Pronostics tennis du 15 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.
32Matchs
3Tournois
21Pronostiqués
9,192Joueurs classés
Les pronostics les plus tranchés
23:50WTA Sao Paulo, Brazil Women, SinglesT6Whitney OsuigweKaitlin Quevedo0–2Prédiction IA17%Confiance élevée83%PronosticVictoire de Quevedo83%Analyse complète 21:00WTA Sao Paulo, Brazil Women, SinglesT6Vendula ValdmannovaLaura Pigossi2–0Prédiction IA82%Confiance élevée18%PronosticVictoire de Valdmannova82%Analyse complète 23:15WTA Sao Paulo, Brazil Women, SinglesT6Justina MikulskytePaula Badosa0–2Prédiction IA25%Confiance élevée75%PronosticVictoire de Badosa75%Analyse complète
Tous les matchs par tournoi
WTA Guadalajara
00:25Elsa JacquemotLiudmila Samsonova
620
762
Samsonova82%0–2›01:10Kobori M / Plipuech PMuhammad A / Olmos G
16102
6331
Double18:05Kozyreva M / Lumsden MGuarachi A / Ninomiya M
19:05Cristina BucsaPanna Udvardy772
550
Double662
440
Bucsa57%2–0›19:50Harrison C / Hewitt DShymanovich I / Skoch M
20:45Alycia ParksSara Bejlek662
230
Double430
662
Bejlek81%0–2›22:00Bucsa C / Melichar-Martinez NCabezas Dominguez S E / Gomez Pezuela Cano M
23:15Diane ParryPeyton Stearns662
210
Double250
672
Stearns56%0–2›WTA WTA Sao Paulo, Brazil Women, Singles
AnnuléLeylah FernandezHayu Kinoshita
–
–
›13:00Nauhany Vitoria Leme Da SilvaAstra Sharma–
–
Silva59%2–0›13:30Darja SemenistajaHayu Kinoshita762
540
Semenistaja74%2–0›13:30Lucrezia StefaniniNadia Podoroska340
662
Podoroska58%0–2›13:30Teodora KostovićVictoria Luiza Barros662
240
Kostović66%2–0›15:00Julia RieraElina Avanesyan240
662
Avanesyan58%0–2›15:00Xiaodi YouAlina Charaeva6631
3762
Charaeva67%0–2›16:00Eva LysGabriela Cé652–
172–
Cé59%0–2›17:20Cadence BraceSolana Sierra4–
4–
Sierra69%0–2›20:10Jazmin OrtenziChloe Paquet–
–
Ortenzi71%2–0›21:00Vendula ValdmannovaLaura Pigossi–
–
Valdmannova82%2–0›21:20Anna BlinkovaCarol Young-suh Lee–
–
Blinkova54%2–0›21:30Jessica Bouzas ManeiroDominika Salkova–
–
Salkova51%0–2›22:05Suzan LamensCarolina Alves–
–
Lamens57%2–0›22:40Mary StoianaClaire Liu–
–
Stoiana52%2–0›23:15Justina MikulskytePaula Badosa–
–
Badosa75%0–2›23:50Whitney OsuigweKaitlin Quevedo–
–
Quevedo83%0–2›WTA WTA Sao Paulo, Brazil Women Double
13:00Bayerlova M / Zimmermann KRogers A / Zamarripa A
–
–
Double13:00Candiotto A / Fullana LDang Y / You X
–
–
Double13:00Dabrowski G / Stefani LPereira R / Souza M
–
–
Double13:00Gamarra Martins I / Ortenzi JNavarro Oliva M F / Rodriguez V
–
–
Double13:00McAdoo R / Osborne ABarros V L / Leme Da Silva N V
–
–
Double13:00Mikulskyte J / Smith AStrakhova V / Tikhonova A
–
–
Double13:00Quevedo K / Salkova DRiera J / Sierra S
–
–
Double
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.