un ensemble de données complet.
Un exemple relativement pertinent est la prédiction de la probabilité qu’un cheval termine dans les trois premiers. Contrairement à une simple analyse statistique, un modèle de machine learning peut intégrer une multitude de variables (identité de l’entraîneur, du jockey, taux de réussite selon la corde, l’hippodrome, le parcours, etc.). Reprenons la course n°9 de Sha Tin, où l’on dispose de 40 variables comme base d’apprentissage. Le modèle utilise les données historiques pour détecter les tendances et générer des prévisions avec un pourcentage de confiance. Dans cet exemple, la prédiction est efficace : le modèle identifie avec succès les 5 premiers chevaux de la course, prouvant ainsi la puissance de cette approche.
Conclusion
L’intelligence artificielle et le machine learning apportent une aide précieuse dans l’analyse des courses hippiques, permettant d’identifier des tendances et d’affiner les stratégies de pari. Cependant, ces modèles ont leurs limites. Ce que l’IA ne peut pas prédire, ce sont les facteurs humains (une erreur de monte, une mauvaise gestion du rythme par le jockey), les aléas de course (un départ manqué, un cheval bloqué dans le peloton) ou encore les conditions imprévues (évolution de la piste, incidents en course).
En combinant l’analyse statistique de l’IA avec une lecture experte des courses et des conditions du jour, il est possible d’optimiser ses paris tout en gardant à l’esprit qu’aucun modèle ne garantit une certitude absolue. L’intuition et l’expérience du parieur restent des éléments clés pour faire la différence.
« Des personnes physiques ou morales étrangères qui exercent une activité professionnelle et emploient jusqu’à 200 personnes », définit la Cour des comptes dans un rapport sur les jeux d’argent et de hasard éclairant, rendu en septembre 2023. Eclairant, car on y apprend que neuf GPI étaient recensées en juillet 2022, que les six plus importantes GPI placent en moyenne 500 paris par course d’un montant moyen de 15 euros, contre 10 paris par course d’un montant moyen de 300 euros pour les six plus gros parieurs français. Or, ces mises versent dans l’exponentiel, puisqu’elles sont passées de 634 millions en 2016 à 728 millions d’euros en 2021. Ce qui fait grincer des dents, c’est que les personnes morales sont interdites de jeu en France. Et que leur rentabilité est garantie par des remises consenties par des partenaires du PMU, de l’ordre de 10 à 15 % de leur produit brut des jeux. Une exception qui les amène à des taux de retour de l’ordre de 91,7 % en moyenne, jusqu’à plus de 100 % pour les plus experts. Soit vingt points de plus que le taux de retour moyen des joueurs traditionnels. Concurrence déloyale, risques de blanchiments, baisse substantielle des rapports, exemption fiscale… Ces « Giga parieurs internationaux » posent de nombreuses questions, sachant qu’ils représentaient en 2020 12,5 % des gains pour 10,07 % des mises. C’est ce qui a poussé le PMU à les sortir du jeu le 1août 2024. Après avoir plafonné leurs enjeux, le PMU a décidé de les exclure du Quinté+.
Dans l’univers des courses hippiques, les Grands Parieurs Internationaux (GPI) disposent d’une force de frappe considérable, reposant sur l’utilisation d’algorithmes avancés et de techniques de paris sophistiquées. L’histoire de l’Americain Bill Benter (un génie des maths expatrié à Hong Kong et qui a empoché plus d’un milliard de dollars grâce à la création d’un algorithme) est édifiante. Grâce à ces outils supplémentaires, les GPI optimisent leurs mises dans un système de pari mutuel, où, rappelons-le, les gains des uns se font nécessairement aux dépens des autres. Comme dans toute « chaîne alimentaire », il a toujours existé des joueurs disposant d’un capital et d’une influence plus importants que d’autres. Cependant, dans un contexte de baisse des enjeux, la présence des GPI devient une source de crispation pour de nombreux acteurs du marché. Lorsqu’il faut désigner un responsable aux difficultés du secteur, ils apparaissent comme des coupables tout trouvés. Pourtant, le véritable sujet de débat reste le pourcentage que l’opérateur de paris reverse aux GPI.