Carmelo Anthony a signé avec les Portland Trail Blazers le 19 novembre, après une année d'inactivité. Le même jour, quelques heures avant le match de Portland contre la Nouvelle-Orléans, on apprenait que la star des Blazers, Damian Lillard, manquerait le match en raison d'une blessure.
La nouvelle API de Stats Performpour les probabilités de prop des joueurs VQ a rapidement traité les deux informations et republié les pronostics pour toutes les statistiques de chaque joueur des deux équipes.
L'un des cas d'utilisation de VQ est celui des compilateurs de cotes de paris qui calibrent et fixent leurs lignes de paris sur les joueurs. Il leur a toujours été difficile de tenir compte de l'impact des blessures et des recrutements sur les pronostics concernant tous les autres joueurs présents sur le terrain. L'accès à l'information et le traitement de ses implications constituent des goulets d'étranglement, compte tenu de l'ampleur des données en jeu et du nombre de joueurs à traiter.
C'est pourquoi la plupart des paris sportifs non VQ que nous avons vérifiés après l'annonce de la nouvelle ce jour-là avaient soit les marchés de Lillard toujours en place, soit toutes les lignes de joueurs des Blazers et des Pelicans suspendues - dans certains cas pendant des heures, dans d'autres de façon permanente. Dans le meilleur des cas, seuls un ou deux marchés de joueurs étaient disponibles. Très peu d'entre eux ont proposé des options pour Carmelo jusqu'à peu de temps avant le coup d'envoi. L'absence de couverture des joueurs pour ce match contraste fortement avec les autres matchs de la journée.
Le défi : Anthony n'a pas joué depuis un an et n'a jamais joué avec ce groupe de joueurs : Comment se comportera-t-il par rapport à ses nouveaux coéquipiers et à ses adversaires ?
VQ est capable de générer rapidement des prédictions sur les performances de chaque joueur dans un scénario sans Lillard et avec Anthony.
La profondeur des données de Stats Performsignifie que nous comprenons objectivement, grâce à l'AI , non seulement comment les équipes concernées ont joué, mais aussi comment les joueurs se comportent d'un match à l'autre, d'une année à l'autre, et même comment un joueur se comporte lors de sa10e saison par rapport à sa11e saison.
Notre modèle apprend à connaître les joueurs ayant un âge, une taille, un poids et un style de jeu similaires.
Il comprend comment les statistiques du joueur doivent être échelonnées en fonction des compositions probables, il comprend comment les performances professionnelles augmentent ou diminuent avec l'âge, et il comprend profondément les attentes d'une personne à ce poste spécifique.
Cela s'applique aux pros confirmés comme Lillard et Anthony et même aux débutants : Nos archives de données universitaires approfondies permettent à VQ de prédire l'impact d'une recrue qui n'a jamais mis les pieds sur un terrain de la NBA.
L'autre goulot d'étranglement est l'anticipation d'un changement de composition, qui est le domaine de nos journalistes experts et expérimentés réagissant judicieusement à l'actualité des joueurs. Cette équipe est composée d'experts qui ont fait carrière en sachant à quelles sources se fier et comment lire entre les lignes.
Le résultat :
La combinaison de données approfondies, de journalistes experts et d'une AI sophistiquée signifie que nous pouvons aider nos partenaires de paris sportifs à publier en toute confiance des lignes pour tous les joueurs et très rapidement après l'annonce de nouvelles, que ce soit le matin du match ou lors d'une séance de tir à la cheville.
VQ est une histoire d'ingénierie, d'AI et de processus : Nous avons construit le modèle pour qu'il s'adapte rapidement aux nouvelles de dernière minute et pour qu'il évalue rapidement l'impact des changements de lineup afin que l'impact des nouvelles puisse être rapidement répercuté par les paris sportifs à leurs clients sous la forme de lignes de paris ouvertes.
À cette occasion, nous avons rapidement republié les pronostics pour tous les joueurs des deux équipes dans les minutes qui ont suivi la confirmation des changements. VQ a prédit que la ligne d'Anthony avait une probabilité de 51,56 % d'être inférieure à 10,5 points. Il a terminé avec 10 points.
Bryan Shumway est le chef de produit de Stats Perform VQ, une nouvelle API avancée de prédiction des accessoires et des probabilités des joueurs qui utilise des données propriétaires AI
