Un modèle apprend des régularités sur des courses passées — forme, cotes, distance, discipline, entourage — puis attribue une note ou une probabilité à chaque partant d'une course nouvelle.
Il ne devine rien : il reproduit ce qui s'est vérifié. Une régularité qui disparaît lui échappe, et un événement inédit le prend en défaut.
Un modèle n'a de valeur que mesuré hors échantillon, avec son effectif et son intervalle de confiance.