Pronostics tennis du 11 septembre 2026
Pronostics tennis par IA pour chaque match de simple : le vainqueur probable, le score exact en sets le plus probable et la chance d'un set décisif, à partir de notes calculées sur 57,590 matchs.
4Matchs
1Tournois
3Pronostiqués
9,192Joueurs classés
Les pronostics les plus tranchés
Tous les matchs par tournoi
WTA US Open, Women
00:55Coco GauffElena Rybakina
6441
3662
Rybakina52%0–2›16:00Siniakova K / Townsend TKrueger A / Montgomery R
19:15Alexander ZverevKaren Khachanov5662
7021
Double6773
3660
Zverev89%3–0›23:40Frances TiafoeBen Shelton63351
46673
Shelton58%1–3›
Comment ces pronostics sont établis
Chaque joueur porte une note qui bouge après chaque match selon le degré de surprise du résultat : battre un adversaire plus fort rapporte davantage que battre un plus faible, et une victoire en ATP ou WTA compte plus qu'une victoire en ITF. La probabilité de victoire découle de l'écart entre deux notes, ajusté par les confrontations directes. Le score en sets découle de cette probabilité au lieu d'être deviné séparément. Lorsqu'un joueur a trop peu de matchs, ou n'a jamais joué au niveau du circuit, sa note est ramenée vers la moyenne et le match est signalé comme reposant sur des données minces plutôt que présenté comme une certitude. Le double est exclu : la note mesure le simple.
Chaque joueur porte une note qui bouge après chaque match selon le degré de surprise du résultat : battre un adversaire plus fort rapporte davantage que battre un plus faible, et une victoire en ATP ou WTA compte plus qu'une victoire en ITF. La probabilité de victoire découle de l'écart entre deux notes, ajusté par les confrontations directes. Le score en sets découle de cette probabilité au lieu d'être deviné séparément. Lorsqu'un joueur a trop peu de matchs, ou n'a jamais joué au niveau du circuit, sa note est ramenée vers la moyenne et le match est signalé comme reposant sur des données minces plutôt que présenté comme une certitude. Le double est exclu : la note mesure le simple.