Tableau des matchs
IA tennis pronostics: professional match breakdown
The page gathers the upcoming matchs of the selected sport, modèle probabilités, cotes, results and IA breakdowns in a single match center.
Probabilité de victoire en direct (implicite du marché) — à quelle fréquence ça gagne, pas une prévision de profit.
Zhu Chenting
Chon Khedzhu
Kim Dabin
Naklo T
Singh, Karan (IND)
Da Costa R A
Chanta T. (Tai)
O'Connell B. (Avs)
Suksumrarn T. (Tai)
Hashimoto H. (Ssha)
Ian Tszytszian
Trongcharoenchaikul W
Jones Miles
Zhang Boxiong
Mitsui, Shunsuke
Koizumi N
Lee Gyeong Seo
Ochi M
Fukuda S
Sekulic P
Yamaguchi Mei
Bai Zhuoxuan
Simakin, Ilia
Dellavedova, Matthew
Santillan, Akira
Ivashka, Ilya
Lee Eun Ji
Savashiro K
Kuramochi M. (Iapo)
Astakhova, Darya
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 53.9% / 46.1%
Marché 1 / 2: 33.3% / 66.7%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 1 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Simple: W75 Tianjin (China), Dur
Wang J. (Kit)
Mansilla Diez M / Ribeiro E
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 83.9% / 16.1%
Marché 1 / 2: 84.8% / 15.2%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Simple: W75 Tianjin (China), Dur
Costoulas, Sofia
Sidorova K
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 74.1% / 25.9%
Marché 1 / 2: 74.6% / 25.4%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Simple: W75 Tianjin (China), Dur
Kusuhara Y / Nakagawa S
Tanaka Y / Tange S
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 78.5% / 21.5%
Marché 1 / 2: 79.2% / 20.8%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 2 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Double: M25 Urayasu (Japan), Dur
Fukuda S./Kavakhasi Iu.
Mitsui Sh./Nakagava N.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 45.9% / 54.1%
Marché 1 / 2: 37.6% / 62.4%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 1 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Double: M25 Urayasu (Japan), Dur
Saito K./Tanuma R.
Sueoka Y / Tajima N
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 34.4% / 65.6%
Marché 1 / 2: 33.8% / 66.2%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 2 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Double: M25 Urayasu (Japan), Dur
Papa C / Zheng B
Charlton Dzh./Van Aozhan
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 36.6% / 63.4%
Marché 1 / 2: 36.3% / 63.8%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : Zhangjiagang, China, Double
Nam J / Park U
Tsui Ts./Dev E. D.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 73.1% / 26.9%
Marché 1 / 2: 73.6% / 26.4%
Piège du favori : no
Complétude des données : 18%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 2 · total 0
Tournoi : Zhangjiagang, China, Double
Patton T
Taguchi R
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 14.5% / 85.5%
Marché 1 / 2: 13.3% / 86.7%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Simple: M15 Bali 3 (Indonesia), Dur
Ryan Ziegann S
Shtorkh Sh. (Avs)
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 62.0% / 38.0%
Marché 1 / 2: 71.1% / 28.9%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 1 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Simple: M15 Bali 3 (Indonesia), Dur
Mehrotra A
Singh D P
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 20.0% / 80.0%
Marché 1 / 2: 18.9% / 81.1%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 5 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Simple: M15 Bali 3 (Indonesia), Dur
Ellis B
Dzhons G. (Avs)
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 65.6% / 34.4%
Marché 1 / 2: 66.1% / 33.9%
Piège du favori : no
Complétude des données : 29%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Simple: M15 Bali 3 (Indonesia), Dur
Hasson J. (Izr)
Weber A
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 24.5% / 75.5%
Marché 1 / 2: 23.5% / 76.5%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 5 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Simple: M15 Nonthaburi (Thailand), Dur
Sumizava D. (Iapo)
Mukund S. K. (Ind)
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 18.4% / 81.6%
Marché 1 / 2: 17.6% / 82.4%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 5 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Simple: M15 Nonthaburi (Thailand), Dur
Huang Yujia/Chzhen U.
Hou Y./Van M.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 36.8% / 63.2%
Marché 1 / 2: 36.3% / 63.8%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Double: W75 Tianjin (China), Dur
Kobori M / Shimizu A
Li Ia./Ian I.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 73.7% / 26.3%
Marché 1 / 2: 74.2% / 25.8%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 2 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Double: W75 Tianjin (China), Dur
Aiukava M./Ye Q.
Li Ch./Shi H.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 46.7% / 53.3%
Marché 1 / 2: 46.5% / 53.5%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Double: W75 Tianjin (China), Dur
Sema E./Iamaguchi M.
Li Y./Chzhan In
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 21.7% / 78.3%
Marché 1 / 2: 20.9% / 79.1%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Double: W75 Tianjin (China), Dur
Tomida Y
Chen X. D. (Kit)
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 62.2% / 37.8%
Marché 1 / 2: 62.3% / 37.7%
Piège du favori : no
Complétude des données : 29%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 5 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Simple: M15 Wuning 7 (China), Dur
Nam Chi-Sun / Pak Yisun
Tsui Tsze / Dev S D P
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 44.9% / 55.1%
Marché 1 / 2: 72.5% / 27.5%
Piège du favori : no
Complétude des données : 39%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 1 · total 0
Tournoi : International Zhangjiagang, China, Double
Sultanov, Khumoyun
Aguiard, Enzo
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 48.0% / 52.0%
Marché 1 / 2: 65.9% / 34.2%
Piège du favori : no
Complétude des données : 39%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 1 · total 0
Tournoi : International Zhangjiagang, China
Tomic, Bernard
Samrej, Kasidit
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 59.9% / 40.1%
Marché 1 / 2: 68.2% / 31.8%
Piège du favori : no
Complétude des données : 39%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 1 · total 0
Tournoi : International Zhangjiagang, China
Mdlulva V./Mdlulva V.
Petretic L./Vekerle M.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 10.7% / 89.3%
Marché 1 / 2: 9.7% / 90.3%
Piège du favori : no
Complétude des données : 18%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 5 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Double: W15 Hurghada 7 (Egypt), Dur
Abouelsaad H./Betova M.
Khodzhaeva E./Reguer A.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 38.9% / 61.1%
Marché 1 / 2: 38.5% / 61.5%
Piège du favori : no
Complétude des données : 18%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Double: W15 Hurghada 7 (Egypt), Dur
Becroft I./Falck R.
Da Costa R./Zapp E. D.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 86.8% / 13.2%
Marché 1 / 2: 87.7% / 12.3%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 2 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Double: M15 Bali 3 (Indonesia), Dur
Lin N. H./Wang K.
Chan E./Perez Ramos P.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 35.9% / 64.1%
Marché 1 / 2: 35.5% / 64.5%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Double: M15 Bali 3 (Indonesia), Dur
Muto S./Suzuki K.
Alkantra F./Sornlaksup P.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 24.5% / 75.5%
Marché 1 / 2: 23.7% / 76.3%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Hommes - Double: M15 Nonthaburi (Thailand), Dur
Breaz A./Todoni C. N.
Heinonen I./Pol K.
Toutes les statistiques et conclusions du modèle
Modèle contre marché
Glicko 1 / 2: 85.5% / 14.5%
Marché 1 / 2: 86.2% / 13.8%
Piège du favori : no
Complétude des données : 24%
Contexte du match
Couverture des bookmakers : 1×2 3 · total 0
Tournoi : ITF Femmes - Double: W15 Brasov 2 (Romania), Terre battue
Analyses
Why are PropickAI tennis pronostics effective?
Tennis is a sport of individual matchups, so the modèle considers more than just player ranking. It factors in court surface, forme in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, nul density and possible fatigue. IA tennis pronostics help you see where ATP and WTA statistics match the marché cote and where there is a discrepancy.