Le Barça rate trop d’occasions

Depuis quelques temps, le football intègre un terme d’origine anglo-saxonne. Sont les « objectifs attendus » (objectifs attendus) ou simplement xG, abréviation utilisée pour une métrique qui mesure la probabilité qu’un tir se termine par un but. Cette valeur nous permet de connaître combien de danger génère un joueur et quelle capacité il a à le transformer en points. Le résultat est le XGdifc’est-à-dire, la différence entre les grandes occasions et leur issue. Il chef Le leader incontesté de la Liga dans cette section est Jude Bellingham, meilleur buteur du Real Madrid et du tournoi.

Selon les données de WhoScored, un portail spécialisé dans les statistiques du football, Le milieu de terrain du Real Madrid a un chiffre de 10,43 buts attendus. Cependant, il a réussi à marquer 16 buts jusqu’à présent cette saison. Pour comprendre cette différence, il existe le modèle xG, qui prend en compte la distance au but, l’angle par rapport au but, la partie du corps avec laquelle le tir est effectué, le type d’assistance ou l’action précédente.

Bellingham, Kirian et Savinho, les plus titrés

Les « objectifs attendus » sont un indicateur du « Big Data », un ensemble d’outils utilisés par toutes les équipes professionnelles. Grâce à ces informations, le système attribue à chaque tir une valeur comprise entre 0 et 1, qui exprime la probabilité qu’il se termine par un but. Par conséquent, Bellingham a marqué plus de buts que prévu compte tenu de la qualité des occasions qu’il a eues. Lorsqu’un footballeur marque plus que ne le suggère son xG, on en conclut que sa finition est bonne.

Les 29 journées disputées en Ligue permettent de faire un calcul fiable. Bellingham n’est pas devenu le meilleur buteur du Real Madrid, mais avec ses buts, il a comblé une partie du vide laissé par Benzema. Ancelotti n’a qu’un seul ‘9’ pur cette saison, Joselu, mais L’Italien a choisi de jouer de nombreux matchs sans référence fixe en attaque. Pour mieux comprendre la signification de xG, l’attaquant galicien a un indicateur négatif de -1,09 xGDif. C’est-à-dire que l’attaquant a eu l’occasion de générer 9,09 buts, mais il n’a réussi qu’à en marquer huit.

Le deuxième joueur de Liga avec le meilleur équilibre différentiel est Kirian Rodriguez, de UD Las Palmas, avec un xGDif de 4,09 ; suivi de Savinhode Gérone (3,26 positifs) ; Borja Mayoral, désormais blessé, mais meilleur buteur espagnol du championnat (3,24) ; et Sorloth, de Villarreal, complète la liste (2,96).

Larin et Alavés, le joueur et le club le plus trompé

Mais il n’y a pas que les attaquants dans le « top 10 » des joueurs les plus meurtriers du championnat. Les quatre buts marqués par Carvajal par rapport à la valeur de 1,25 xG que lui a donnée le « Big Data » le placent en sixième position. Ils le suivent Willian José (2,66), du Bétis ; Ricard Sánchezailier de Grenade (2,49) ; Darwin Machisde Cadix (2,43) et Marcos Llorentede l’Atlético (2,42).

Le classement des footballeurs qui perdent le plus d’opportunités est mené par Cyle Larinl’attaquant de Majorque, qui, en raison de la qualité des occasions qu’il a eues, devrait saisir au moins huit buts (8,68) et n’en accumule que deux. Il présente un différentiel de -6,68, soit presque le double de celui du deuxième de la liste, Kike Garcíad’Alavés (-3,72), qui est suivi par son coéquipier Samu Omorodion (-3,5). Avec les valeurs de leurs principaux attaquants, il n’est pas surprenant que L’équipe basque a le pire xGDif de toute la catégorie (-16,32).

La liste des joueurs qui ont réussi à marquer le moins par rapport aux buts attendus se poursuit avec les noms de Alex Baenade Villarreal (-3,26) ; Oihan Sancetde l’Athletic (-3,12); Vedat Muriqide Majorque (-3,1) ; Iago Aspasdu Celta (-3,05) ; Jon Guridid’Alavés (-2,78) ; Antonio Puertasde Grenade (-2,7) et ferme le « top 10 » Robert Lewandowski, du Barça.

Le Barça est le sixième qui échoue le plus et Gérone mène le succès

Logiquement, malgré l’erreur, plus d’occasions sont générées, plus il y a de chances de marquer, c’est pourquoi les footballeurs qui ont marqué de nombreux buts apparaissent dans les statistiques avec des valeurs négatives. En fait, le leader absolu en termes d’objectifs attendus est Lewandowski (15,66); devant Moratade l’Atlético (14,46) ; Artem Dovbykde Gérone (13,83); Boudimird’Osasuna (12,9); Larsendu Celta (12.01); Vinicius, du Real Madrid (11,57) ; Propre Omorodion (11,5); Guruzetade l’Athletic (11,47) et Myrto Uzunide Grenade (10,8).

Les « buts attendus » ont été sur les lèvres d’entraîneurs comme Xavi. Après une longue victoire contre le Celta À Balaídos (1-2), l’entraîneur du FC Barcelone a déclaré ceci : « Selon le Big Data, nous serions leaders de la Liga grâce aux opportunités créées ». Cette déclaration a provoqué une révolution, car logiquement le football n’est pas une science exacte, mais la phrase de l’entraîneur du Barça était et est toujours vraie. Le FC Barcelone est leader en xG, avec 65,76 buts attendusbien au-dessus du deuxième dans cette statistique, le Real Madrid, avec 59,12 xG.

Mais la réalité est que l’équipe culé a marqué 57 buts, elle a donc une différence négative de -8,76, le sixième pire de toute la Première Division. L’équipe la plus malheureuse est Alavés, avec seulement 23 buts marqués sur les 39,32 que leur donne le « Big Data » (-16,32 xGDif), devant l’équipe du bas du classement. Alméria (-10,75) et le celtique (-9,81).

Au contraire, le Gérone, révélation de la catégorie, est celle qui différencie le mieux les « Objectifs attendus ». Avec seulement 367 tirs, il a marqué 59 buts contre les 54,7 qu’il aurait dû avoir en raison du danger généré. Deuxièmement, il y a le Real Madrid, avec 62 buts inscrits pour le 59,12 attendu, ce qui se traduit par un xGDif positif de 2,88. En troisième position se trouve le UD Las Palmas, avec une différence de buts attendue de 0,98 : 29 buts pour 28,02 xG. Seuls cinq clubs de Première Division ont des valeurs positives, ce qui montre le travail en cours dans ce domaine.

Comment les « objectifs attendus » peuvent-ils être améliorés ?

Les objectifs attendus avec un outil utile. Ils servent par exemple à expliquer pourquoi certaines équipes donnent la sensation de dominer un match, mais ne finissent pas par le gagner. La métrique permet de comprendre, et surtout de quantifier, la performance des tirs. De cette façon, des problèmes tels que les positions de score d’un joueur peuvent être corrigés.

Si vous travaillez pour trouver de meilleures options de tir ou celles qui vous conviennent mieux en raison de leurs caractéristiques, vous pouvez corriger les mauvais différentiels de score. Cependant, comme toutes les données, elles peuvent être interprétées dans un contexte de match. Une équipe peut avoir une valeur xG très élevée dans un match car elle s’est consacrée à revenir pendant le match.

Dans une équipe parfaitement constituée, où tout fonctionne, la valeur des options de haute qualité est toujours élevée. La conversion aussi. En utilisant les données collectées par xG, des sociétés comme StatsBomb ont tiré plusieurs conclusions.

Par exemple, les zones centrales de la zone sont meilleures que les zones latérales ; à la même distance, les tirs avec les pieds ont plus de chances de se terminer par un but que ceux avec la tête ; les centres sont plus difficiles à convertir que les passes basses ou profondes ; et que La position ou les propriétés d’un tir sont bien plus importantes que le joueur qui le tire. Des notes qui semblent logiques, mais qui ne s’appliquent pas aussi naturellement, comme le démontrent les différentiels qui obsèdent les équipes dans leur recherche de l’excellence.