Comment l'analyse de données a changé le recrutement dans le football

L'analyse des données a complètement changé le monde du football, et aide même les clubs à recruter de meilleurs joueurs. Des outils de haute technologie identifient les joueurs qui peuvent mener des équipes à la victoire. 

On a cru pendant très longtemps que cela ne pourrait jamais être fait, que le jeu était trop fluide et trop chaotique. Que les mouvements des joueurs sont trop difficiles à suivre de manière fiable.

Mais, des décennies après que des sports comme le baseball aient adopté les statistiques pour la première fois, le football commence également à jouer au jeu de données.

Histoire

Les chiffres et les données ne sont pas entièrement nouveaux dans le monde du sport: pendant des décennies, les commentateurs ont minutieusement compilé des statistiques sur tout, du nombre de victoires consécutives au plus grand nombre de centres exécutés chaque match pour un certain joueur.

Mais au cours de la dernière décennie, un processus beaucoup plus scientifique a vu le jour, modifiant non seulement les résultats des équipes mais aussi la manière dont l’argent est dépensé pour recruter de nouveaux talents.

L'ère analytique du football a commencé de façon sérieuse avec des «event data», soit des enregistrements détaillés de chaque action sur le ballon d'un match, allant plus loin que les statistiques old-school habituelles comprenant seulement du nombre de tirs, de passes, du pourcentage de possession etc. En 2006, les codeurs d'Opta Sports, basé à Londres, tapotaient sur des boutons afin d’enregistrer le moment précis et le lieu spécifique sur le terrain de chaque passe, tir, tacle et dribble. 

Aujourd'hui, chaque match suivi et codé par Opta contient environ 2 000 points de données.

L’incorporation des «expected goals» (ou buts attendus) a été la prochaine évolution, un système de calcul de la probabilité qu'un tir soit marqué, en fonction de sa distance et de son angle par rapport au but.

Voici une analyse par Opta de toutes les passes de David Beckham (réussies et ratées) ainsi que de sa heatmap (zones de positionnement) lors du match du LA Galaxy contre les New York Red Bulls.

Transfers

Le plus grand impact de cette soudaine richesse de données au niveau des joueurs a été sur le recrutement.

Les clubs peuvent désormais établir une liste restreinte de joueurs dont les statistiques correspondent au profil de leur signature cible idéale, le tout sans quitter le terrain d'entraînement. Les scouts peuvent ensuite évaluer les matchs et les séquences vidéo d'un plus petit groupe de joueurs, économisant du temps et de l'argent.

Des entreprises ont créé des outils qui calculent le lien entre les actions des joueurs sur le terrain et le niveau de performance globale de leur équipe, et attribuent à chaque joueur une note (rating). Les clubs peuvent utiliser les données pour voir si un joueur renforcerait, affaiblirait ou ferait peu de différence dans le niveau de performance global de son équipe.

Le contexte est cependant important. Un joueur ne prend pas la même décision lorsqu'il a des mètres d'espace devant lui et lorsqu'il est encerclé par des adversaires autour de lui, donc certaines outils notent si un joueur est sous pression ou non lorsqu'il joue une passe ou un tir. La position du gardien de but et l'emplacement des défenseurs entre un joueur et le but est également enregistrée lorsqu'un tir est frappé.

Les modèles et habitudes d’achat des clubs d’élite, consistant à recruter de moins en moins de joueurs mais des joueurs mieux adaptés, suggèrent que ces outils ont un impact. 

Liverpool en est l’exemple parfait. Les champions d'Europe actuels sont l’équipe la plus redoutée au monde en ce moment grâce à leur trio d'attaquant torride, nommé l'un des meilleurs de l'histoire (une affirmation certainement confirmée par les statistiques). Firmino, Mané et Salah ont une valeur totale combinée de 315 millions de livres sterling (soit 378 millions d'euros) aujourd'hui, alors qu'ils ont été achetés auparavant pour seulement 111,8 millions (respectivement 36,9 millions pour Firmino, 37,1 millions pour Mané et 37,8 millions pour Salah) en tant que joueurs assez inconnus, en grande partie grâce à leurs statistiques qui ont montré qu'ils étaient des joueurs incroyables qui jouaient juste pour de mauvaises équipes.

Roberto Firmino, Mo Salah et Sadio Mané de Liverpool

Manchester City sont un bon exemple aussi, car les trois derniers attaquants qu’ils ont signé, soit De Bruyne, Sterling et Sané, étaient à chaque fois parmi les meilleurs choix selon les données, affirment nombre d’experts. 

Pour aller plus loin

Dans les environnements les plus avant-gardistes, les data scientists ont développé une technique appelée «ghosting», où les algorithmes prédisent les actions les plus probables que les joueurs prendront dans certaines situations. Encore une fois, ces techniques ont une valeur énorme pour le recrutement de joueurs.

Les modèles de mouvements des joueurs peuvent être agrégés en styles de jeu pour des équipes entières. Cela permet aux recruteurs d'accueillir des joueurs avec des styles similaires à leurs propres équipes, garantissant ainsi une compatibilité tactique.

Ils peuvent utiliser ces "ghost images" pour modéliser l'impact du transfer d'un joueur ciblé par les recruteurs dans leur propre équipe, en examinant non seulement des mesures abstraites commes des statistiques de type "expected goals", mais aussi la façon dont un joueur modifie la capacité de l'équipe à exécuter des mouvements spécifiques.

Localisation des possessions réussies pour chaque équipe par Opta - ce type d'outil peut aider une équipe a identifier un maillon faible dans l'équipe (un endroit spécifique ou l'équipe n'arriverait pas a garder la possession) afin de le remplacer. De tel outils peuvent aussi etre utilisés par des équipes adverses afin de prendre avantage de ces maillons faibles

Il y a vingt ans, il y avait encore des arguments disant que le football était trop fluide pour que les données fournissent une valeur réelle, mais les progrès technologiques ont écrasé cet argument.

L'évolution technologique, allant des joueurs portant un podomètre glorifié vers des outils qui peuvent prédire le prochain tir d'un adversaire a créé un écosystème de données digne du sport surnommé “the beautiful game”.

Lionel Messi portant (comme tout les joueurs aujourd'hui) un Viper Pod de la marque STATSports Technology. Porter un tracker est inévitablement demandé au joueurs de la par de quasiment tout les clubs aujourd'hui