Un modèle prédictif n'est pas un sondage de plus. Un sondage interroge un échantillon et décrit l'opinion à un instant donné. Un modèle n'interroge personne. Il rassemble tout ce qui est mesurable : les enquêtes publiées, les résultats des scrutins passés, la conjoncture. Il en tire une distribution de résultats possibles, avec leur probabilité. Il ne dit pas que tel candidat fera 23 %. Il dit dans quelle fourchette il finira, et quelles sont ses chances d'être au second tour.
Pourquoi c'est plus solide qu'un sondage isolé. Une enquête unique porte sa marge d'erreur, son échantillon, ses choix de redressement. Deux instituts publiés le même jour peuvent différer de cinq points. Un modèle les agrège, ce qui divise l'erreur d'échantillonnage. Il corrige ensuite le biais que chaque institut répète d'un scrutin à l'autre, un défaut invisible dans une enquête seule mais mesurable sur plusieurs cycles. Et surtout, il ancre l'opinion déclarée dans le vote réellement exprimé. Un bulletin pèse plus lourd qu'une intention, et les urnes des dernières années disent des choses que les sondages ne captent pas.
La méthode, en quatre sources. Le modèle mélange quatre familles de données. Les sondages, agrégés et corrigés. L'historique des scrutins récents, qui fixe le rapport de force des blocs. Le structurel, c'est à dire la conjoncture économique et sociale qui pèse sur le vote. Et l'événementiel, ce qui se passe pendant la campagne. Leur poids relatif évolue avec le temps. Loin du scrutin, l'histoire et la structure comptent davantage. À mesure que le vote approche, les sondages prennent le dessus.
Les reports de second tour dépendent du duel. Le même électorat ne se comporte pas de la même façon selon les deux finalistes. Le modèle lit donc un taux propre à chaque combinaison, jamais une moyenne unique. Quand un duel n'a aucun précédent, et un centre contre une gauche n'a jamais eu lieu au second tour d'une présidentielle, il s'appuie sur le seul cas comparable de l'histoire présidentielle et sur les seconds tours de législatives. Quand une combinaison n'est pas encore renseignée, le modèle le dit plutôt que d'inventer un chiffre.
Et pourquoi vingt mille simulations. Une prévision unique donnerait un faux sentiment de certitude. Le modèle rejoue donc l'élection vingt mille fois. Chaque partie diffère des autres parce qu'on y fait varier ce qui est réellement incertain : un mouvement d'opinion sur chaque bloc politique, et une dynamique propre à chaque candidat, capable de le faire décoller ou s'effondrer comme les campagnes en produisent régulièrement. Dans certaines de ces vingt mille élections, un candidat se qualifie. Dans d'autres, non. La probabilité affichée est la part des scrutins où il y parvient.
Tous les paramètres sont publics, y compris ceux que nous avons arbitrés faute de pouvoir les mesurer. Méthode complète
Les intentions de vote proviennent des enquêtes déposées à la Commission des sondages, dont chaque notice est consultable. Les instituts dont les travaux alimentent le modèle sont, par ordre alphabétique : BVA, Cluster 17, Elabe, Harris Interactive, Ifop, Ipsos, Odoxa, OpinionWay, Toluna, Verian. Nous ne précisons pas quelle enquête alimente quel paramètre.
Les résultats électoraux sont ceux publiés par le ministère de l'Intérieur, ventilés selon la table de nuances du Millénaire. Le prior historique s'appuie sur les scrutins nationaux postérieurs à la dernière présidentielle. Les données de structure territoriale proviennent de l'INSEE.
Tous les droits appartiennent au Millénaire SAS, domicilié au 47 rue de Vivienne, 75002 Paris.
Modèle conçu par
Directeur du projet : William Thay
Directeur adjoint du projet (analyse data et politique) : Matthieu Hocque
Directeur adjoint du projet (analyse data, mathématiques et validation) : Florian Gérard-Mercier
Page générée automatiquement le 2026-09-23 09:59 · tirage du 2026-09-23 · 69 vagues retenues sur les dix hypothèses (24 enquêtes distinctes) · 13 hypothèses