Les différentes modélisations des passes (1/5)

Si vous lisez ce billet c’est que vous connaissez, au moins de nom, les Expected Goals (xG) qui se développent depuis quelques années au sein des scientifiques du football. Malheureusement pour la communauté de fans qui souhaitent recevoir des informations statistiques avancées, cette dénomination « xG » regroupe en fait tout un tas de modélisations différentes qui reposent chacune sur des critères spécifiques. Pour la modélisation des passes, c’est presque la même chose !

Si la mise au point d’un modèle commun et connu de tous n’est pas encore à l’ordre du jour, la bonne nouvelle est que chacun y va avec un nom différent lorsqu’il s’agit de modéliser les passes. Je vais présenter cinq modélisations différentes au cours des semaines à venir. Cette semaine, nous commençons par les Expected Passing, xP.

xP, le « Expected Passing » de Paul Riley (@footballfactman)

Le modèle xP permet de définir la probabilité qu’une passe puisse être complétée.

Pour ce faire, Paul Riley a divisé le terrain en 70 zones de taille identique (environ 10 yards sur 10 yards). Les seules données utlisées dans ce modèle sont la zone de départ et la zone d’arrivée de chaque passe qui permettent de définir la probabilité que la passe soit réussie. Par exemple, une passe latérale réalisée par un défenseur central devant sa propre surface de réparation a une probabilité de plus de 95% d’être réussie.

De plus ce modèle permet de mesurer le taux de passes considérées difficiles en tenant compte du nombre de passes dont la cible se situe dans des zones à plus faible probabilité de réussite.

Voici ce que donne une analyse xP des milieux de terrain en Premier League mi-Février lors de la saison 2016-17 (seuls les joueurs avec un minimum de 300 passes dans le jeu sont pris en compte).

0_passmodels_xP1

On voit assez clairement ici que Cesc Fabregas tente des passes qui en moyenne sont complétées 74% (xP per pass juste en dessous de 0.75) du temps et a un taux de réussite environ 8% au dessu de la moyenne (1.08 environ selon le xP rating).

Paul Riley propose de « jouer » avec le tableau qui contient l’ensemble des données de Premier League à mi-Février pour la saison 2016-17 ici.

Avantages du modèle

Avec une coordonnées x,y de début de passe, une coordonnées x,y de fin de passe et un état de la passe (réussie / râtée), il est assez simple de mettre en oeuvre ce modèle xP. De plus Paul Riley l’a développé sous Excel, il n’est donc pas essentiel d’être un surdoué de R pour créer son propre modèle xP.

Inconvénients du modèle

Le modèle de Paul Riley ne tient pas compte du type de passe (au sol, aérienne, centre brossé, « chipé », etc.), de la situation du match (équipe en avance au score, en retard au score), de la pression défensive (joueur adverse dans la zone où est faite la passe, joueur adverse dans la zone d’arrivée de la passe, etc.), et/ou de l’efficacité de la passe (décalage réalisé, ligne adverse cassée, permet de déboucher sur un tir, etc.).

Conclusions

Avec les données adéquates, ce modèle me paraît être une introduction trés intéressante à la modélisation des passes. Cependant, ce modèle trouve une raison d’être dans la comparaison individuelle des joueurs mais paraît assez limité pour comprendre l’identité de jeu d’une équipe, ce qui est un point que je trouve intéressant dans la modélisation des passes.

Si vous voulez lire l’article original (en anglais) de Paul Riley, c’est ici : Expected Passing for Everyone

Le prochain épisode traitera des Expected Assists, xA.

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4 réflexions au sujet de « Les différentes modélisations des passes (1/5) »

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