Classé 54e, mais en réalité 3e ?

Bonjour, ici l'équipe BEPRO.

Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode d'évaluation de la puissance aérienne, basée sur une étude de notre équipe Data Science publiée dans une revue scientifique SCI.

Les duels aériens surviennent de manière répétée dans des moments décisifs qui façonnent le cours d'un match, des coups de pied arrêtés aux dégagements sur centres, en passant par les seconds ballons après les coups de pied de but. Pourtant, il existe une lacune dans la façon dont cette compétence est mesurée.

Avec la formule traditionnelle du taux de réussite, un joueur classé 54e peut en réalité se retrouver à la 3e place. Aujourd'hui, nous analysons comment cela est possible.

Après avoir analysé 33 163 duels aériens en K League 1, nous avons constaté qu'un joueur passe du 54e au 3e rang. Cette inversion nous dit une chose : « Le taux de réussite montre combien de fois un joueur a gagné, mais pas contre qui il a gagné. »

Des seconds ballons après les coups de pied de but aux dégagements de centres dans la surface de réparation, en passant par les coups de pied arrêtés, les moments où un seul duel aérien influence directement la possession, le pressing et les occasions de but se produisent tout au long d'un match. La question de savoir comment évaluer correctement cette compétence est importante.

Le piège du taux de réussite

La méthode la plus courante pour mesurer la puissance aérienne était le taux de réussite.

Taux de réussite des duels aériens = Victoires / Tentatives

C'est intuitif et facile à calculer. Mais peut-on faire confiance aveuglément à ce chiffre ? Le taux de réussite traditionnel comporte des pièges cachés.

Premièrement, il ne prend pas en compte la force de l'adversaire. Un taux de réussite de 60 % contre des défenseurs centraux dominants est quelque chose de totalement différent de 60 % contre des adversaires comparativement plus faibles.

Deuxièmement, il ignore la variable structurelle de la taille. Les duels aériens sont, de manière réaliste, fortement influencés par la taille. Les équipes intègrent également la taille dans leur planification des matchups.

En se fiant uniquement au taux de réussite, compétence, contexte et caractéristiques physiques se mélangent. Pour trouver les joueurs véritablement forts dans les airs, nous avons besoin d'un indicateur qui prend en compte le contexte.

Le classement Elo comme solution

Pour remédier aux faiblesses du taux de réussite et obtenir une évaluation plus précise, l'équipe Data Science de BEPRO propose d'interpréter les duels aériens comme des confrontations 1 contre 1 entre deux joueurs.

L'approche utilise le classement Elo, un système connu dans les échecs et le Go.

Le principe fondamental de l'Elo est simple.

• Battez un adversaire plus fort, et votre score augmente davantage.

• Perdez contre un adversaire plus faible, et votre score diminue davantage.

Il ne s'agit donc pas simplement de « combien de fois avez-vous gagné », mais plutôt de « contre qui avez-vous gagné », et cela se reflète dans le score. Une question bien plus pertinente pour le scouting et l'analyse adverse.

La clé : un Elo initial ajusté à la taille pour une stabilisation plus rapide

Les systèmes Elo traditionnels démarrent tous les joueurs avec la même valeur initiale (par exemple 1500), les scores de performance se formant progressivement avec l'accumulation des données.

Cependant, les duels aériens reposent sur une prémisse connue : les joueurs plus grands ont un avantage structurel.

L'équipe de recherche BEPRO a défini les valeurs initiales comme suit.

1. D'abord, calculer l'Elo sans ajustement de taille.

2. Appliquer une régression linéaire entre la taille du joueur et l'Elo calculé.

3. Utiliser les valeurs de régression comme scores Elo initiaux ajustés à la taille.

Cela ne signifie pas que « les joueurs plus grands sont mieux classés ». C'est une méthode pour reconnaître l'avantage structurel de la taille, puis comparer plus équitablement la compétence au-delà de ce facteur.

Par exemple, Dave Bulthuis (192 cm) commence avec un Elo initial de 1561,76, tandis que Sunmin Kim (167 cm) démarre à 1426,92. À partir de là, l'Elo est continuellement mis à jour en fonction des résultats réels des duels aériens.

En termes de performance du modèle, l'Elo ajusté à la taille (K=10) a montré une précision plus élevée (0,626) et un AUROC plus élevé (0,649) par rapport au modèle non ajusté.

L'Elo révèle un tableau différent

Le résultat le plus intéressant de l'analyse des duels aériens est l'inversion des classements.

Delbridge est un joueur véritablement puissant tant par le taux de réussite que par l'Elo.

Plus remarquables sont Bulthuis et Youngbin Kim. Classés seulement 21e et 54e par le taux de réussite, ils montent aux 2e et 3e rangs en Elo.

Ces joueurs n'ont pas simplement gagné souvent. On peut interpréter cela comme le fait qu'ils ont « maintenu une compétitivité constante même face à des adversaires de haut niveau ».

Inversement, Taewook Jeong, classé 1er par le taux de réussite, recule au 4e rang en Elo. Même avec un taux de réussite élevé, la prise en compte de la force de l'adversaire modifie le classement.

En résumé :

• Le taux de réussite mesure « combien de fois avez-vous gagné ».

• L'Elo mesure « contre qui avez-vous gagné (difficulté prise en compte) ».

De la recherche au produit : intégré dans PEI

Cette recherche ne s'arrête pas à la performance académique.

BEPRO a intégré cet indicateur de classement Elo ajusté à la taille dans PEI (Player Evaluation Index) et l'applique dans un produit réel.

Cet indicateur est utile dans PEI selon plusieurs dimensions.

Pour le scouting et le recrutement, il permet de découvrir plus rapidement des joueurs qui n'apparaissent pas dans les classements par taux de réussite, mais qui remportent constamment des duels difficiles. C'est un outil efficace pour trouver des joueurs au potentiel caché.

Pour l'analyse adverse et la tactique, l'identification des véritables forces et faiblesses aériennes permet des décisions davantage fondées sur les données lors de la conception des matchups sur coups de pied arrêtés, du choix des zones de centres et de la gestion des effectifs.

L'équipe Data Science de BEPRO poursuit le cycle de recherche d'indicateurs avancés qui, au-delà des statistiques simples, reflètent le contexte, et de leur intégration dans des produits réels. Cette analyse des duels aériens est un exemple de cette pipeline.

Pour en savoir plus sur les produits BEPRO, laissez un message sur notre page de contact.

Article de recherche. Cet article est basé sur une étude de l'équipe Data Science de BEPRO publiée dans l'International Journal of Performance Analysis in Sport (revue SCI). L'étude a analysé 33 163 duels aériens sur 684 matchs de K League 1 des saisons 2021-2023. Kim, J. & Kim, S. (2024). Evaluating aerial duel ability of football players using height-adjusted Elo rating model. https://doi.org/10.1080/24748668.2024.2420458