Les statistiques peuvent-elles nous alerter d’un but imminent?

C’est le rêve de tout spectateur ou spectatrice d’un match lénifiant d’ennui: pouvoir prédire quand sera inscrit le but victorieux de la rencontre, histoire d’être sur le canapé à cet instant précis sans avoir eu à se fader 90 ou 120 minutes d’un match fermé, où les seuls moments de folies auront été des gros plans de la caméra sur des fans déguisés en tribunes –on pense très fort au duel entre la Croatie et le Danemark en huitièmes de finale.

Mais, et c’est la loi et la beauté du football, un coup de génie qui brise la monotonie d’une rencontre hachée est toujours la plus belle des récompenses pour un amoureux du ballon rond.

Devinettes statistiques

Le but est tout ce qu’il y a de plus irrationnel. On pense savoir quand il va arriver, mais il nous prend la plupart du temps par traîtrise: sur un énième corner, une demi-volée de vingt mètres, sur un long ballon aérien dévié dans la surface de réparation…

Il existe tant de combinaisons possibles sur un terrain qu’aucune action n’est strictement identique à une autre. On pense avoir repéré deux zèbres identiques dans la savane, mais on aperçoit toujours une rayure invisible à l’œil nu après avoir usé sa rétine dans la paire de jumelles.

Pourtant, des modèles statistiques pointus permettent aujourd’hui de deviner avec une certaine précision quel type d’action va aboutir à un but. Utile pour comprendre que quand un joueur se prépare à tirer à telle distance et à tel angle du but, il vaut mieux lâcher sa bière et se concentrer sur l’écran.

Évidemment, une demi-volée gagnante de trente mètres comme celle inscrite par Benjamin Pavard face à l’Argentine niera toujours toutes les prévisions scientifiques possibles.

«C’est extrêmement difficile de faire des prédictions sur un tir précis. Mais cela n’empêche pas de faire un travail de données pour calculer la probabilité qu’un type d’action se termine en but», explique Julien Guyon, chercheur en mathématiques à l’université de New York et auteur d’études sur les probabilités dans le football.

De Maher à Opta

À partir des années 1980, des modèles mathématiques ont permis de définir les chances d’une équipe d’inscrire un certain nombre de buts face à un adversaire précis, selon le passif des deux équipes dans leurs confrontations directes et face à d’autres formations.

Le modèle de Maher, datant de 1982, est utilisé par les bookmakers pour fixer les cotes des paris sur chaque équipe, selon les probabilités de victoire, de match nul ou de défaite.

Depuis cette époque des shorts moulants et des coupes de cheveux façon Beatles sur les terrains de football, les modèles statistiques se sont affûtés –comme les muscles des joueurs.

Aujourd’hui, grâce à des bases de données formidables, des agences de statistiques peuvent déterminer quelle est la probabilité qu’un joueur marque sur telle ou telle action en s’appuyant sur des milliers de cas précédents. «Il y a plus de dix facteurs qui sont pris en compte, comme l’angle de tir, la distance au but, le pied avec lequel est effectuée la frappe…», note Julien Guyon.

L’un des leaders européens dans l’analyse de ces statistiques est l’agence Opta, dont les fans de football connaissent les tweets toujours croustillants et les chiffres qui remplissent les pages des journaux ou les écrans des plateaux des chaînes de télévision.

Le 1er juillet, Opta nous a par exemple appris que l’Espagne était la première équipe à réaliser plus de 1.000 passes dans un match en Coupe du monde depuis 1966.

1000 – L’Espagne est la 1ère équipe à tenter plus de 1000 passes dans une rencontre de Coupe du Monde depuis qu’Opta analyse la compétition en 1966. Style ?

«Expected goals»

Depuis quelques mois, ce fournisseur de statistiques communique autour d’un nouvel outil, les «expected goals» [«buts attendus», en français]. Un nom barbare qui correspond à une question simple: quelle chance a un joueur de marquer dans une situation donnée? Ou, de manière globale, combien de buts aurait normalement dû inscrire telle équipe ou tel attaquant depuis le début du Mondial 2018, selon le nombre d’occasions créées?

«Nos données concernant les expected goals s’appuient sur l’analyse de 300.000 tirs de matchs précédents, qui nous permettent de quantifier quel est le pourcentage de réussite sur un type d’occasion, détaille Quentin Ruaux, membre de l’équipe data chez Opta. Ce qui est intéressant, c’est que sur la durée, on peut savoir si un joueur marque plus qu’attendu –ou non. Par exemple, lors de ses débuts à Manchester United, Zlatan Ibrahimovic marquait très peu. Tout le monde le disait sur le déclin. Mais nous, on voyait qu’il avait le même nombre d’expected goals par match que lorsqu’il était au PSG. Cela veut dire qu’il se créait autant d’occasions nettes et dans ce cas, on assiste souvent à un “rattrapage” de buts ensuite. C’est ce qu’il s’est produit avec Zlatan, qui a vite planté but sur but avec Manchester».

Concernant la Coupe du monde russe, les expected goals ont permis de quantifier le degré de réussite ou de réalisme –deux notions qui s’entrecroisent très souvent en football– de certaines équipes.

Lors de la phase de poules, l’Allemagne a marqué deux buts, alors qu’elle aurait dû en marquer 5,6, selon les expected goals –un chiffre qui l’aurait qualifiée. L’équipe de France, elle, a plutôt collé aux probabilités, avec trois buts inscrits contre 3,6 expected goals: le pragmatisme à la Deschamps.

Limites du modèle

Mais ce que l’on rêve de savoir au fond, pour éviter le sort du tonton qui n’a pas pu résister aux appels de sa prostate dans les arrêts de jeu de la finale de l’Euro 2000 –et a donc raté le but de l’égalisation miraculeuse de Sylvain Wiltord, c’est la probabilité qu’une action précise se termine en but.

Un rôle de devin que les analystes d’Opta et leurs concurrents, comme Prozone, ont plus de mal à tenir. «Quand on est sur une probabilité de 90% qu’un tir se termine en but, c’est une énorme occasion de marquer», confie Quentin Ruaux. Sur un penalty, l’action où un raté est le plus frustrant dans le football, le taux de but ne s’élève par exemple qu’à 78%.

Pour grimper à 90%, il faut voir un joueur qui se retrouve seul devant le but sur un centre, qui a par exemple pris en défaut le portier de la formation adverse –un type d’action où même un footix sait que la balle risque très probablement de finir au fond des filets.

«La limite dans nos modèles, c’est que les expected goals ne prennent pas en compte la position du gardien sur un tir, ni le nombre de défenseurs qu’il y a entre le tireur et le but. Nous n’avons pas les moyens de prendre en compte ces facteurs dans nos modèles pour le moment, c’est donc évidemment une limite», admet Quentin Ruaux de chez Opta.

Prévisions des évolutions de carrière

Mais sur la durée, les expected goals ont séduit les professionnels. De plus en plus de recruteurs ou de staffs de clubs s’appuient sur ces statistiques pour connaître le véritable potentiel d’un attaquant et le nombre de buts qu’il pourra marquer dans une saison.

Michael Caley, un analyste britannique pionnier dans le domaine des expected goals, qui met son talent au service du média américain ESPN, estimait en janvier 2015 que l’attaquant français Alexandre Lacazette –encore à Lyon à l’époque– avait marqué plus qu’attendu lors de la première moitié de la saison, avec quatorze buts pour sept expected goals.

Caley jugeait que le club qui recruterait Lacazette risquait d’être déçu dans le futur. Il ne s’est pas trompé: le Français n’a jamais eu la même réussite à Arsenal en Angleterre, et le sélectionneur des Bleus, Didier Deschamps, ne l’a pas appelé dans son groupe pour la Russie.

Tout le contraire d’Harry Kane, le héros anglais de cette Coupe du monde. Meilleur buteur actuel du tournoi avec six buts au compteur après les huitièmes de finale, il avait affiché un chiffre de vingt-quatre expected goals pour trente-six buts inscrits en 2017.

«Les meilleurs joueurs, comme Messi ou Ronaldo, et maintenant Harry Kane, sont toujours au-dessus de leurs expected goals. Ils surperforment dans la durée», juge Quentin Ruaux. Alors un conseil de grand devin: quand ils reçoivent la balle, finissez vite votre bière.

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