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Les Expected Goals, la statistique qui prend de plus en plus d'ampleur dans le football ! Coteur vous explique tout pour bien comprendre les xG.
Les statistiques sont très utilisées dans les paris sportifs, pour alimenter les débats, s'appuyer sur des données purement mathématiques pour placer son pari et se dédouaner sur des chiffres historiques quand son pari ne passe pas. Elles sont même devenues l'objectif principal des joueurs, au détriment parfois du jeu et de la cohésion de groupe, pour être mis en lumière, négocier une hausse de salaire...
Qui sera le meilleur buteur du championnat, de l'histoire d'un club, le plus jeune à avoir inscrit 100 buts dans une compétition, le meilleur passeur, le meilleur joueur de la tête, le gardien qui a effectué le plus d'arrêts... les statistiques sont partout ! Et les parieurs sont avides de ces données, souvent froides, mais qui ne reflètent pas toujours le déroulement d'un match de football. De nombreux parieurs se basent sur des statistiques pour construire une base de données, afin de les combiner pour sortir un algorithme, dont le but est de prédire l'issue d'un match de football.
Mais, l'Equipe A qui gagne 2-1 avec 60% de possession de balle et 15 tirs ne méritent pas forcément sa victoire contre l'Equipe B, qui n'a que 5 tirs, dont 3 cadrés. Et, c'est là que les Expected Goals entrent en jeu, avec des pondérations pour aboutir à des statistiques au plus proche de la réalité !
Les Expected Goals (xG) forment une statistique, qui mesure la qualité d'une occasion de but. Pas de notion de possession de balle, de nombre de fautes commises, de cartons... uniquement sur des actions amenant à des tirs. Le principe est ainsi de calculer une probabilité de chance (sur 100%) qu'un tir se transforme en but.
Cette probabilité a été calculée à l'aide de critères, afin de mesurer la chance qu'un tir à x% de conclure par un but. Que ce soit l'angle du tir, la distance, le nombre de défenseurs adverses, la position du gardien, que le tir soit de la tête, du pied fort (ou faible) du joueur...de nombreux critères pour fixer ce pourcentage.
⇒ Prenons un exemple :
Par cet exemple, vous comprenez l'importance de l'analyse par les Expected Goals ! Si l'équipe A gagne le match 1-0 sur un tir à 0.01 de xG face à l'équipe B, qui a manqué un tir à 0.75 de xG, le résultat final ne traduit pas la réalité du déroulement de match, dont l'issue aurait dû être inverse, avec un score de 0-1.
Dans un match de football, plus l'équipe a un xG élevé et plus elle a accumulé de chances d'inscrire un ou plusieurs buts. Si par exemple, la somme des xG d'une équipe est de 2.00, une analyse rapide conduit à en conclure que cette équipe aurait dû marquer au moins 2 buts. Attention toutefois à ne pas aller trop vite et à analyser plus finement cette donnée, car le 2.00 peut :
En complément, vous pouvez suivre l'évolution des xG tout au long de la rencontre. Une équipe a-t-elle eu des occasions franches en début de match, une fois menée au score ou en toute fin de match ? Cette analyse détaillée est importante, car une équipe peut avoir été transparente pendant 80 minutes, avoir encaissé un but à la 81ème minute, se réveiller à ce moment et enchaîner des tirs dangereux en fin de rencontre pour revenir au score.
Vous avez également la possibilité d'analyser les xG des équipes.
Dans le tableau ci-dessus, le PSG a inscrit 67 buts (colonne G) pour un xG de 66.21 (colonne xG), soit un nombre de but réellement transformé proche de son total xG. En revanche, Lyon a inscrit 59 buts pour un xG de 65.00, soit un différentiel négatif de -6.00, ce qui signifie que cette équipe a manqué de réalisme et aurait dû inscrire plus de buts. De son côté, Lille s'est montré opportuniste avec 50 buts inscrits pour un xG de 38.47, soit un différentiel positif de +10.53.
Mais aussi une analyse des xG des joueurs :
En 25 apparitions, Kylian Mbappé a inscrit 20 buts pour un xG de 17.33. Il s'est donc montré réaliste pour transformer ses tirs en buts, au contraire de Wissam Ben Yedder, qui a inscrit 13 buts pour un xG de 14.72. Avec le nombre de minutes jouées (colonne Min), vous pouvez aussi utiliser le nombre de xG toutes les 90 minutes, soit la durée totale d'un match de football. Pour Kylian Mbappé par exemple, c'est un xG moyen par 90 minutes de 0.83, plus du double que Kevin Volland par exemple.
Des statistiques encore plus poussées avec les xG des joueurs sur des tirs de la tête, du mauvais pied, seul face au gardien, en dehors de la surface de réparation... tout est possible avec les Expected Goals !