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Rafaelvleite indique avoir une licence en ingénierie de la production à l'Université de Sao Paulo (POLI-USP), et [est] également programmeur et scientifique des données. En plus de cela, [il a] une chaîne YouTube sur les échecs au Brésil, appelée "Xadrez Brasil", avec près de 300k abonnés et plus de 80 millions de vues.
Il a publié ses conclusions sur sa chaîne YouTube (à voir plus bas) et dans un article, dans lequel il affirme avoir trouvé la "corrélation parfaite entre ... le classement et l'ACPL (Average Centipawn Loss - ou "perte moyenne en % de ♙") et le STDCPL (Standard Deviation Centipawn Loss - ou "écart type de la perte en % de ♙")".
ACPL et STDCPL fournissent des données qui permettent d'estimer la force de jeu de toute une série de joueurs en comparant leurs parties avec des programmes d'échecs:
Puisque, la perte en % de ♙ est une mesure de l'écart entre l'évaluation du coup effectué par un joueur dans une partie et le meilleur coup suggéré par l'ordinateur, il est raisonnable de penser que plus un joueur s'améliore et devient professionnel, plus l'ACPL (la moyenne de la perte de en % de ♙) sera basse.
Le STDCPL (l'écart type de la perte en % de ♙) est une mesure de la cohérence des coups. Les joueurs amateurs ont tendance à faire quelques bons coups, puis de mauvais coups, mais un joueur professionnel est plus constant sur la qualité de ses coups. Dès lors, il est raisonnable de penser qu'il existe une certaine corrélation entre le niveau Elo et le STDCPL.
Rafaelvleite a eu l'idée de regarder de plus près les parties de Hans Niemann et d'autres joueurs forts après "avoir vu une de la Maître FIDE Yosha, une joueuse qui essayait de trouver des preuves en comparant les coups de Niemann avec ceux suggérés par les ordinateurs" en utilisant l'application Let's Check de ChessBase:
Rafaelvleite a construit une base de données de 7'568 parties de joueurs comprenant "les meilleurs GM comme Andrey Esipenko, Gukesh, Firouzja, Keymer, Praggnanandha, Erigaisi, Carlsen, Niemann, Caruana, Bobby Fischer et d'autres". Il a ensuite analysé toutes les parties avec Stockfish 15, pour arriver aux résultats suivants:
Avec cette étude, j'ai fait deux grandes découvertes: le classement Elo d'un joueur peut-être corrélé entre l'ACPL et le STDCPL.
En effet, lorsque j'ai pris l'ACPL et le STDCPL de tous les joueurs de la base de données et les ai regroupées par niveaux de classement Elo, j'ai trouvé ceci :
Selon le statisticien brésilien, il existerait une forte "corrélation entre le classement Elo, l'ACPL et le STDCPL". Pour illustrer son propos, il énumère les valeurs ACPL et STDCPL d'un certain nombre de joueurs:
Or il constate que les valeurs d'ACPL et de STDCPL de Hans Niemann diffèrent sensiblement de celles de ces concurrents:
Rafaelvleite pousse plus loin l'analyse:
- L'ACPL de Niemann est resté à la valeur 25, alors même que celui-ci avait atteint 2700 Elo. Or, d'après les courbes statistiques des autres joueurs, un APCL de 25 correspond à un joueur classé 2500-2550 Elo. Tous les joueurs classés à 2700+ Elo, Niemann mis à part, descendent la valeur de leur ACPL a au moins 22.
- Le STDCPL de Niemann s'élève à 48. La valeur la plus basse qu'il a atteinte était 44. Là aussi, cela correspond à un niveau de 2500-2550 Elo. Un joueur classé 2700 est censé descendre à la valeur 38 à minima. Ce niveau de 48 montre une grande variation concernant la qualité de ses coups pour un joueur classé 2700.
De plus, Rafaelvleite constate un changement radical après 2018:
Jusqu'en 2018, l'évolution des courbes de Niemann montrent une forme attendue: linéaire, avec une décroissance sur ACPL et le STDCPL. Mais ensuite, le niveau des ACPL et STDCPL ne sont compatibles pas compatibles avec son niveau Elo.
Après avoir énuméré toutes ces données, le streamer brésilien pose la "grande question":
Comment expliquer qu'un joueur de force 2500 puisse atteindre 2700?
J'ai indiqué une nouvelle direction en montrant la corrélation parfaite entre ACPL, STDCPL et le niveau Elo. J'ai expliqué les étapes que j'ai suivies, n'importe qui peut facilement les reproduire.
Ma contribution est terminée. Si la FIDE veut l'employer comme une méthode complémentaire dans les enquêtes en cours, cela peut être utile. Peut-être pas. Je n'en sais rien. Je me sens juste heureux de ce que j'ai trouvé et reconnaissant d'avoir l'opportunité de le diffuser au monde entier.
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