Goldman Sachs avait vu juste : l'Espagne, ou la victoire des probabilités.

LE SIGNAL DE LA SEMAINE

Six semaines avant le coup d’envoi, Jan Hatzius, Giovanni Pierdomenico et Sven Jari Stehn avaient fait de la Roja leur favorite. Leur modèle a même anticipé l’affiche de la finale. Une réussite spectaculaire, qui ne doit pourtant pas transformer l’économétrie en boule de cristal. L’Espagne est championne du monde après sa victoire, un but à zéro après prolongation, face à l’Argentine.

Le football a ses prophètes, généralement plus diserts le lendemain que la veille. Cette fois, pourtant, les économistes de Goldman Sachs peuvent présenter leurs calculs sans rougir : dès le 29 mai, Jan Hatzius, Giovanni Pierdomenico et Sven Jari Stehn avaient placé la sélection espagnole au premier rang de leurs probabilités. « L’Espagne a 26 % de chances de remporter le trophée », écrivaient-ils alors. La France suivait avec 19 %, devant l’Argentine à 14 %, le Brésil à 8 %, puis l’Angleterre et les Pays-Bas autour de 5 %. La Roja bénéficiait du meilleur classement Elo, d’un potentiel offensif supérieur et d’une dynamique favorable à l’entrée dans la compétition. Mieux encore, le scénario central de Goldman Sachs dessinait une demi-finale entre la France et l’Espagne, une autre entre le Brésil et l’Argentine, puis une finale Espagne-Argentine remportée par les Européens. Les auteurs imaginaient même le symbole d’un passage de témoin entre Lionel Messi et Lamine Yamal, le premier ayant atteint 39 ans durant le tournoi, le second venant d’en fêter 19.

Il ne s’agissait pas d’un simple pronostic de comptoir, mais d’un travail statistique portant sur près de 20 000 rencontres internationales disputées depuis 1978. Les économistes ont estimé le nombre de buts susceptibles d’être marqués au moyen d’une distribution de Poisson, outil fort ancien des probabilistes, que l’on retrouve aussi bien dans l’assurance, la gestion des risques que dans l’étude des accidents rares. Le point de départ était le classement Elo, inventé pour les joueurs d’échecs et ajusté, match après match, en fonction de la force des adversaires rencontrés. « Le principal déterminant du nombre de buts est l’écart de performance entre les équipes tel qu’il ressort de leur classement Elo », expliquent les auteurs. Avant le tournoi, celui-ci plaçait précisément l’Espagne devant l’Argentine et la France.

Mais Goldman Sachs ne s’est pas contenté du palmarès. Le modèle intégrait la présence de grands buteurs, les résultats des dix dernières rencontres, les buts récemment encaissés, l’altitude, la température et les distances parcourues. Les économistes ajoutaient même des variables psychologiques, notamment le « syndrome du champion sortant », cette tendance historique des tenants du titre à décevoir lors de l’édition suivante. L’Argentine était ainsi pénalisée par son statut de championne 2022, tandis que l’Angleterre souffrait de ses déconvenues historiques et de conditions géographiques jugées défavorables. La France disposait d’un remarquable potentiel offensif, mais risquait de rencontrer l’Espagne dès les demi-finales, alors que le tableau promettait à l’Argentine un chemin relativement plus clément jusqu’à la finale.

Pour transformer ces données en probabilités, Goldman Sachs a procédé à 50 000 simulations du tournoi. Chaque match devenait ainsi un petit monde possible, avec ses buts, ses surprises et ses éliminations. Ce n’est pas très éloigné des simulations de Monte-Carlo utilisées par les financiers pour estimer le comportement d’un portefeuille dans une multitude de scénarios. À la veille de la finale, le 16 juillet, le modèle maintenait son choix : 61,5 % de chances de victoire pour l’Espagne contre 38,5 % pour l’Argentine. La conviction avait donc résisté aux résultats successifs, aux blessures, aux prolongations et à cette part de désordre que le football conserve jalousement.

Il serait néanmoins imprudent d’en conclure que l’économétrie a définitivement vaincu l’incertitude. Les auteurs eux-mêmes reconnaissaient que « la puissance statistique demeure limitée », ce qui n’a rien de surprenant dans un sport où une déviation, un poteau ou une décision arbitrale peuvent anéantir des milliers de calculs. Leur modèle obtenait historiquement une corrélation de 49 % entre les écarts de buts prévus et observés depuis 1978, avec 43 % en 2018 et 45 % en 2022. Il ignorait encore en partie la qualité des gardiens, la profondeur des milieux de terrain, l’état de santé individuel, l’expérience des sélectionneurs ou l’aptitude particulière d’une équipe aux tirs au but. Les économistes le reconnaissaient sans détour.