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Les clés de la "Data Foot"
La data au football, souvent nommé "data foot", est devenue indispensable pour de nombreuses équipes professionnelles et amateurs, pour optimiser la performance des footballeurs, affiner les stratégies d’une équipe, ou encore repérer les talents. De plus en plus de clubs, grands ou petits, utilisent l’analyse de données pour obtenir un avantage compétitif.
Qu'est-ce que la data dans le football ?
La "data foot" :
Autrefois, pour évaluer la performance, les entraîneurs et recruteurs s’appuyaient sur l’intuition et l’observation. Aujourd’hui, ils peuvent aussi s’appuyer sur les données objectives que la data propose.
Le terme “data” signifie “donnée”, et fait référence à des informations numériques recueillies.
Ces données recueillies lors de matchs ou d'entraînements, peuvent être quantitatives et qualitatives. Les data foot quantitatives représentent par exemple le nombre de passes réussies ou encore la distance parcourue dans un match. Les data foot qualitatives, quant à elles, représentent par exemple la position moyenne d’un joueur sur le terrain ou encore l’impact tactique d’une action.
Dans la suite de cet article, nous verrons que les data au football collectées peuvent vous permettre d'ajuster votre tactique foot, votre recrutement et même votre gestion physique d’un joueur.
Comment la data foot est-elle collectée ?
La collecte de la data foot repose sur plusieurs nouvelles technologies dont vous avez sans doute déjà entendu parler, notamment :
- Capteurs GPS : Portés par les joueurs sur le dos, sur les tibias ou encore directement sur la chaussure, les capteurs GPS foot peuvent mesurer leur vitesse, la distance parcourue, et bien plus encore. Ils permettent aussi de suivre les schémas de mouvements sur le terrain.
- Caméras de suivi : Des systèmes comme les caméras foot sont installés pour suivre chaque joueur en temps réel et collecter des informations sur leurs positions et leurs actions de jeu.
- Données biométriques : Utilisées pour surveiller la condition physique des joueurs (fréquence cardiaque, niveaux de fatigue, risques de blessure), les données biométriques fournissent des indicateurs précieux pour la gestion des charges de travail et pour éviter les risques de blessure.
Ces données brutes sont ensuite analysées via des logiciels d’analyse, qui permettent de générer des insights exploitables par les équipes techniques et sportives.
Quels clubs utilisent la data foot ?
L'utilisation de la data foot par les clubs varie en fonction de leurs objectifs : certains l'utilisent principalement pour le recrutement, tandis que d'autres s'en servent pour optimiser les performances des joueurs. Voici un aperçu des différentes formes d'utilisation de la data foot par les clubs.
Recrutement basé sur la data foot
De plus en plus de clubs utilisent la data pour améliorer leurs stratégies de scouting :
Brentford FC (Premier League) : Pionnier dans l’utilisation de la data pour identifier notamment des talents sous-évalués, Brentford et son dirigeant Matthew Benham s'appuient sur des data avancées pour recruter des joueurs à moindre coût, souvent dans des championnats moins médiatisés. Par exemple, ils ont signé Ivan Toney après avoir analysé ses performances dans les ligues inférieures.
Cette approche a permis à Brentford de se hisser en Premier League avec un budget limité en 2021.
RB Leipzig (Bundesliga) : Leipzig s'appuie sur un modèle similaire à celui de Brentford pour recruter des jeunes talents en Europe de l'Est et en Afrique.
L'exemple de Christopher Nkunku, acheté à Paris Saint-Germain pour un montant de 19,5 millions et revendu pour Chelsea à 60 millions d'euros, montre comment l’analyse statistique a permis au club de déceler son potentiel avant sa montée en puissance en Bundesliga et sa revente en Premier League.
Analyse des performances des joueurs
Les clubs utilisent également la data foot pour analyser en profondeur les performances de leurs joueurs et ajuster les tactiques de jeu :
Liverpool FC : Grâce à l'outil Hudl Statsbomb (que l'on va découvrir à la suite de l'article), Liverpool mesure en temps réel des indicateurs comme les « expected goals » (xG), le pressing ou encore les transitions.
Les statistiques au football montrent que l’équipe a réussi à améliorer son taux de récupération de balle dans le dernier tiers du terrain de 10 % entre 2017 et 2021, période pendant laquelle ils ont remporté la Ligue des Champions.
Manchester City : Pep Guardiola et Manchester City s’appuient sur l’analyse des data pour ajuster ses tactiques foot et son fameux jeu de position. Grâce à l’analyse des passes et des positions moyennes de ses joueurs pendant les matchs, Manchester City a optimisé sa possession de balle. Les statistiques montrent que City est l’une des équipes avec le plus haut pourcentage de possession de balle en Europe, culminant à 65 % en moyenne au début de saison 2024-2025.
Les meilleurs bases de données statistiques foot
Si vous souhaitez avoir accès à de la data de qualité, plusieurs plateformes peuvent vous proposer une base de données de milliers de joueurs. Voici les trois principaux outils sur le marché :
1. DataScout
DataScout est une base de données dédiée aux agents et aux recruteurs particulièrement. Elle permet d’accéder à une base de données couvrant 12 000 joueurs dans plus de 60 championnats. Cette base de données à entamé un partenariat avec un club de Ligue 1 et une coopération avec un agent reconnu.
- Les points positifs :
- Algorithme de détection
- Bilans des performances des joueurs
- Bilan complet des saisons précédentes
2. Hudl Statsbomb
Hudl Statsbomb est une des solutions les plus complètes sur le marché, accompagnant autant les équipes de foot, les médias et les entreprises de paris sportifs. Hudl et Statsbomb ont fusionné en 2024, et plus de 300 clubs et fédérations travaillent leur font confiance.
- Les points positifs :
- Créée par des professionnels
- Plateforme d’analyse complète
- Possibilité de fournir des données en temps réel
3. Wyscout Data
Wyscout est la référence mondiale en matière d’analyse vidéo et de data foot. Appartenant aussi à Hudl, Wyscout possède un outil permettant de comparer plus de 400 000 joueurs dans plus de 600 compétitions à l'échelle mondiale. Les données sur Wyscout sont collectées par leurs 250 analystes axés dans le foot.
- Les points positifs :
- Les données sont synchronisées avec la vidéo associée
- Les données sont horodatées
- Adaptées à différents professionnels
Analyse data d'un joueur
Exemple data joueur foot
Réalisons ensemble l’analyse data foot d’un joueur. Prenons l'exemple d’un défenseur central, qui jouerait en Ligue 1, pour une analyse data foot sur une saison. Voici un tableau récapitulatif des principales statistiques recueillies lors de ses matchs :
Ce que l’on peut en conclure : cette analyse data foot montre que le défenseur central est un joueur solide dans les duels aériens et les interceptions. Cependant, il pourrait améliorer la qualité et la précision de ses passes vers l’avant.
Il faut savoir que cette conclusion n’est pas réellement une analyse data. Pour pouvoir réaliser une analyse data foot, de nouvelles professions alliant expertise et compétences en analyse de données, existent.
Les métiers dans la data football
Data Analyst Foot
Le data analyst est chargé d'examiner les performances et les actions d'un match afin d'en extraire des statistiques. Ces informations seront ensuite utilisées par les joueurs, leurs entraîneurs, ainsi que par les autres professionnels impliqués dans le milieu du football. Le data analyst s’appuie sur des outils comme Excel, SQL, ainsi que sur des plateformes spécialisées comme vu précédemment, comme Wyscout et Hudl, pour réaliser ses analyses.
Data Scientist Foot
Le data scientist ne se limite pas à l'analyse descriptive. Il développe des modèles capables de prévoir les performances futures, de mesurer les risques de blessure, ou même d’anticiper les stratégies adverses. Grâce à des langages de programmation comme Python ou R, il traite des quantités massives de données pour extraire des prédictions précises.
Data Scout
Le data scout allie son expertise du terrain à l’étude des statistiques. Il est responsable du scouting et utilise des indicateurs complexes pour identifier des talents prometteurs ou sous-évalués, en particulier dans des ligues moins exposées médiatiquement.
L'avenir de la data foot
On a pu voir l’utilité de la data foot dans de nombreux domaines (analyse de joueurs, scouting, données biométriques…), et ce n’est que le début.
La data au footall va sûrement connaitre dans les prochaines années une croissance importante notamment avec l’intégration de l’intelligence artificielle accompagnée d’algorithmes prédictifs, permettant de prévoir les actions des matchs par exemple, et de proposer des conseils tactiques.
Toujours dans l’automatisation, les clubs pourraient utiliser des outils data permettant d’effectuer du scouting automatisé, permettant de rendre le scoutisme encore plus précis et efficace.
En termes d’entraînement, la personnalisation basée sur des données biométriques deviendra la norme. Les joueurs bénéficieront de plans de récupération et d’entraînement sur mesure, ce qui pourrait réduire les risques de blessures.
Ce sont évidemment des prévisions, mais la data foot va sans doute être de plus en plus présente dans les métiers football, et aussi de plus en plus accessible avec des outils disponibles pour les clubs amateurs, les jeunes entraîneurs et même les fans.
La data foot, en bref
L’importance de la data foot n’est plus à discuter.
Avec l’essor des métiers dans la data (data analyst, data scientist, data scout, ...) et des bases de données spécialisées comme Data Scout, Hudl Statsbom ou encore Wyscout, l’analyse de données à un avenir radieux.
L'avenir du football sera sans doute de plus en plus tourné vers la data foot, et ceux qui sauront l'utiliser efficacement domineront la scène mondiale.
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