Il y a quelques week-ends, l'équipe de football de l'Illinois a perdu contre Duke à domicile, 31-27. Mon modèle Hinsley est immédiatement devenu beaucoup moins optimiste quant à la qualification de l'Illinois pour le College Football Playoff. Mais il est devenu plus optimiste quant à la ligne offensive et à notre nouveau quarterback. Cela semble contradictoire, mais c'est exactement ce que je voulais qu'il se produise.

Depuis 15 ans, nous travaillons avec des personnes dont le métier consiste à porter des jugements sur des avenirs incertains : analystes du renseignement et gouvernementaux, chercheurs en politique étrangère, investisseurs et stratèges d'entreprise. Cette année, j'ai décidé de tenter une expérience. J'ai pris la méthodologie que nous avons développée pour ce type de travail et je l'ai appliquée à l'évaluation des fortunes de l'équipe de football de l'Université de l'Illinois.

Pendant la crise des missiles de Cuba, les analystes du renseignement américain devaient envisager des explications concurrentes et réviser leurs évaluations à mesure que de nouvelles preuves arrivaient. Le problème analytique est étonnamment général. Il existe plusieurs futurs possibles, une énorme quantité d'informations imparfaites et un plus petit nombre d'éléments qui aident réellement à les distinguer.

Pendant plus d'une décennie, Cultivate a géré un marché de prédiction pour la Communauté du renseignement américaine. Cela nous a amenés à développer Continuous Probabilistic Foresight, ou CPF, la méthodologie au cœur de Hinsley, notre plateforme d'analyse hybride IA/humain. CPF commence par une question stratégique et cartographie l'éventail des résultats plausibles sous forme de scénarios.