Bayésien · iTurf

Classement Plackett–Luce bayésien : loi a priori normale N(0,I) sur les coefficients standardisés, approximation de Laplace et prévisions moyennées sur des tirages de la loi a posteriori avec intervalles à 90 %.

Échantillons et modèles présentés séparément par discipline · 6 artefact(s)

Les ajustements et leurs évaluations sont présentés séparément pour chaque discipline. Ils restent expérimentaux; les volumes d’échantillon, les partitions et les métriques précisent ce qui peut être conclu.

Entraînement historique par discipline

Les modèles candidats utilisent les courses récupérées dans l’historique local. Quand aucun instantané complet de variables pré-course n’existe, la forme est reconstruite avec l’âge du partant et ses résultats officiels antérieurs dans la même discipline. Les résultats de chaque journée ne sont ajoutés à l’historique qu’après la construction des variables de toutes les courses de cette journée.

Cette reconstruction élargit l’échantillon d’apprentissage; elle ne prouve pas l’instant exact auquel chaque variable était connue avant le départ. Les courses admissibles, les exclusions, les dates, les partitions et les métriques apparaissent dans chaque fiche de discipline. Le candidat final est réajusté sur tout l’historique admissible après la mesure chronologique. Les modèles restent expérimentaux et ne remplacent pas le prédicteur actif.

Le candidat bayésien ajuste un classement Plackett–Luce avec une loi a priori normale indépendante N(0,I), puis approxime la loi a posteriori par une loi normale de Laplace centrée sur le maximum a posteriori. Les prévisions utilisent des tirages reproductibles de cette loi et affichent l’intervalle central à 90 %.

Diagnostic initial · test rétrospectif du 1er novembre (9 courses)

Ce test antérieur appariait neuf courses et 82 partants aux arrivées définitives; deux courses étaient écartées car un partant prévu était finalement non-partant. Il reste un diagnostic d’une journée, séparé des entraînements historiques par discipline affichés ci-dessous.

Méthode	Log-perte du gagnant	Brier du gagnant	Brier Top 3	Gagnant trouvé en tête
Uniforme	2,1547	0,8775	0,2177	—
Bayésien	2,1023	0,8585	0,2148	2/9
Plackett–Luce	2,0997	0,8577	0,2149	2/9
GBDT	2,0569	0,8425	0,2367	1/9

Le bootstrap apparié ne montre pas de différence fiable; ce test ne constitue ni une validation indépendante ni une preuve de supériorité.

Voir la méthode Henery et sa comparaison à Harville.

Cross · Plackett–Luce bayésien (approximation de Laplace)

Discipline: Cross
Statut du modèle: Candidat expérimental · non promu
Statut de diffusion: Actif en parallèle · expérimental
ID du modèle: 41c564260c5a3459670728e95b61b15f
Entraînement: 90ce11f6b82bdb3c3c35242ed7241b03
État de l’ajustement: candidat
Date de l’ajustement: 03/11/2026 à 22:51
Fin de la période incluse: 2026-11-03
Empreinte de l’artefact: ab46cd60f04758893e0540ca272127d88fcd458e4d8788aed29a507adf4f9d81

Variables utilisées

Âge du cheval (age)
Départs antérieurs, logarithme (starts_log)
Taux de victoires (win_rate)
Taux de places (place_rate)
Gains par départ (logarithme) — non reconstruits, valeur fixée à zéro

Échantillon admissible · Cross

Dernière date: 2026-10-29
Première date: 2026-09-07
Discipline: CROSS
Journées de course: 4
Courses admissibles: 4
Arrivées définitives examinées · toutes disciplines: 3048

Courses écartées

Champ de partants incomplet ou arrivée partielle: 8

Partition chronologique

Évaluation chronologique disponible: Non
Méthode de découpage: Découpage chronologique par journées entières : 70/15/15 ; test laissé de côté
Courses de test: 0
Courses d’entraînement: 4
Courses de validation: 0

Limites

Les heures de réception des résultats historiques ne prouvent pas l’instant exact où les informations étaient publiées avant le départ.
Les gains par départ ne sont pas reconstruits; cette variable est fixée à zéro.
L’historique local est tronqué à gauche : les départs antérieurs absents de la base récupérée restent inconnus.
Modèle candidat uniquement; le prédicteur actif n’est pas remplacé automatiquement.
Approximation de Laplace utilisée; Power-EP n’est pas implémentée et l’incertitude reste à valider.

Haies · Plackett–Luce bayésien (approximation de Laplace)

Discipline: Haies
Statut du modèle: Candidat expérimental · non promu
Statut de diffusion: Actif en parallèle · expérimental
ID du modèle: 93256a16ce07548e4cb5da2fce41a36e
Entraînement: cd0bb5c4e339f715dbbc8b204f55f28c
État de l’ajustement: candidat
Date de l’ajustement: 03/11/2026 à 22:51
Fin de la période incluse: 2026-11-03
Empreinte de l’artefact: 7be8e553033fa7d2100ddb2d9afdb7f5dd6a1d006e79c7d7dfdfd9d8353ea8b5

Variables utilisées

Âge du cheval (age)
Départs antérieurs, logarithme (starts_log)
Taux de victoires (win_rate)
Taux de places (place_rate)
Gains par départ (logarithme) — non reconstruits, valeur fixée à zéro

Échantillon admissible · Haies

Dernière date: 2026-10-29
Première date: 2024-04-11
Discipline: HAIES
Journées de course: 24
Courses admissibles: 35
Arrivées définitives examinées · toutes disciplines: 3048

Courses écartées

Champ de partants incomplet ou arrivée partielle: 168
Rang nul ou ex æquo: 1

Partition chronologique

Évaluation chronologique disponible: Oui
Méthode de découpage: Découpage chronologique par journées entières : 70/15/15 ; test laissé de côté
Courses de test: 6
Courses d’entraînement: 22
Courses de validation: 7

Validation

Courses évaluées: 7
Perte logarithmique du classement: 9,85163
Vainqueur correctement placé en tête: 0,142857
Perte logarithmique du classement uniforme: 9,65469
Score de Brier du vainqueur: 0,857899
Perte logarithmique du vainqueur: 1,98024

Test hors échantillon

Courses évaluées: 6
Perte logarithmique du classement: 9,81616
Vainqueur correctement placé en tête: 0,166667
Perte logarithmique du classement uniforme: 9,68584
Score de Brier du vainqueur: 0,857343
Perte logarithmique du vainqueur: 1,99024

Limites

Les heures de réception des résultats historiques ne prouvent pas l’instant exact où les informations étaient publiées avant le départ.
Les gains par départ ne sont pas reconstruits; cette variable est fixée à zéro.
L’historique local est tronqué à gauche : les départs antérieurs absents de la base récupérée restent inconnus.
Modèle candidat uniquement; le prédicteur actif n’est pas remplacé automatiquement.
Approximation de Laplace utilisée; Power-EP n’est pas implémentée et l’incertitude reste à valider.

Plat · Plackett–Luce bayésien (approximation de Laplace)

Discipline: Plat
Statut du modèle: Candidat expérimental · non promu
Statut de diffusion: Actif en parallèle · expérimental
ID du modèle: 295322b5a37170b190ab9b38304cd250
Entraînement: 4feb6de8f135c75d618d373a042eba89
État de l’ajustement: candidat
Date de l’ajustement: 03/11/2026 à 22:51
Fin de la période incluse: 2026-11-03
Empreinte de l’artefact: b9073e83caf5623729d06655abd162d3e1d41e16d027a0f3ea766a24ec876a71

Variables utilisées

Âge du cheval (age)
Départs antérieurs, logarithme (starts_log)
Taux de victoires (win_rate)
Taux de places (place_rate)
Gains par départ (logarithme) — non reconstruits, valeur fixée à zéro

Échantillon admissible · Plat

Dernière date: 2026-11-02
Première date: 2024-03-18
Discipline: PLAT
Journées de course: 393
Courses admissibles: 1032
Arrivées définitives examinées · toutes disciplines: 3048

Courses écartées

Rang nul ou ex æquo: 54
Champ de partants incomplet ou arrivée partielle: 46
Identité du cheval absente ou temporaire: 30

Partition chronologique

Évaluation chronologique disponible: Oui
Méthode de découpage: Découpage chronologique par journées entières : 70/15/15 ; test laissé de côté
Courses de test: 647
Courses d’entraînement: 282
Courses de validation: 103

Validation

Courses évaluées: 103
Perte logarithmique du classement: 23,0283
Vainqueur correctement placé en tête: 0,116505
Perte logarithmique du classement uniforme: 23,1683
Score de Brier du vainqueur: 0,909399
Perte logarithmique du vainqueur: 2,48099

Test hors échantillon

Courses évaluées: 647
Perte logarithmique du classement: 16,8557
Vainqueur correctement placé en tête: 0,12983
Perte logarithmique du classement uniforme: 16,9518
Score de Brier du vainqueur: 0,890958
Perte logarithmique du vainqueur: 2,28522

Limites

Les heures de réception des résultats historiques ne prouvent pas l’instant exact où les informations étaient publiées avant le départ.
Les gains par départ ne sont pas reconstruits; cette variable est fixée à zéro.
L’historique local est tronqué à gauche : les départs antérieurs absents de la base récupérée restent inconnus.
Modèle candidat uniquement; le prédicteur actif n’est pas remplacé automatiquement.
Approximation de Laplace utilisée; Power-EP n’est pas implémentée et l’incertitude reste à valider.

Steeple · Plackett–Luce bayésien (approximation de Laplace)

Discipline: Steeple
Statut du modèle: Candidat expérimental · non promu
Statut de diffusion: Actif en parallèle · expérimental
ID du modèle: 70856feaabd74ac427091d243f192fc5
Entraînement: cecdbcaab4e2385178af1a0282cab107
État de l’ajustement: candidat
Date de l’ajustement: 03/11/2026 à 22:53
Fin de la période incluse: 2026-11-03
Empreinte de l’artefact: 53883c69a3ca00c65b51ba5c6728ce9b911628744b0c03ca58d674e78164536c

Variables utilisées

Âge du cheval (age)
Départs antérieurs, logarithme (starts_log)
Taux de victoires (win_rate)
Taux de places (place_rate)
Gains par départ (logarithme) — non reconstruits, valeur fixée à zéro

Échantillon admissible · Steeple

Dernière date: 2026-10-29
Première date: 2026-09-02
Discipline: STEEPLE
Journées de course: 18
Courses admissibles: 22
Arrivées définitives examinées · toutes disciplines: 3048

Courses écartées

Champ de partants incomplet ou arrivée partielle: 88

Partition chronologique

Évaluation chronologique disponible: Non
Méthode de découpage: Découpage chronologique par journées entières : 70/15/15 ; test laissé de côté
Courses de test: 0
Courses d’entraînement: 22
Courses de validation: 0

Limites

Les heures de réception des résultats historiques ne prouvent pas l’instant exact où les informations étaient publiées avant le départ.
Les gains par départ ne sont pas reconstruits; cette variable est fixée à zéro.
L’historique local est tronqué à gauche : les départs antérieurs absents de la base récupérée restent inconnus.
Modèle candidat uniquement; le prédicteur actif n’est pas remplacé automatiquement.
Approximation de Laplace utilisée; Power-EP n’est pas implémentée et l’incertitude reste à valider.

Trot attelé · Plackett–Luce bayésien (approximation de Laplace)

Discipline: Trot attelé
Statut du modèle: Candidat expérimental · non promu
Statut de diffusion: Actif en parallèle · expérimental
ID du modèle: 822d40523f06674c39162cfcf21c2399
Entraînement: c491a745586d4635d05dcb75f18a986a
État de l’ajustement: candidat
Date de l’ajustement: 03/11/2026 à 22:53
Fin de la période incluse: 2026-11-03
Empreinte de l’artefact: fe43125c4007adc2aec7b1df4489646a47475314ca4149f6e63e33460a9500f4

Variables utilisées

Âge du cheval (age)
Départs antérieurs, logarithme (starts_log)
Taux de victoires (win_rate)
Taux de places (place_rate)
Gains par départ (logarithme) — non reconstruits, valeur fixée à zéro

Échantillon admissible · Trot attelé

Dernière date: 2026-11-02
Première date: 2024-04-26
Discipline: TROT_ATTELE
Journées de course: 51
Courses admissibles: 69
Arrivées définitives examinées · toutes disciplines: 3048

Courses écartées

Champ de partants incomplet ou arrivée partielle: 1310
Identité du cheval absente ou temporaire: 19
Rang nul ou ex æquo: 1

Partition chronologique

Évaluation chronologique disponible: Oui
Méthode de découpage: Découpage chronologique par journées entières : 70/15/15 ; test laissé de côté
Courses de test: 11
Courses d’entraînement: 45
Courses de validation: 13

Validation

Courses évaluées: 13
Perte logarithmique du classement: 20,2258
Vainqueur correctement placé en tête: 0,153846
Perte logarithmique du classement uniforme: 20,3802
Score de Brier du vainqueur: 0,89735
Perte logarithmique du vainqueur: 2,3868

Test hors échantillon

Courses évaluées: 11
Perte logarithmique du classement: 21,2421
Vainqueur correctement placé en tête: 0,181818
Perte logarithmique du classement uniforme: 21,1018
Score de Brier du vainqueur: 0,906521
Perte logarithmique du vainqueur: 2,44185

Limites

Les heures de réception des résultats historiques ne prouvent pas l’instant exact où les informations étaient publiées avant le départ.
Les gains par départ ne sont pas reconstruits; cette variable est fixée à zéro.
L’historique local est tronqué à gauche : les départs antérieurs absents de la base récupérée restent inconnus.
Modèle candidat uniquement; le prédicteur actif n’est pas remplacé automatiquement.
Approximation de Laplace utilisée; Power-EP n’est pas implémentée et l’incertitude reste à valider.

Trot monté · Plackett–Luce bayésien (approximation de Laplace)

Discipline: Trot monté
Statut du modèle: Candidat expérimental · non promu
Statut de diffusion: Actif en parallèle · expérimental
ID du modèle: 72ef646711c595de6d0a081bee2709fd
Entraînement: eaa11862141ae7dec9cc5b53e7667c59
État de l’ajustement: candidat
Date de l’ajustement: 03/11/2026 à 22:53
Fin de la période incluse: 2026-11-03
Empreinte de l’artefact: fd24e718270901f5a48632a7f6c10b6f6ea9b59d4428b202601cf4f77261e8d3

Variables utilisées

Âge du cheval (age)
Départs antérieurs, logarithme (starts_log)
Taux de victoires (win_rate)
Taux de places (place_rate)
Gains par départ (logarithme) — non reconstruits, valeur fixée à zéro

Échantillon admissible · Trot monté

Dernière date: 2026-11-01
Première date: 2026-09-04
Discipline: TROT_MONTE
Journées de course: 10
Courses admissibles: 10
Arrivées définitives examinées · toutes disciplines: 3048

Courses écartées

Champ de partants incomplet ou arrivée partielle: 148
Identité du cheval absente ou temporaire: 2
Rang nul ou ex æquo: 1

Partition chronologique

Évaluation chronologique disponible: Non
Méthode de découpage: Découpage chronologique par journées entières : 70/15/15 ; test laissé de côté
Courses de test: 0
Courses d’entraînement: 10
Courses de validation: 0

Limites

Les heures de réception des résultats historiques ne prouvent pas l’instant exact où les informations étaient publiées avant le départ.
Les gains par départ ne sont pas reconstruits; cette variable est fixée à zéro.
L’historique local est tronqué à gauche : les départs antérieurs absents de la base récupérée restent inconnus.
Modèle candidat uniquement; le prédicteur actif n’est pas remplacé automatiquement.
Approximation de Laplace utilisée; Power-EP n’est pas implémentée et l’incertitude reste à valider.

Prévisions archivées de cette méthode

Date	Course	Heure de calcul	Mode	Top 5 · probabilité de victoire	État
2026-11-05	R4C7 · PRIX DE CAROMB	05/11/2026 à 20:14	Capture prospective	4 18.8% · 2 15.1% · 3 14.7% · 5 14.6% · 6 12.9%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C7 · PRIX DE CAROMB	05/11/2026 à 20:10	Capture prospective	4 17.6% · 2 16.0% · 3 14.8% · 5 14.5% · 6 12.9%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C7 · PRIX DE CAROMB	05/11/2026 à 20:00	Rétrospectif · reconstruit	4 18.9% · 2 15.1% · 3 14.7% · 5 14.6% · 6 12.9%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C8 · PRIX DU CLOS GUIOT	05/11/2026 à 19:45	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R4C6 · PRIX DE CIPRIERES	05/11/2026 à 19:44	Capture prospective	1 12.1% · 6 11.8% · 7 11.7% · 4 11.3% · 5 11.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C6 · PRIX DE CIPRIERES	05/11/2026 à 19:40	Capture prospective	1 12.1% · 6 11.8% · 7 11.6% · 4 11.4% · 5 11.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C6 · PRIX DE CIPRIERES	05/11/2026 à 19:30	Capture prospective	1 12.1% · 7 11.8% · 6 11.7% · 4 11.3% · 5 11.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C7 · PRIX DE CAROMB	05/11/2026 à 19:15	Capture prospective	4 18.8% · 2 15.1% · 3 14.7% · 5 14.6% · 6 12.9%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C5 · PRIX MARCEL MASCHIO	05/11/2026 à 19:14	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R4C5 · PRIX MARCEL MASCHIO	05/11/2026 à 19:10	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R4C5 · PRIX MARCEL MASCHIO	05/11/2026 à 19:00	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R4C6 · PRIX DE CIPRIERES	05/11/2026 à 18:45	Capture prospective	1 12.1% · 6 11.9% · 7 11.5% · 4 11.3% · 5 11.1%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C4 · PRIX SAINTE-CROIX	05/11/2026 à 18:44	Capture prospective	11 11.2% · 9 10.6% · 3 10.5% · 1 8.9% · 2 8.7%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C4 · PRIX SAINTE-CROIX	05/11/2026 à 18:40	Capture prospective	9 11.5% · 11 10.8% · 3 10.3% · 1 8.9% · 2 8.7%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C4 · PRIX SAINTE-CROIX	05/11/2026 à 18:30	Capture prospective	11 11.1% · 9 11.0% · 3 10.4% · 1 8.8% · 2 8.7%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C5 · PRIX MARCEL MASCHIO	05/11/2026 à 18:15	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R4C3 · PRIX DU CHATEAU DE L'EMPERI	05/11/2026 à 18:14	Capture prospective	7 9.5% · 10 8.8% · 11 8.8% · 3 8.7% · 1 8.3%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C3 · PRIX DU CHATEAU DE L'EMPERI	05/11/2026 à 18:10	Rétrospectif · reconstruit	7 9.4% · 11 8.8% · 10 8.7% · 3 8.6% · 1 8.4%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C3 · PRIX DU CHATEAU DE L'EMPERI	05/11/2026 à 18:00	Capture prospective	7 9.4% · 11 8.8% · 10 8.7% · 3 8.6% · 1 8.4%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C8 · PRIX DE CASSIS	05/11/2026 à 17:59	Capture prospective	11 7.4% · 9 7.4% · 3 7.2% · 15 7.0% · 7 6.8%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C8 · PRIX DE CASSIS	05/11/2026 à 17:55	Capture prospective	9 7.4% · 11 7.4% · 3 7.3% · 7 6.9% · 15 6.8%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C4 · PRIX SAINTE-CROIX	05/11/2026 à 17:45	Capture prospective	11 11.3% · 9 10.6% · 3 10.5% · 1 8.8% · 2 8.7%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C8 · PRIX DE CASSIS	05/11/2026 à 17:45	Capture prospective	9 7.5% · 11 7.5% · 3 7.3% · 15 6.9% · 7 6.9%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C2 · PRIX GRIS DE GRIS	05/11/2026 à 17:41	Capture prospective	10 11.7% · 3 10.2% · 11 10.0% · 5 9.9% · 4 9.2%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C2 · PRIX GRIS DE GRIS	05/11/2026 à 17:37	Capture prospective	10 11.6% · 3 10.3% · 5 9.9% · 11 9.9% · 4 9.2%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C2 · PRIX GRIS DE GRIS	05/11/2026 à 17:27	Capture prospective	10 12.1% · 11 10.2% · 3 10.2% · 5 9.7% · 4 9.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C7 · PRIX DE RANVILLE	05/11/2026 à 17:24	Capture prospective	5 8.6% · 13 8.3% · 12 8.2% · 7 8.0% · 4 8.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C7 · PRIX DE RANVILLE	05/11/2026 à 17:20	Capture prospective	5 8.7% · 13 8.4% · 12 8.2% · 4 8.1% · 9 8.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C3 · PRIX DU CHATEAU DE L'EMPERI	05/11/2026 à 17:15	Capture prospective	7 9.5% · 10 8.8% · 11 8.8% · 3 8.7% · 1 8.3%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C7 · PRIX DE RANVILLE	05/11/2026 à 17:10	Capture prospective	5 8.7% · 13 8.4% · 12 8.3% · 4 8.1% · 9 8.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C1 · PRIX INDIA SONG	05/11/2026 à 17:06	Capture prospective	10 9.5% · 11 8.9% · 12 8.8% · 3 8.7% · 1 8.6%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C1 · PRIX INDIA SONG	05/11/2026 à 17:02	Capture prospective	10 9.3% · 11 8.8% · 12 8.8% · 3 8.7% · 1 8.6%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C8 · PRIX DE CASSIS	05/11/2026 à 17:00	Capture prospective	9 7.5% · 11 7.4% · 3 7.3% · 15 6.9% · 7 6.9%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C1 · PRIX INDIA SONG	05/11/2026 à 16:52	Capture prospective	10 9.8% · 11 9.0% · 12 8.8% · 3 8.7% · 5 8.5%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C6 · PRIX REYNOLDS	05/11/2026 à 16:49	Capture prospective	6 54.1% · 1 21.5% · 3 6.3% · 2 4.4% · 10 3.4%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C6 · PRIX REYNOLDS	05/11/2026 à 16:45	Capture prospective	6 55.6% · 1 20.9% · 3 6.1% · 2 4.2% · 10 3.2%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C2 · PRIX GRIS DE GRIS	05/11/2026 à 16:42	Capture prospective	10 11.3% · 3 10.3% · 5 10.0% · 11 9.8% · 4 9.3%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C6 · PRIX REYNOLDS	05/11/2026 à 16:35	Capture prospective	6 49.7% · 1 22.1% · 3 6.9% · 2 4.9% · 10 3.8%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R3C8 · PRIX DU POTEAU DES BRULIS	05/11/2026 à 16:31	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R3C8 · PRIX DU POTEAU DES BRULIS	05/11/2026 à 16:27	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R1C7 · PRIX DE RANVILLE	05/11/2026 à 16:25	Capture prospective	5 8.5% · 13 8.4% · 12 8.2% · 9 8.0% · 4 8.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R3C8 · PRIX DU POTEAU DES BRULIS	05/11/2026 à 16:17	Capture prospective	—	Scoring bayésien indisponible : Variables pré-départ incomplètes pour au moins un partant.
2026-11-05	R1C5 · PRIX DE BESANCON	05/11/2026 à 16:14	Capture prospective	1 14.7% · 4 14.6% · 8 12.8% · 7 12.6% · 2 11.8%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C5 · PRIX DE BESANCON	05/11/2026 à 16:10	Capture prospective	1 14.4% · 4 14.2% · 8 13.3% · 7 12.6% · 6 12.0%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R4C1 · PRIX INDIA SONG	05/11/2026 à 16:07	Capture prospective	10 9.5% · 11 8.9% · 12 8.8% · 3 8.7% · 1 8.6%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C5 · PRIX DE BESANCON	05/11/2026 à 16:00	Capture prospective	1 14.6% · 4 14.4% · 8 13.2% · 7 12.5% · 6 11.8%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R3C7 · PRIX DU DOMAINE DE VALGENCEUSE	05/11/2026 à 15:56	Capture prospective	13 14.6% · 2 8.9% · 14 8.3% · 1 7.1% · 5 6.6%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R3C7 · PRIX DU DOMAINE DE VALGENCEUSE	05/11/2026 à 15:52	Capture prospective	13 14.0% · 2 9.0% · 14 8.4% · 1 7.1% · 5 6.7%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R1C6 · PRIX REYNOLDS	05/11/2026 à 15:50	Capture prospective	6 55.2% · 1 21.4% · 3 6.2% · 2 4.3% · 10 3.2%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.
2026-11-05	R3C7 · PRIX DU DOMAINE DE VALGENCEUSE	05/11/2026 à 15:42	Capture prospective	13 14.6% · 2 9.0% · 14 8.3% · 1 7.1% · 5 6.6%	Score parallèle expérimental; moyenne de 512 tirages de Laplace, intervalles postérieurs à 90 %, calibration non établie.