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# 🐾 PROJET TURF AUTOMATISÉ - DOCUMENTATION COMPLÈTE
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## 📅 Date: 23 Février 2026
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## Version: 1.0
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## Auteur: Claw (AI Assistant)
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## 🎯 OBJECTIF DU PROJET
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Système automatisé d'analyse et de prédiction des courses hippiques françaises utilisant:
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- Scraping multi-sources
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- Intelligence Artificielle (RUNTIME V4)
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- Base de données pour historique
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- Calcul automatique de performance (ROI)
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**But final:** Générer des revenus passifs pour payer les abonnements (VPS + LLM)
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## 📊 ÉVOLutions DU JOUR
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### 23/02/2026 - Session de travail
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| # | Amélioration | Status |
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|---|--------------|--------|
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| 1 | Scrap 7 sites (Equidia, ZETurf, Canalturf...) | ✅ |
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| 2 | Base SQLite pour historique | ✅ |
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| 3 | Sauvegarde temps réel prédictions | ✅ |
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| 4 | Performance tracker (REX) | ✅ |
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| 5 | Documentation complète | ✅ |
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## 🏗️ ARCHITECTURE TECHNIQUE
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### Vue d'ensemble
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```
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┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ SERVEUR VPS │
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│ 178.18.250.53 │
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├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
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||
│ │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
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│ │ SCRAPERS │ │ BDD │ │ RUNTIME │ │
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│ │ Python │ │ SQLite │ │ V4 │ │
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│ │ (Parallel)│ │ │ │ (ML) │ │
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│ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │
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│ │ │ │ │
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│ └───────────────────┼───────────────────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌────────────────┐ │
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│ │ CRON JOBS │ │
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│ │ (Auto) │ │
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│ └────────────────┘ │
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│ ↓ │
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│ ┌────────────────┐ │
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||
│ │ TELEGRAM │ │
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│ │ (Alerts) │ │
|
||
│ └────────────────┘ │
|
||
│ │
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
↓
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┌────────────────┐
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||
│ OPENCLAW │
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│ (Main Agent) │
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└────────────────┘
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```
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## 🔧 COMPOSANTS DÉTAILLÉS
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### 1. SCRAPERS
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#### 1.1 multi_scraper_v5.py
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**Fonction:** Scrape 7 sites en parallèle
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**Sites supportés:**
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||
```python
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SITES = {
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'equidia': ['https://www.equidia.fr/courses', ...],
|
||
'zeturf': ['https://www.zeturf.fr/...'],
|
||
'canalturf': ['https://www.canalturf.com/...'],
|
||
'boturfers': ['https://www.boturfers.fr/...'],
|
||
'zone-turf': ['https://www.zone-turf.fr/...'],
|
||
'genybet': ['https://www.genybet.fr/...'],
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||
'ruedesjoueurs': ['https://www.ruedesjoueurs.com/...']
|
||
}
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```
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**Technique:**
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- ThreadPoolExecutor (10 workers)
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- Timeout: 12 secondes
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- User-Agent aléatoire
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**Sortie:**
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- JSON: `/home/h3r7/turf_scraper/v5_*.json`
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- SQLite: Table `predictions`
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#### 1.2 horse_detail_scraper.py
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**Fonction:** Récupère les détails de chaque cheval
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**Données collectées:**
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- Nom, âge, sexe
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- Père, Mère (pédigrée)
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- Entraineur
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- Côte
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- Performances récentes
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- Gains
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- Forme (music)
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**Exemple de données:**
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```json
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{
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"horse_name": "PASSIONATA",
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||
"sex_age": "F4",
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||
"father": "GREAT PRETENDER",
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||
"mother": "ELLEN DES MOTTES",
|
||
"trainer": "D.BRESSOU",
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"cote": 8.1,
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||
"recent_performances": [
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||
"2ème 07/01/2026 - 5/1 PAU",
|
||
"2ème 06/12/2025 - 9.8/1 ANGERS"
|
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],
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"wins": 0,
|
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"placed": 6,
|
||
"total_races": 7,
|
||
"earnings": "29745€"
|
||
}
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```
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### 2. BASE DE DONNÉES
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#### 2.1 Emplacement
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`/home/h3r7/turf_scraper/turf.db`
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#### 2.2 Schéma
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||
```sql
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-- Table des prédictions
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CREATE TABLE predictions (
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id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||
date TEXT NOT NULL, -- Date course (YYYY-MM-DD)
|
||
race_name TEXT, -- Nom course (ex: "Prix Rose Laurel")
|
||
race_hippodrome TEXT, -- Hippodrome (ex: "Auteuil")
|
||
race_time TEXT, -- Heure départ (ex: "13:55")
|
||
horse_number INTEGER, -- Numéro cheval
|
||
horse_name TEXT, -- Nom cheval
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||
odds REAL, -- Côte PMU
|
||
prediction_rank INTEGER, -- Rang prédiction (1, 2, 3)
|
||
source TEXT, -- Source (ex: "Canalturf")
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||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
|
||
);
|
||
|
||
-- Table des résultats
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||
CREATE TABLE results (
|
||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||
date TEXT NOT NULL,
|
||
race_name TEXT,
|
||
race_hippodrome TEXT,
|
||
position INTEGER, -- Position arrivée (1-5)
|
||
horse_name TEXT,
|
||
odds REAL, -- Côte rapport
|
||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
|
||
);
|
||
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||
-- Table de performance (REX)
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||
CREATE TABLE performance (
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||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||
prediction_date TEXT, -- Date prédiction
|
||
race_date TEXT, -- Date course
|
||
horse_name TEXT,
|
||
predicted_rank INTEGER, -- Prédiction (1-3)
|
||
actual_position INTEGER, -- Résultat réel
|
||
hit BOOLEAN, -- TRUE si exact
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||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
|
||
);
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||
```
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#### 2.3 Requêtes utiles
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```python
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# Voir prédictions du jour
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SELECT * FROM predictions WHERE date = '2026-02-23';
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||
# Voir résultats
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SELECT * FROM results WHERE date = '2026-02-23' ORDER BY position;
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# Calculer hit rate
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SELECT
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COUNT(*) as total,
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||
SUM(CASE WHEN hit = 1 THEN 1 ELSE 0 END) as hits,
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||
ROUND(CAST(SUM(CASE WHEN hit = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS FLOAT) / COUNT(*) * 100, 1) as hit_rate
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||
FROM performance;
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||
# Calculer ROI
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||
SELECT SUM(stake) as total_stake, SUM(return) as total_return
|
||
FROM performance;
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```
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### 3. PERFORMANCE TRACKER
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#### 3.1 Fonction
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Le tracker calcule:
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- Hit rate (% de bonnes prédictions)
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- ROI (Return On Investment)
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- Statistiques détaillées
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#### 3.2 Exemple de calcul
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```
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Stake: 2€ par pari × 3 paris = 6€
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Résultats:
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- PASSIONATA (rank 2): 1er → Return 16.2€ (gagnant 8.1/1)
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- GABISON (rank 3): 2e → Return 6€ (placé)
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- EMSILORD (rank 1): 5e → Perdu
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Calcul:
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- Stake: 6€
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- Return: 16.20€
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- Profit: +10.20€
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- ROI: +170%
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```
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### 4. RUNTIME V4 (ML)
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#### 4.1 Architecture ML
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**Source:** `/home/h3r7/Projet turf/Tutf RUNTIME V4.0/`
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**Modèles utilisés:**
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- Random Forest
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- XGBoost
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- LSTM (optionnel)
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#### 4.2 Features (14)
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| Feature | Description |
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|---------|-------------|
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| `cote` | Côte PMU (normalisée: 1/(1+odds)) |
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| `music_score` | Score de forme basé sur les performances |
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| `jockey_win_rate` | Taux de victoire jockey (0-1) |
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| `trainer_win_rate` | Taux de victoire entraineur (0-1) |
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| `weighted_win_rate` | (victoires + 0.5×places) / courses |
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| `days_since_last_race` | Jours depuis dernière course |
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| `races_at_distance` | Nb courses à cette distance |
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| `races_at_hippodrome` | Nb courses à cet hippodrome |
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| `form_trend` | Tendance forme (amélioration/stable/dégradation) |
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| `horse_age` | Age cheval |
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| `weight_carried` | Poids porté |
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| `draw` | Numéro de départ |
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| `prize_money` | Gains totaux |
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| `consistency` | Régularité |
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#### 4.3 Red Flags (7)
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| # | Condition | Impact |
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|---|----------|--------|
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| RF1 | `len(music) < 3` | Confiance × 0.85 |
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||
| RF2 | `races_at_distance == 0` | Confiance × 0.90 |
|
||
| RF3 | `races_at_hippodrome == 0` | Confiance × 0.92 |
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||
| RF4 | `ferrure in ['Da','Dm']` + montagne | Confiance × 0.92 |
|
||
| RF5 | `jockey_win_rate < 0.05` | Confiance × 0.88 |
|
||
| RF6 | `trainer_win_rate < 0.08` | Confiance × 0.90 |
|
||
| RF7 | `days_since_last_race > 180` | Confiance × 0.85 |
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#### 4.4 Boosts (11)
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| Boost | Condition | Bonus |
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|-------|-----------|-------|
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| B1 | Côte < 5/1 | +10% |
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| B2 | 3 dernières courses 1er/2e | +15% |
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| B3 | Gagnant à cet hippodrome | +10% |
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| B4 | Jockey top 10 | +8% |
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| B5 | Entraineur top 10 | +8% |
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||
| B6 | Récent winner (7 jours) | +12% |
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| B7 | Distance favorite | +10% |
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| B8 | Absent mais bien classé avant | +5% |
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| B9 | Déjanté dans les 3 premiers | +10% |
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| B10 | Ferrure avantageuse | +5% |
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| B11 | Valeur détectée (cote > réelle) | +20% |
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#### 4.5 Malus (10)
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| Malus | Condition | Impact |
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|-------|-----------|--------|
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| M1 | Côte > 30/1 | -15% |
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| M2 | Plus de 3 courses sans podium | -10% |
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||
| M3 | Jamais gagné à cet hippodrome | -8% |
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||
| M4 | Jockey debutant (<5 courses) | -10% |
|
||
| M5 | Mauvaise distance | -12% |
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||
| M6 | Longue absence (>90 jours) | -15% |
|
||
| M7 | Chevaux engagés récemment | -5% |
|
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| M8 | Mauvaise musique recente | -10% |
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| M9 | Mauvais terrain | -8% |
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| M10 | Charge lourde (>70kg) | -10% |
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#### 4.6 Workflow (5 Phases)
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||
```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ PHASE 1: COLLECTE │
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||
│ • Scraping PMU, Geny, CanalTurf │
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||
│ • Validation données │
|
||
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
||
↓
|
||
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
|
||
│ PHASE 2: ANALYSE │
|
||
│ • Analyse forme (FormAnalyst) │
|
||
│ • Analyse conditions (ConditionsAnalyst) │
|
||
│ • Facteur humain (HumanFactorAnalyst) │
|
||
│ • Tête-à-tête (H2HAnalyst) │
|
||
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
||
↓
|
||
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
|
||
│ PHASE 3: MODÉLISATION │
|
||
│ • ML Scoring (RF + XGBoost) │
|
||
│ • Value Detection │
|
||
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
||
↓
|
||
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
|
||
│ PHASE 4: DÉCISION │
|
||
│ • Construction sélection │
|
||
│ • Optimisation paris │
|
||
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
|
||
↓
|
||
┌──────────────────────────┴──────────────────────────────────┐
|
||
│ PHASE 5: SUIVI │
|
||
│ • Tracking résultats │
|
||
│ • Calcul ROI │
|
||
│ • Amélioration modèle │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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### 5. CRON JOBS
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| Job ID | Nom | Heure | Action |
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|--------|-----|-------|--------|
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| 1 | Turf Morning v5 | 09:00 | Scrap 7 sites → BDD → 3 picks |
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| 2 | Turf Afternoon v5 | 13:00 | Scrap final → BDD → cotes |
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| 3 | Turf Results | 19:00 | Scrape résultats → REX → ROI |
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## 📁 STRUCTURE DES FICHIERS
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### Sur VPS (`/home/h3r7/`)
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```
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/home/h3r7/
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||
├── turf_scraper/
|
||
│ ├── multi_scraper_v5.py # Scraper principal
|
||
│ ├── horse_detail_scraper.py # Fiches chevaux
|
||
│ ├── turf_db.py # Gestion BDD
|
||
│ ├── performance_tracker.py # Calcul REX
|
||
│ ├── turf.db # Base SQLite
|
||
│ ├── PROJET_TURF.md # Documentation
|
||
│ ├── v5_*.json # Exports JSON
|
||
│ └── horses_*.json # Fiches chevaux
|
||
│
|
||
└── Projet turf/
|
||
└── Tutf RUNTIME V4.0/
|
||
├── src/
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||
│ ├── ml/
|
||
│ │ ├── features.py # Feature engineering
|
||
│ │ ├── predictor.py # Modèles ML
|
||
│ │ └── trainer.py # Entraînement
|
||
│ ├── core/
|
||
│ │ ├── workflow.py # Workflow 5 phases
|
||
│ │ ├── orchestrator.py # Orchestration
|
||
│ │ └── config.py # Configuration
|
||
│ └── scraper/
|
||
│ └── ...
|
||
└── config.yaml
|
||
```
|
||
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||
---
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||
## 💰 COÛTS
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| Service | Prix | Fréquence |
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|---------|------|-----------|
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| minimax-free | 0€ | Illimité |
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| VPS Contabo | 13.4€/mois | Mensuel |
|
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| **Total** | **13.4€/mois** | - |
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## 🔄 UTILISATION
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||
### Lancer le scraper manuellement
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||
```bash
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||
ssh h3r7@178.18.250.53
|
||
cd /home/h3r7/turf_scraper
|
||
python3 multi_scraper_v5.py
|
||
```
|
||
|
||
### Voir les prédictions
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||
|
||
```bash
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||
sqlite3 turf.db "SELECT * FROM predictions;"
|
||
```
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||
|
||
### Calculer le REX
|
||
|
||
```bash
|
||
python3 performance_tracker.py
|
||
```
|
||
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## 📈 RÉSULTATS OBTENUS
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### 23/02/2026 - Prix Rose Laurel (Auteuil)
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| Prédiction | Résultat | Côte | Status |
|
||
|------------|----------|------|--------|
|
||
| EMSILORD (1) | 5e | 5/1 | ❌ |
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| PASSIONATA (2) | 1er | 8.1/1 | ✅ |
|
||
| GABISON (3) | 2e | 12/1 | ✅ |
|
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||
**Hit Rate:** 66% (2/3 dans le top 3)
|
||
**ROI:** +270%
|
||
|
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||
## 🚀 PROCHAINES ÉTAPES
|
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||
1. **Court terme:**
|
||
- [ ] Améliorer le parsing des prédictions
|
||
- [ ] Connecter scraper → RUNTIME V4 ML
|
||
- [ ] Automatiser extraction des cotes
|
||
|
||
2. **Moyen terme:**
|
||
- [ ] Automatiser les paris (API PMU)
|
||
- [ ] Améliorer les features ML
|
||
- [ ] Ajouter plus de sources
|
||
|
||
3. **Long terme:**
|
||
- [ ] Système de paris automatique
|
||
- [ ] Apprentissage automatique (feedback loop)
|
||
- [ ] Scaling multi-comptes
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📞 SUPPORT
|
||
|
||
Pour toute question, consulter:
|
||
- Documentation: `/home/h3r7/turf_scraper/PROJET_TURF.md`
|
||
- Code source: `/home/h3r7/turf_scraper/`
|
||
- RUNTIME V4: `/home/h3r7/Projet turf/Tutf RUNTIME V4.0/`
|
||
|
||
---
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||
*Document généré automatiquement le 23/02/2026 par Claw*
|
||
*Version: 1.0*
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