Prédictions sportives, SaaS par abonnement

On a fait passer les pronostics du Lab NRV du tableur privé à une plateforme publique, vendue par abonnement. Le hockey et le basket tournent sur le même moteur, et le tennis pourra s'y ajouter. Dans l'admin, le fondateur voit ses utilisateurs, ses abonnements Stripe et son revenu mensuel.

Le Lab NRV

Capture animée du site Le Lab NRV
labnrv.com

Client : Le Lab NRVAnnée : 2026Statut : En ligne · abonnement

Contexte

L’enjeu

Le Lab NRV faisait ses pronostics NHL à l'intuition et sur des feuilles de calcul. Il fallait transformer ses modèles statistiques en un produit par abonnement, à ouvrir chaque soir de match.

Résultats

Résultats

  • Le fondateur vend ses pronostics par abonnement, au mois ou à l'année, avec des codes promo.

  • Chaque soir de match, ses abonnés ouvrent l'app et trouvent les picks du jour prêts, sans intervention manuelle.

  • Il gère la plateforme sans développeur et peut y ouvrir un nouveau sport sans repartir de zéro.

Dans le projet

Next.js 15, React 19, FastAPI, Stripe, TanStack Query 5

Ce que contient le projet

  • Front « quant terminal » plein écran (Next.js 15 App Router, React 19, TanStack Query) : onglets Accueil, Analyse, Picks groupés par sport, Swiper, Favoris, Données, fiche pronostic latérale + accès par abonnement (échantillon HOT visible sans abonnement, liste complète pour les abonnés)
  • Backend FastAPI /v1 : session par cookie + protection CSRF double-submit (labnrv_csrf / X-CSRF-Token), plus de 30 endpoints (auth, leagues, predictions, players, news, articles, favorites, bankroll, stripe, admin) et contrat OpenAPI typé partagé entre les deux stacks
  • Moteur de prédiction multi-sport (hockey, basket ; tennis prévu) : props notées avec pick score, probabilité ML, confiance HOT/WARM/COLD, facteurs explicables SHAP, distribution calibrée (espérance, P(≥1), seuils ligne→P(over), intervalle 80 %, ECE, value bet) et résolution auto gagné/perdu
  • Track record vérifié + palmarès : hit rate, AUC, Brier et ROI par sport et par période ; aucune ligne retouchée après coup, journées vides jamais remplies artificiellement
  • Fiche joueur « instrument » : bio, carrière saison-par-saison (régulier + playoffs), forme récente, streaks, splits domicile/extérieur, matrice H2H, probabilités over par ligne, stats avancées (TOI, powerplay, penalty kill, faceoffs, possession, shot types), shotmap géolocalisée et stats gardien
  • Facturation Stripe par abonnement : Checkout mensuel/annuel + code promo, portail client Stripe, statut détaillé (actif, essai, pause off-season, annulation programmée) et webhooks
  • Back-office admin /admin (gate is_admin côté client + 403 API en défense en profondeur), vue d'ensemble temps réel : utilisateurs (total, actifs, admins, nouveaux 30 j), abonnements par statut et MRR calculé
  • Admin, gestion des utilisateurs : recherche à la frappe par mail ou pseudo, filtre par statut, pagination, activation/désactivation et promotion/révocation admin (PATCH) avec garde anti-auto-rétrogradation ; registre des abonnements Stripe (statut, client, fin de période, tarif, indicateur de pause)
  • Bankroll tracker (paper trading : balance, ROI, win rate, streak, mises en cours), PWA installable, mur de maintenance protégé par mot de passe (comparaison à temps constant, anti-open-redirect) et board NHL en direct (scores + classement via l'API officielle NHL)

Les écrans

Les écrans du projet

Analyse · production attendue par joueur

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MatchTous les matchs HER - ROC1MER. 28 OCT. · 00:05 nuit
AttendusProductionUsageAdversaireJoueur ⇅⇅xGbuts⇅xApasses⇅xPpointsFormepts/match⇅Pts/msaison⇅%Tirréussite⇅H2Hbuts+passes
Jonny BrodzinskiAilier D HER0,410,611,081,21,2011,1%1,0+0,0ROC
Conor ShearyAilier G ROC0,380,470,851,00,8812,5%0,5+0,5HER
Joey AndersonAilier D HER0,360,420,781,00,8613,6%0,0+1,0ROC
Matthew PecaCentre ROC0,220,490,710,80,759,4%0,5+0,0HER
Andrew CristallAilier G HER0,270,400,670,80,7110,3%0,0+0,0ROC
Jake RichardAilier D ROC0,240,300,540,60,6311,8%1,0+0,0HER
Matt StromeCentre HER0,190,310,500,60,578,7%0,0+0,5ROC
Justin HollDéfenseur HER0,060,240,300,40,334,2%0,0+0,0ROC

Accueil · quatre ligues

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Hockey · NHL · AHL · Liiga
Le hockey, joueur par joueur.

Une note d'estimation donnée par le modèle, et le pourquoi de chaque estimation.

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NHL · équipes et bilans

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Accueil  /  NHLNHL · Statistiques et résultatsNHL : équipes, classement et joueursStatistiques NHL, résultats et effectifs : suis les joueurs et les équipes de hockey, match après match.Les équipes NHL
AtlanticBruins de Boston13 matchs · 9 victoires · 3 défaites
AtlanticCanadiens de Montréal12 matchs · 7 victoires · 3 défaites
AtlanticSénateurs d'Ottawa13 matchs · 8 victoires · 5 défaites
AtlanticPanthers de la Floride13 matchs · 7 victoires · 4 défaites
AtlanticMaple Leafs de Toronto14 matchs · 7 victoires · 5 défaites
AtlanticLightning de Tampa Bay11 matchs · 7 victoires · 3 défaites
AtlanticSabres de Buffalo12 matchs · 5 victoires · 4 défaites
AtlanticRed Wings de Detroit12 matchs · 5 victoires · 4 défaites
MetropolitanHurricanes de la Caroline14 matchs · 10 victoires · 2 défaites
MetropolitanDevils du New Jersey12 matchs · 8 victoires · 4 défaites
MetropolitanRangers de New York14 matchs · 7 victoires · 6 défaites
MetropolitanIslanders de New York12 matchs · 6 victoires · 4 défaites
MetropolitanCapitals de Washington10 matchs · 6 victoires · 4 défaites
MetropolitanPenguins de Pittsburgh12 matchs · 5 victoires · 6 défaites
MetropolitanBlue Jackets de Columbus10 matchs · 5 victoires · 5 défaites

Estimations · chasse aux points

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Chasse aux points3 joueurs
Jonny Brodzinski HER vs ROCAilier DExtérieur
Hot83Score

Sur ses 5 derniers matchs, du plus récent : 1, 2, 1, 1 et 1 points (moyenne 1,2), dont 2 buts, 4 passes, 18 tirs. Le modèle en attend 1,1 point.

Conf.66%Prob. but–xG0,41xA0,61xP1,08Volume–GS1,5Fiab.15%Réc.20
18/20 au-dessus de la barre4 jours de reposmodèle 15 % mieux que le hasard
Points · ≈ 1,166% 83
Déf. adv. 5eToucher = fiche
Conor Sheary ROC vs HERAilier GDomicile
77Score

Sur ses 5 derniers matchs, du plus récent : 1, 0, 2, 1 et 1 points (moyenne 1,0), dont 2 buts, 3 passes, 14 tirs. Le modèle en attend 0,9 point.

Conf.61%Prob. but–xG0,38xA0,47xP0,85Volume–GS1,2Fiab.13%Réc.18
16/20 au-dessus de la barre2 jours de repos
Points · ≈ 0,961% 77
Déf. adv. 9eToucher = fiche
Joey Anderson HER vs ROCAilier DExtérieur
74Score

Sur ses 5 derniers matchs, du plus récent : 0, 1, 1, 2 et 1 points (moyenne 1,0), dont 3 buts, 2 passes, 16 tirs. Le modèle en attend 0,8 point.

Conf.58%Prob. but–xG0,36xA0,42xP0,78Volume–GS1,1Fiab.12%Réc.20
15/20 au-dessus de la barre4 jours de repos
Points · ≈ 0,858% 74
Déf. adv. 5eToucher = fiche

Swiper · face-à-face

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‹›JEU15octVEN16octSAM17octDIM18octLUN19octMAR20octMER21octJEU22octVEN23octSAM24octDIM25octLUN26octMAR27octAUJ.28oct1118JEU29octVEN30octSAM31octDIM1novLUN2novMAR3novMER4novJEU5novVEN6novSAM7novDIM8novLUN9novMAR10novMER11novJEU12novVEN13nov
Jonny BrodzinskiHER · Ailier DAHL
HER @ ROC28 oct. 2026
Sur ses 5 derniers matchs, du plus récent : 1, 2, 1, 1 et 1 points, moyenne 1,2, dont 2 buts, 4 passes et 18 tirs.Ses 1 derniers contre ROC, du plus récent : 1 point.Le modèle en attend 1,1 point. Probabilités « plus de » du modèle : points 66 % à 0,5, 30 % à 1,5 et 10 % à 2,5.
Probabilités « plus de » du modèle
Points66 %+0,530 %+1,510 %+2,5
5 derniers vs ROC
PtsButsPassesTirs+/-
12/2 vs ROC1105+2
1 / 1 · Favori ← · Passer → · Toucher = fiche

Ensemble ML XGBoost · LightGBM · CatBoost · RandomForest · stats Corsi/Fenwick/PDO/xG

4

ligues, un modèle par ligue

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