Mon Parfait Pick
Méthode & modèle

Comment Mon Parfait Pick optimise vos pronostics.

L'optimisation mathématique appliquée aux pronos Mon Petit Prono — sources, modèle, hypothèses, limites.

Lecture : 6 minMis à jour : mai 2026
En trois points
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On ne prédit pas qui va gagner. On calcule quel score vous rapporte le plus de points en moyenne, compte tenu du barème MPP.

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Le facteur clé n'est pas la probabilité d'un score, mais sa rareté parmi les pronos des autres joueurs. Un score plausible mais peu joué bat un score plus probable mais sur-pronostiqué.

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Le modèle utilise trois sources : les cotes MPP, les tendances de vote MPP, et les probabilités du marché des bookmakers.

Le barème MPP, et pourquoi la rareté change tout.

Avant de parler optimisation, il faut comprendre comment Mon Petit Prono attribue ses points. C'est un système à deux étages où le second pèse souvent plus lourd que le premier.

Étage 1 — la cote du résultat

Trouvez le bon résultat (Victoire 1, Match Nul, Victoire 2), gagnez les points de la cote affichée. Plus le résultat est improbable, plus la cote est élevée. Pour France–Sénégal, c'est 46 pts pour une victoire française, 128 pts pour un nul, 153 pts pour une victoire sénégalaise.

Étage 2 — le bonus rareté

Si en plus de trouver le bon résultat, vous trouvez le score exact, vous gagnez un bonus additionnel. Mais — et c'est là que ça devient intéressant — ce bonus dépend de la rareté de votre prono parmi les joueurs ayant trouvé le bon résultat.

Catégorie% joueurs ayant le bon scoreBonus
Exact> 30%+20 pts
Rare20% – 30%+30 pts
Très rare5% – 20%+50 pts
Mega rare0.5% – 5%+70 pts
Ultra rare< 0.5%+100 pts

Sur quoi le modèle s'appuie.

Mon Parfait Pick combine trois sources pour évaluer chaque score possible d'un match.

Les cotes MPP

Le nombre de points que vous gagnez si vous trouvez le bon résultat 1/N/2. Calculées par MPP à partir des cotes des sites de paris, fixées 2 semaines avant chaque match, invariantes ensuite.

Source · Saisie manuelle depuis l'app MPP

Les tendances de vote

Le pourcentage de joueurs MPP ayant pronostiqué chaque résultat. Permet d'estimer combien de joueurs auront trouvé le bon résultat — donc dans quelle catégorie de rareté tombe votre score.

Source · Stats Prono MPP

Les probabilités du marché

La probabilité réelle de chaque score exact, calculée à partir des cotes « Correct Score » publiées par les bookmakers (Bet365 via OddsPapi). Parmi les estimateurs les plus efficients disponibles publiquement.

Source · OddsPapi (Bet365)

La formule.

Pour chaque score possible d'un match (0–0, 1–0, 1–1, … 4–3), on calcule son espérance de points: combien il rapporte en moyenne, en pondérant par la probabilité qu'il se produise.

E(score)=P(score)×[ cote_résultat + bonus_rareté(score) ]
E(score)Espérance de points pour ce scoreP(score)Probabilité que ce score arrive (depuis bookmakers)cote_résultatPoints gagnés si bon résultat (cote MPP)bonus_raretéBonus si bon score exact (20 à 100 pts)

Exemple concret · France–Sénégal, score 2–1

P(France 2–1) ≈ 14% cote_France = 46 pts bonus_rareté = +50 pts (catégorie Très rare) E(2–1) = 0.14 × (46 + 50) = 0.14 × 96 ≈ 13.4 pts

Le top pick affiché dans l'app peut différer légèrement à cause de raffinements supplémentaires — estimation plus fine du bonus rareté basée sur les tendances de vote réelles.

Le ranking du Bonus x2

Pour le Bonus x2 (un seul disponible sur tout le tournoi), on applique la même formule en multipliant le résultat par 2, puis on classe tous les matchs restants par espérance maximale décroissante. Le top 1 est le match où placer votre Bonus x2.

Comment on estime la rareté d'un score.

C'est le calcul le plus délicat du modèle, et celui où on peut faire le plus de différence. MPP ne publie pas le pourcentage de joueurs ayant pronostiqué chaque score exact — seulement les tendances 1/N/2. On doit donc l'estimer.

Notre approche

On part d'une hypothèse raisonnable : les joueurs ayant pronostiqué un résultat donné (par exemple, une victoire française) se répartissent ensuite entre les différents scores compatibles avec ce résultat (1–0, 2–1, 3–0, etc.) selon les probabilités du marché normalisées.

Ainsi, si 91% des joueurs jouent une victoire française, et que parmi les victoires françaises le score 2–0 capture environ 35% des probabilités (selon les bookmakers), on estime qu'environ 91% × 35% = 32%des joueurs joueront France 2–0. Ce score tombe dans la catégorie « Exact » (> 30%), bonus minimal.

Ce que le modèle ne fait pas.

Aucun modèle n'est parfait. Voici les facteurs que Mon Parfait Pick n'intègre pas, et que vous gardez la main pour évaluer.

Blessures et compositions

Une absence de star (Mbappé, Vinicius) peut changer significativement les probabilités. Le modèle se base sur les cotes au moment du calcul, qui peuvent ne pas refléter une nouvelle de dernière minute.

Enjeux psychologiques

Un match où une équipe est déjà qualifiée et joue en mode mineur, un derby chargé d'enjeu, une demi-finale tendue — autant de contextes que les chiffres seuls ne capturent pas bien.

Météo et conditions de jeu

Une grosse chaleur à Mexico ou une pluie torrentielle à Vancouver peut affecter le nombre de buts. Non intégré au modèle.

Phase finale (16es et après)

À partir des 16es, le prono vaut sur 120 minutes (prolongations comprises). Le modèle adapte ses sources mais les probabilités « avec prolongations » sont moins finement publiées par les bookmakers. Précision légèrement moindre attendue.

Sous le capot.

Pour les curieux du côté technique.

Backend
Python 3.12FastAPISQLite + SQLModelscipy (Poisson)
Frontend
Next.js 16 (App Router)TypeScriptTailwind CSS v4shadcn/ui foundation
Infra
Docker ComposeCaddy (HTTPS auto)VPS Hostinger