Le score d'un combattant : la formule complète

Le score est le cœur du modèle : un nombre unique qui résume tout ce que les statistiques disent d’un combattant, vu à travers vos propres priorités.

La formule

Une fois les statistiques normalisées, le score est une simple somme pondérée :

score = (slpm / 10)          × coef_slpm
      + (str_acc / 100)      × coef_str_acc
      + (td_avg / 6)         × coef_td_avg
      + (td_acc / 100)       × coef_td_acc
      + (sub_avg / 3)        × coef_sub_avg
      + (reach / 220)        × coef_reach
      + (1 − (age − 25)/20)  × coef_age
      + taux_de_victoire     × coef_win_rate
      + taux_de_finition     × coef_finish_rate
      + activité_récente     × coef_inactivity

score_final = score × (1 + boost)

Dix termes, dix coefficients. Chaque terme est le produit d’une valeur normalisée entre 0 et 1 et d’un poids que vous choisissez.

Les coefficients par défaut

Coefficient	Défaut	Part du total
Frappes/min (SLPM)	0,20	19 %
Taux de victoire	0,15	14 %
Précision des frappes	0,12	11 %
Takedowns/combat	0,12	11 %
Allonge	0,10	10 %
Taux de finition	0,10	10 %
Précision des takedowns	0,08	8 %
Soumissions/combat	0,08	8 %
Âge	0,05	5 %
Activité récente	0,05	5 %

Ces valeurs par défaut totalisent 1,05. Ce n’est pas une erreur d’arrondi et ce n’est pas grave : ce qui compte dans le calcul, ce sont les proportions entre coefficients, pas la somme absolue. Multiplier tous les coefficients par deux double les deux scores et laisse l’écart relatif intact — donc la probabilité change à peine.

C’est néanmoins plus lisible de travailler avec des coefficients qui somment à 1, notamment pour comparer plusieurs modèles entre eux. Voir normaliser les coefficients.

Ce que le score n’est pas

Le score n’a aucune valeur absolue. Un score de 0,58 ne signifie ni « bon combattant » ni « 58 % de chances de gagner ». Il ne devient interprétable qu’une fois confronté au score de l’adversaire, calculé avec exactement les mêmes coefficients.

Deux conséquences pratiques :

• Comparer les scores de deux combattants issus de modèles différents n’a aucun sens.
• Comparer les scores de deux combattants de catégories différentes n’en a pas beaucoup plus : un poids mouche et un poids lourd n’ont ni les mêmes volumes de frappe ni les mêmes allonges, et le modèle ne corrige pas cet effet de catégorie.

Le boost

Le multiplicateur final, score × (1 + boost), est le seul endroit où une information extérieure aux statistiques entre dans le calcul.

Un boost de +0,3 augmente le score de 30 %, un boost de −0,2 le réduit de 20 %. L’usage prévu se situe entre −0,5 et +0,5.

Il sert à traduire ce que les chiffres ignorent : un retour de blessure, un changement de camp, une préparation écourtée, un mauvais historique face à ce style précis. Contrairement aux coefficients, qui s’appliquent à toute la carte, le boost est propre à un combattant dans un combat donné.

Un conseil d’usage : si vous vous retrouvez à booster la moitié des combattants d’une carte, le problème n’est pas dans les combats, il est dans vos coefficients.

Un exemple chiffré

Prenons un combattant avec 4,0 frappes/min, 45 % de précision, 1,5 takedown par combat, 40 % de précision au sol, 0,5 soumission par combat, 180 cm d’allonge, 28 ans, un record de 10-3 dont 6 finitions, et un combat il y a six mois — avec les coefficients par défaut :

Terme	Valeur normalisée	× coef	Contribution
SLPM	0,40	0,20	0,080
Précision frappes	0,45	0,12	0,054
Takedowns	0,25	0,12	0,030
Précision TD	0,40	0,08	0,032
Soumissions	0,17	0,08	0,013
Allonge	0,82	0,10	0,082
Âge	0,85	0,05	0,043
Taux de victoire	0,77	0,15	0,115
Taux de finition	0,60	0,10	0,060
Activité	0,75	0,05	0,038
Total			0,547

On voit immédiatement ce qui pèse : le taux de victoire (0,115), l’allonge (0,082) et le volume de frappe (0,080). Les soumissions ne pèsent presque rien (0,013) — non pas parce que le coefficient est faible, mais parce que 0,5 tentative par combat est une valeur basse une fois normalisée sur une référence de 3.

C’est exactement le genre de lecture que le score permet : voir d’où vient réellement l’avantage d’un combattant dans votre modèle.