La datafication du football est-elle hors-jeu ?

Aujourd’hui clubs de football et média courent après les données, et pourtant historiquement le football a longtemps été réfractaire à l’utilisation de l’analyse de données. Deux écoles de pensée continuent donc de s’affronter sur le terrain, mais de nombreux clubs dont le PSG font désormais la chasse aux meilleurs statisticiens.

Le football ne serait pas compatible avec l’analyse de données

 

De nombreux théoriciens du sport basent leur analyse sur un livre fondateur, « Moneyball : The Art of Winning an Unfair Game » publié en 2011 par Michael Lewis, le directeur de l’équipe de baseball des Athletics d’Oakland. Son approche : recruter de bons joueurs sur la base de leurs statistiques offensives et défensives. Une approche qui peut sembler classique, mais contrairement au baseball ou encore au basketball, le football ne se prêterait pas de la même manière au jeu des statistiques.

Ainsi, d’après Éric Di Meco, consultant et ancien défenseur de l’Olympique de Marseille : « Le football n’est pas un sport de statistiques. Les statistiques tuent le jeu parce que les joueurs pensent plus aux statistiques qu’à la performance collective. C’est ce que l’on met sur le terrain qui est plus important que le nombre de passes ou la possession ». Le football serait ainsi qualifié de « sport de continuité », c’est-à-dire qu’il ne pourrait pas être découpé en séquences indépendantes les unes des autres contrairement à d’autres sports dits « américains ».

 

Une difficulté majeure : sur quelles actions de jeu baser l’analyse du football ?

 

Ainsi, le taux de possession du ballon est souvent considéré comme une statistique pertinente, et pourtant ce n’est pas toujours l’équipe avec la meilleure possession qui l’emporte. Ainsi le match Corée du Sud – Allemagne, de la coupe du Monde de football 2018, a été remportée par la Corée du Sud avec un taux de possession de 26%, le plus faible pour une équipe ayant gagné un match en coupe du monde. Les statistiques sur les passes décisives se heurtent également à une difficulté majeure : l’absence de définition homogène de ce qu’est une passe décisive selon les différents championnats et organismes de mesure. Une nouvelle statistique commence à être utilisée et entraîne aussi son lot de polémique : l’expected goal, ou xG, qui correspond au « nombre de buts qu’un joueur ou une équipe aurait dû marquer – ou encaisser – selon les probabilités sur une période donnée, qu’il s’agisse d’un match ou d’une saison ».

 

Les clubs de football cherchent à recruter des statisticiens

 

Le club de football du Paris Saint Germain et l’école Polytechnique ont lancé début mars 2019 un défi pour recruter un analyste de données pour le club. A la clé pour la personne sélectionnée à l’issue des épreuves du Sports analytics challenge : 100 000 euros de financement de recherche dans le domaine des algorithmes sportifs et un contrat de 3 ans avec le club pour analyser ses données d’après-match.

 

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En complément, un article du blog SAS sur comment de plus en plus d’universités américaines se tournent vers l’analytique, pour rentabiliser leurs investissements dans le sport.