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Posté(e) (modifié)

Je me sers pas mal de https://theanalyst.com/competition/ligue-1 qui dispose des datas OPTA, leader sur le marché de la data.

Mais il en existe d'autres. Chacun postera son préféré.

En France, la startup Skill Corner fournit de nombreuses data aux clubs. Les geeks regarderont du côté de https://github.com/SkillCorner/opendata pour voir ce qu'ils produisent (et encore, ça a évolué en 2 ans). Le tout à base de scripts Python et de Computer Vision.  J'ai accès aux data parfois, mais je ne peux malheureusement pas les partager.

Mais attention, en général une donnée seule ne suffit pas. Un grand taux de passes réussies ? Oui, mais beaucoup de passes faciles vers l'arrière (coucou Thomasson). Un gros XG ? Oui, mais un tireur de pénalty (XG 0,87). Il faut en général recouper beaucoup de données pour trouver la bonne référence (exemple : mètres gagnés par le jeu de passe sur le match x taux de succès de transmission par le joueur à l'arrivée)

En tout cas, de nos jours, la data est inéluctable et est présente dans tous les clubs. Le succès de Liverpool, qui est le premier club à avoir monté une équipe dédiée, ou la réussite de Toulouse (pas de descente en L2 depuis la montée en L1 avec les data) ont généralisé le concept.

La data sert surtout à avoir un avantage sur les autres. Donc chaque club a sa recette maison en espérant être celui devant. En général OPTA ou Skill Corner fournissent d'énormes tableaux de données, puis les Data Analysts du club les traitent pour en sortir des critères majeurs.

Pour favoriser les débats, je partagerai ici un tableau maison sur l'impact défensif de chaque joueur titulaire à Lens cette saison. A partir d'une formule maison, comme le ferait un club.

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