Les footballeurs en tant qu’actifs financiers
Un modèle quantitatif pour la valorisation et la prévision de marché.
Bâti par la recherche 
Demi-finaliste MIT 
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Chaque produit commence par un article scientifique.
Rendre rentables 98 % des clubs
Un système d’exploitation piloté par l’IA pour l’optimisation financière dans le football.
Demi-finaliste MIT Redéfinir l’intelligence de scouting
Un cadre quantitatif pour la similarité entre joueurs et l’adéquation tactique dans le football.
Le football comme marché financier
Un modèle quantitatif pour les actifs transférables et l’allocation de capital.
Demi-finaliste MIT La frontière efficiente du football
Équilibrer rentabilité et performance dans l’optimisation d’effectif.
Redéfinir la notation des joueurs
Un algorithme ELO multifactoriel pour l’analyse du football.
Le traducteur universel
Combler l’écart entre les data scientists et les décideurs du football grâce au TAL et aux requêtes structurées.
Quantifier le potentiel
Un cadre d’apprentissage automatique pour la prédiction de la performance dans le football.
Des feuilles vides à une couverture totale
La révolution des données dans le football.
L’ère du milliard d’euros
La transformation du football, du sport à la machine de marché.
Prévision à horizons multiples
Valorisation des joueurs de football à l’aide de modèles d’apprentissage automatique combinés.
Analyse du risque contractuel dans le football
Détection de la surévaluation et de la sous-évaluation à grande échelle.
De l’arbitraire à l’algorithmique
Optimisation basée sur les données des clauses libératoires des joueurs.
Demi-finaliste MIT Le modèle OI
Un cadre d’utilité multicritère pour l’efficacité salaire-valeur dans le football.
Quantifier l’effet de l’entraîneur
Un modèle basé sur les résidus de l’efficacité managériale dans le football.
