Notre approche scientifique
Les classements et distinctions First Pick reposent sur une méthodologie d'analyse avancée combinant données statistiques et intelligence artificielle. L'objectif est d'évaluer la performance réelle des joueuses de basket féminin en LFB et LF2.
Notre modèle analyse non seulement ce qui est mesuré, mais aussi ce qui compte réellement pour l'issue d'un match et la dynamique d'une saison.
Données analysées
Le modèle prend en compte de nombreux indicateurs, chaque donnée étant replacée dans le contexte du match.
Production offensive
- Points marqués
- Prise de décision
- Création de jeu
- Efficacité au tir
Impact défensif
- Interceptions
- Contres
- Perturbation
- Rebonds défensifs
Contribution collective
- Passes décisives
- Usage rate
- Minutes de jeu
- Perte de Balle
Régularité & Clutch
- Performance sur la saison
- Moments décisifs
- Présence terrain
- Physionomie
Intelligence Artificielle & Pondération
L'intelligence artificielle First Pick applique des pondérations dynamiques selon le rôle, le temps de jeu et la physionomie du match. Cela permet d'éviter les biais liés au simple volume statistique.
Apprentissage automatique
Le modèle s'améliore continuellement avec chaque nouvelle donnée analysée
Pondération dynamique
Les statistiques sont pondérées selon le même modèle
Analyse contextuelle
Évaluation des performances en fonction de la physionomie de chaque rencontre
Big Data
Analyse de milliers de données pour chaque joueuse et chaque match
Classements et mises à jour
Mises à jour en temps réel
Les classements sont mis à jour régulièrement tout au long de la saison. Les calculs s'activent dès lors qu'un temps de jeu de cinq minutes est atteint pour traduire l'apport des joueuses.
Notre engagement de transparence
Nous croyons en une analyse ouverte et compréhensible. Toutes nos méthodes sont documentées et nos résultats sont vérifiables. L'objectif n'est pas de remplacer l'analyse humaine, mais de la compléter par des insights objectifs et quantifiables.