Tout le monde sait qu'il est difficile de marquer contre Nice et que Kylian Mbappé empile les buts. Lors de cette phase aller de Ligue 1, d'autres statistiques, plus obscures, sortent du lot. Nous en avons compilé dix, produites par Opta et issues du site FBref.
La finition se matérialise par un tir ou un but. C’est l’expression terminale du jeu et l’aboutissement logique des actions. Le tir ou le but succède à tous les autres éléments techniques du jeu. C’est pour marquer un but que toute l’équipe œuvre collectivement et essaie de placer le " tireur " dans les meilleures conditions.
L’objet de notre intérêt n’est pas tant l’aspect technique du geste ou du placement du tireur mais l’aspect quantitatif du résultat. L’observation de 279 équipes lors de diverses compétitions (EURO 88, CM90, EURO 92, Coupe du Monde 98, Championnat de France de D1, Coupe d’Europe des clubs 98, 99 ) constitue un échantillon de 3228 tirs et de 332 buts.
Les histogrammes de la distribution des matchs permettent de considérer que la distribution de tirs peut être ajustée par la loi de GAUSS ou loi Normale. Le Test de " KI deux " permet de ne pas rejeter l’ajustement à la loi normale avec un seuil inférieur à 5%. La moyenne et de l’écart type calculé sur l’échantillon sont:
| Paramètre | Valeur |
|---|---|
| Moyenne | [Valeur de la moyenne] |
| Écart Type | [Valeur de l'écart type] |
A partir de la moyenne statistique (m) et l’écart type (s ) pour une distribution qui suit la loi normale, on obtient les densités de probabilité des matchs gagnés et des matchs perdus. Et l’on sait que pour cette série statistique, 68% des observations sont comprises entre m + plus s et m moins s . C’est à dire que 68% des équipes qui perdent ont tiré entre 5 et 15 fois au but (10+/-5) et 68% des équipes qui gagnent ont tiré entre 9 et 19 (14+/-5) fois au but.
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Les deux écarts types étant identiques (~5), les deux distributions ont la même dispersion. Les distributions permettent de déterminer graphiquement, les probabilités pour une valeur inférieure à un seuil que l’on se fixe. Par exemple, pour avoir 50% de chance de gagner, il faut tirer plus de 14 fois au but. Si l’on augmente le seuil à 70%, il faudra tirer au moins 17 fois au but.
Les équipes qui tirent 9 fois au but, ont une probabilité de gagner de 10% et de perdre de 50%. La probabilité de gagner augmente avec le nombre de tirs au but. Intuitivement, on pouvait le penser mais nous venons de le vérifier par le calcul statistique.
La répartition de la moyenne des tirs en fonction du nombre de passes suit une loi de probabilité du type de la loi de Poisson qui caractérise les événements qui se réalisent de façon aléatoire dans le temps avec une probabilité P(x)= e-m . mx / x ! .
On notera que P(x) est égale à :
Le nombre de tirs directs (0 passe) est en moyenne de 2,8 tirs quelque soit le résultat du match. Les moyennes des séquences efficaces pour les matchs gagnés sont toujours plus élevées quelque soit le nombre de passes.
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Toutes les séquences n’offrent pas le même intérêt pour le résultat. Le nombre de séquences qui se termine par un tir varie de 3 à 30 par match, ce qui représente moins de 12% de toutes les séquences. Les séquences efficaces débutent de façon aléatoire dans les différentes zones du terrain.
Ainsi:
Les séquences qui se terminent par un but représentent en moyenne 10% des séquences efficaces. La répartition des départs des séquences qui se terminent par un but est très corrélée aux séquences efficaces. La différence entre les matchs perdus et gagnés est ici très marquée.
Si l’on considère, le nombre de départ de séquences terminées par un tir par rapport au nombre de départ de séquences terminées par un but pour les différentes zones, on obtient le rapport d’efficacité de chaque zone. Les zones latérales offensives sont moins efficaces (zone 9 = 6%, zone 12 = 7%, zone 8 = 5%, zone 13 = 8,2%). Le rapport le plus élevé (14,5%) concerne les zones 16 et 15 (Côté droit pour l’attaque ).
Il faut beaucoup plus de trajets qui partent de ces zones pour obtenir la même efficacité que dans les zones centrales. Si l’on compare le rapport des zones placées devant le but, on remarque que la zone 14 ou sont déclenchés 215 tirs pour 14 buts marqués a une faible efficacité ( 7%), alors que la zone 15 ou sont déclenchés 165 tirs pour 24 buts marqués, a une efficacité de 14,5%, soit plus du double.
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Ceci peut s’expliquer par la difficulté à l’utilisation du pied gauche pour tirer et à la plus grande faculté des gardiens à anticiper sur leur côté droit. La moyenne du nombre de but est (presque) proportionnelle à la moyenne du nombre de tir. Le rapport moyen est d’environ 10%. Ce qui signifie que pour marquer 1 but, il faut en moyenne 10 tirs.
Les actions par lesquelles débutent les séquences efficaces sont soit statiques soit dynamiques. Les séquences efficaces commencées par une action dite statique se répartissent de la manière suivante. Les actions statiques comprennent en majorité les remises en jeu :
Il est intéressant de remarquer que les séquences efficaces qui commencent par une touche sont à l’origine d’autant de but que les coups de réparation. Et, que les corners sont à l’origine d’autant de but que les coups de pied de but. D’où l’importance qu’il faut accorder aux remises en jeu.
Par contre, en terme d’efficacité, chaque action est différente. Car 95% des penalties sont convertis en but alors que seulement 5% à 10% des séquences qui commencent par une touche se terminent par un but. Beaucoup moins nombreuses les actions dynamiques sont surtout défensives. Elles regroupent :
Nous avons vu qu’un match compte entre 220 et 270 séquences dont 3 à 30 se terminent par un tir. Il est très fastidieux et peu intéressant de recenser les enchaînements de toutes les séquences. Nous nous sommes volontairement limités aux enchaînements des 10% de séquences efficaces.
Les diverses actions de jeu qui composent les séquences efficaces sont des interceptions, des passes avec et sans contrôle, des tirs, des duels, etc. Cette représentation littérale est difficilement exploitable. La représentation sous forme de tableau plus synthétique, permet une analyse plus rapide.
La moyenne des buts marqués par match est de 2,37 buts avec un écart type de 0,24. Ainsi, 68% des matchs se terminent soit par un score de 1 - 1 soit par 2 à 0. Seulement 16% des scores sont supérieurs à 2 buts. Le nombre moyen de buts marqués varie peu en fonction des différentes compétitions bien qu’une légère tendance à la hausse soit apparue depuis la coupe du monde 1994.
En marquant 2 buts, une équipe a une probabilité de 69% de remporter le match et 7,6% de perdre. Marquer DEUX buts est donc un objectif nécessaire pour gagner. Une équipe doit donc entrer sur le terrain avec la volonté de marquer au moins deux buts.
Parmi les dernières actions, la passe est l’action la plus utilisée (~73%) avant de marquer un but. La " dernière passe " est la dernière action de jeu qui précède la frappe et le But. Elle se présente sous différentes formes par exemple des centres, des déviations, des passes longues, des renversements, etc.
La " dernière passe " constitue, suivant les matchs, entre 25 et 100 % des avants dernières actions qui précèdent le but. La dernière passe est - elle un critère important de la réussite ? La dernière passe est à l’origine de plus de 70% des buts.
Les coups de pieds arrêtés sont à l’origine d’environ 30% ( 1/3) des buts marqués suivant les compétitions.
Les Bleus du Qatar sont, pour l'heure, plus dangereux que ceux de Russie. La moyenne de buts par match est sensiblement plus élevée: 2,3 contre 2,0. Le nombre d'expected goals (somme de la probabilité de but pour chaque tir en fonction de sa position) a surtout bien grimpé: 2,2 par match contre 1,31. En parallèle, le nombre de tirs par match a explosé: 17,5 contre 11,6.
Cela montre que l'équipe de France se procure bien plus d'occasions ou, du moins, met bien plus souvent les défenses adverses en alerte. Une autre ligne de stats va dans ce sens: le nombre de ballons touchés dans la surface adverse par 90 minutes est passé de 17,6 à 31,3.
Les xG permettent d’évaluer la qualité des occasions créées. Par exemple, une équipe qui produit 3 xG par match, mais qui ne marque qu’un but peut souffrir d’un problème d’efficacité. Les xGA permettent d’identifier les lacunes défensives d’une équipe. Les xA (Expected Assists) mesurent la probabilité qu’une passe se transforme en but.
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