Mais que sont les expected goals (xG), la statistique du moment ?

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L'utilisation des stats prolifère dans le milieu du football et les fournisseurs de données améliorent sans cesse leurs outils, non sans nouveauté.

Les joueurs les adorent quand elles leurs sont favorables et les détestent lorsqu'ils sont en difficulté. Certains consultants aiment s'appuyer sur la froideur mathématique pour confirmer ou infirmer leurs impressions visuelles quand d'autres abhorrent la donnée brute. En réalité, les statistiques ne laissent personne indifférent. Elles ont inondé les clubs et les médias et les fournisseurs de données doivent sans cesse innover pour nourrir les "datavores". Parmi les dernières nouveautés, les "expected goals".

Souvent réduite en xG, cette statistique permet de mesurer la qualité d'une occasion de but. Comment ? En se basant sur un historique de plusieurs centaines de milliers de tirs et en multipliant les facteurs d'analyse : le but a-t-il été marqué de la tête ou du pied ? À quelle distance se situe le joueur au moment de la frappe ? Quel était l'angle de tir ? Autant d'éléments qui permettent de quantifier la probabilité qu'a un joueur de marquer un but. Les expected goals permettent de déterminer le pourcentage de chances qu'une occasion se termine en but et donc de vérifier les élocutions de type "il aurait dû marquer" et le non moins saillant "c'était plus dur de la mettre à côté que dedans".

Goal vous a préparé quatre exemples de buts marqués, quatre situations avec leur valeur dite xG, allant de 0 à 1 et qui signifie que telle occasion à entre 0 et 100% de chances de finir par un but. Les statistiques nous ont été fournies par Opta.

Expected Goals Goal.com

> Exemple de but en Ligue 1 reprenant cette situation : Ivan Santini contre Lille.

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> Exemple de but reprenant cette situation : Florenzi contre le Barça.

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> Exemple de but en Ligue 1 reprenant cette situation : Malcom contre Lyon.

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L'addition des données des expected goals permet également de déterminer les performances d'un joueur sur une période précise. Ainsi, depuis le début de la saison, il est aisé de voir les attaquants qui dépassent les attentes et ceux qui, à l'inverse, sous-performent. Nabil Fekir a inscrit 10 buts (penalties exclus), c'est le double de buts qu'un joueur moyen aurait mis (avec des xG de 4.83). Autrement dit, il a marqué plusieurs buts dits "difficiles" où la probabiité de scorer était assez faible, en témoigne notamment son but contre Bordeaux d'un lob de plus de 50 mètres. Falcao et Cavani possèdent également une valeur d'expected goals très positive. L'attaquant parisien ne rate donc pas autant d'occasions que ses détracteurs le laissent entendre.

Expected goals Ligue 1 2017-2018

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Avec deux buts marqués chacun, Alassane Pléa et Adama Niane sont eux dans le dur. En effet, leurs xG affichent plus du double (4,51 pour le Niçois et 4.05 pour le Troyen), symbole d'un nombre assez conséquent d'occasions ratées. Kylian Mbappé et Florian Thauvin sont dans les standards de leurs expected goals avec 5 buts pour le Marseillais (xG : 5.43) et 4 réalisations pour le Parisien (xG : 4.83).

S'ils n'ont pas valeur de vérité absolue, les expected goals viennent s'ajouter à l'arsenal de statistiques dont disposent aujourd'hui les joueurs, entraineurs, journalistes et, par ricochet, les supporters. S'ils affichent encore des limites, ces xG sont amenés à se développer. Après les buts marqués, on pourra se pencher sur ceux encaissés, mais également sur les expected assists ou les expected saves pour les gardiens.

Des éléments encore à prendre en compte pour les xG :
  • Le pied fort vs le pied faible du tireur
  • La position du tireur par rapport au ballon notamment lors des cas de frappe en bout de course
  • Le type de pressing sur le tireur pour faire la différence entre un joueur sortant en courant et un autre passif (comme Verratti au Vélodrome sur le but de Luiz Gustavo)

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