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Démo live

Architecture

Frontend Expo SDK 52 avec backend Firebase (Auth, Firestore, Storage, ~7K lignes de Cloud Functions). Six fournisseurs de données sportives alimentent des pipelines parallèles couvrant la NBA, le basketball universitaire (NCAA), la NFL, le football américain universitaire (NCAA), toutes les grandes ligues européennes de football, le MMA/UFC, et les Grands Chelems de tennis. Un modèle CatBoost personnalisé déployé sur Google Cloud Vertex AI calcule 88 features par prédiction, atteignant 70%+ de précision sur les paris joueur à intervalle de haute confiance.

Fonctionnalités

  • Scan de ticket

    Image capturée par caméra ou galerie, OCR par GPT-4 Vision, puis parsée en données structurées et rendue en analyse complète.

  • Agrégation 6 sources de données

    Pipelines parallèles tirant de The Odds API, SportsGameOdds (avec rotation de clés), API-Sports, StatPal, API-Tennis, et WeatherAPI à chaque requête.

  • Modèle ML propriétaire

    CatBoost sur Google Cloud Vertex AI. 88 features par prédiction depuis les game logs joueurs en temps réel. Paris NBA et soccer atteignent 70%+ de précision sur les calls à haute confiance.

  • Couverture multi-sport

    NBA + NCAA basketball, NFL + NCAA football, toutes les grandes ligues européennes de football, MMA/UFC, et tennis (Grands Chelems + tournois principaux).

  • Couche d'intelligence match

    Forme récente, confrontations directes, momentum, x-factors, et analyse IA écrite affichés à côté des cotes et value ratings sur chaque analyse.

  • Orchestration temps réel

    ~7K lignes de Firebase Cloud Functions exécutant des appels async parallèles par analyse. Couche de cache Firestore avec TTL pour garder le temps de réponse bas malgré six APIs externes.