La VAR devait corriger les mauvaises décisions. Au lieu de ça, elle laisse les supporters partout poser la même question : comment la même action peut-elle être un penalty dans un pays et un carton jaune dans un autre ?
Ce n'est pas un problème de Premier League ni de Ligue 1. C'est un problème mondial — Ligue des Champions, Coupe du monde, qualifications, divisions inférieures. Les mêmes Lois du Jeu de l'IFAB, des applications totalement différentes.
OURVAR.AI analyse chaque clip selon le règlement IFAB complet — uniformément, sans biais, sans fatigue, sans favoritisme. Chaque verdict affiche l'article de loi exact cité et le raisonnement complet.
Une IA applique les mêmes règles à la même situation à chaque fois. Deux arbitres n'interprètent jamais «position non naturelle du bras» pareil. L'IA si.
Les vérifications VAR durent généralement 3 à 5 minutes, tuant le rythme du match. L'analyse IA des images clés prend des secondes — assez rapide pour être invisible aux supporters.
Actuellement, le VAR publie un raisonnement minimal. Avec l'IA, chaque décision arrive avec une explication complète : quelle loi a été appliquée, quelle image était décisive, et pourquoi.
Chaque décision IA est journalisée, auditable et comparable. Les taux d'erreur des arbitres deviennent des faits mesurables plutôt que des opinions discutables.
Le VAR existe dans de nombreux championnats, mais la qualité de mise en œuvre varie énormément. L'IA pourrait apporter une revue véritablement cohérente et de haute qualité à toutes les compétitions — de la Bundesliga au football amateur — pour une fraction du coût.
La légitimité du football dépend de la conviction des supporters que les règles sont appliquées équitablement. Un système cohérent, transparent et explicable génère plus de confiance que la boîte noire actuelle.
Chaque clip devient un précédent. Le verdict n'est pas la fin — c'est le début d'une revue communautaire. Votes, commentaires et notes "j'y étais" transforment chaque cas en une discussion que l'IA écoute.
Certaines décisions ne tiennent pas qu'à la lettre du règlement. Une main techniquement réglementaire peut quand même paraître injuste à 90% des supporters — et c'est précisément le type de bon sens qu'une IA seule a du mal à saisir. Le ressenti de la communauté indique au système quand le contexte prime sur la lecture stricte.
Plus de cas analysés → plus de retours communautaires → une bibliothèque de précédents plus précise → de meilleurs verdicts sur la prochaine action ambiguë. La plateforme s'améliore avec chaque clip que vous envoyez.
Every verdict on OURVAR.AI is generated by Anthropic's Claude Sonnet 4.6 — a large language model — guided by a structured system prompt that contains the full IFAB Laws of the Game (2024/25 edition), the relevant interpretation guidance from IFAB Circulars, and a growing library of community-verified precedents drawn from past cases on this site.
We don't ask the model to "have an opinion". We give it the same rulebook a professional referee uses, the same frames a VAR official sees, and the same question — was the on-field call consistent with the Laws? The output is a structured verdict, not a hot take.
When a clip is submitted, the system downloads it (or accepts a direct upload) and extracts the key frames — typically 12 stills sampled around the decisive moment using motion-peak detection via OpenCV. Each frame is downscaled to ~960×540 and encoded as a base64 JPEG for the model. We never store the raw video file beyond the analysis window: only the extracted frames and the final verdict are persisted.
Before the main analysis runs, a smaller Claude Haiku 4.5 pass screens three early frames to confirm the clip actually contains football and isn't explicit or off-topic. This catches mis-submitted media before we pay full analysis cost, and prevents the verdict surface from being abused as a generic image analyser.
The main analysis call sends the full Laws system prompt (cached on Anthropic's side via ephemeral cache_control to keep costs reasonable), the match context (teams, competition, referee, claimed actual decision), the relevant precedents for that incident type, and all extracted frames. Claude Sonnet 4.6 returns a JSON-structured verdict: CORRECT / WRONG / INSUFFICIENT FOOTAGE (with no-call variants), a confidence band, the exact law clause cited, a recommended action, and a frame-referenced reasoning trail.
Every verdict is open to community voting: agree, disagree, or mark debatable. Once five verified votes accumulate, a consensus rating attaches to the case. Comments add context the AI couldn't see — "the camera angle is misleading," "the referee blew before contact," "this exact incident was talked about in IFAB's last circular." Verdicts users mark as correct feed back into the precedent library, tightening future analyses on the same incident type.
On a rolling basis, we sample a blind subset of cases against expert reviewers to measure agreement between AI verdict and human-referee consensus. When agreement on a specific incident type drops below a threshold, we tighten the precedent set fed into future calls for that category, and audit the system prompt section that governs it. The model itself doesn't "learn" between calls — calibration happens via the precedent library and prompt iteration, not via fine-tuning.
OURVAR.AI exists to make football refereeing decisions transparent, comparable, and accountable. That goal only works if our process is visible. The standards below describe what we cite, how we handle errors, where our independence sits, and where our limits are.
The AI's primary source is the IFAB Laws of the Game (2024/25 edition), specifically Law 11 (Offside), Law 12 (Fouls and Misconduct), and Law 14 (The Penalty Kick), together with the supporting Practical Guidelines section. We also reference IFAB's published Circulars when they clarify ambiguities (e.g. the 2024 handball-deflection guidance). Match metadata (teams, scores, competition) comes from the submitter and is cross-checked against publicly-visible match results where possible. We do not scrape broadcaster footage at rest — clips are processed once, frames extracted, and the source file is discarded.
When a verdict turns out to be wrong — either because the AI misread a frame, an incident type was miscategorised, or new footage from a different angle changes the analysis — we re-run the case and append a correction note to the original verdict rather than silently overwriting it. The community vote history is preserved. If you believe a verdict on this site is materially incorrect, the comments section on every case is the fastest route to flag it; the admin queue reviews community-flagged corrections daily.
OURVAR.AI is independent. We have no affiliation with FIFA, UEFA, IFAB, any national federation, broadcaster, or club. We do not accept paid placements that influence verdict outcomes. Subscription revenue covers Anthropic API costs and infrastructure; advertising (where shown to non-premium visitors) is served by Google AdSense and does not see the analysis content. Editorial decisions about which incidents become daily-featured cases are made by the operator alone.
Be aware of the limits. (1) The AI only sees the frames it's given — angles the broadcaster didn't include can change the call. (2) Some incidents are genuinely interpretive: two trained referees can apply Law 12 differently and both be defensible; on those, the AI's confidence drops to LOW and the verdict reads "INSUFFICIENT FOOTAGE" or "DEBATABLE". (3) The AI doesn't know broadcast context (commentary, replay graphics, the referee's mic feed). (4) For matches involving more than 22 visible players, occluded contact, or VAR-only camera angles, the system may flag the analysis as INSUFFICIENT FOOTAGE rather than guess. We'd rather say "we can't tell" than fabricate a confident call.
OURVAR.AI est une expérience communautaire. Il n'est affilié ni à la FIFA, ni à l'UEFA, ni à aucune autorité du football. Voyez-le comme un VAR parallèle géré par les supporters, pour les supporters — où chaque décision peut être scrutée, débattue et notée. Plus nous analysons et vérifions de cas, meilleure devient la bibliothèque de précédents et plus utiles deviennent les verdicts.
Si un de vos matchs a été gâché par une décision terrible, soumettez le clip. Construisons la base de preuves qui montrera si l'IA peut être confiée au sifflet.
OURVAR.AI traite les clips vidéo soumis par les utilisateurs dans le seul but d'analyse assistée par IA des décisions arbitrales. Les images téléversées ne servent qu'à l'extraction et l'analyse des images — les fichiers vidéo bruts ne sont pas conservés après traitement. Les utilisateurs sont responsables de s'assurer qu'ils ont le droit de téléverser tout contenu qu'ils soumettent.
L'analyse effectuée sur cette plateforme est de nature transformative : elle génère de nouvelles données (rapports de précision arbitrale et verdicts structurés) plutôt que de reproduire la diffusion originale. Les images ne sont pas affichées publiquement. Nous estimons que cet usage relève de la doctrine du fair use (États-Unis) et de dispositions équivalentes dans d'autres juridictions. Toutefois, OURVAR.AI ne donne aucune garantie juridique et n'est pas un cabinet d'avocats.
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OURVAR.AI n'a aucune affiliation avec la FIFA, l'UEFA, une fédération nationale, un diffuseur ou un club. Tous les verdicts sont des opinions générées par IA à des fins de discussion et de recherche uniquement.
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