xG football : Comprendre et appliquer les expected goals

Les « xG football » ou « expected goals » sont cruciaux pour démêler le vrai du faux dans les résultats d’un match. Découvrez comment cette statistique révolutionne l’analyse et les paris en football, en évaluant précisément la qualité des occasions de but. L’article qui suit démystifie le calcul des xG, examine son importance stratégique et vous guide dans sa mise en pratique.

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Les essentiels à savoir sur les expected goals

• Les expected goals (xG) permettent d’évaluer les probabilités de marquer un but basées sur la qualité des tirs et de nombreuses variables telles que l’angle de tir, la distance, et la position des défenseurs.
• Les xG sont utilisés pour améliorer les paris sportifs en identifiant les value bets et évaluer les stratégies de paris over/under à travers une analyse précise des capacités offensives et défensives.
• Il existe des différences entre les fournisseurs de données xG et il faut prendre en compte le contexte du match pour une interprétation adéquate des xG.

Les bases des expected goals (xG)

Les expected goals (xG) sont une mesure statistique qui estime le nombre de buts qu’une équipe aurait dû marquer lors d’un match en fonction de la qualité des occasions créées. Ils représentent une avancée majeure dans l’analyse du football, offrant une approche plus nuancée de l’évaluation des performances qu’une simple analyse du score final d’un match.

Cependant, comprendre la notion de xG dans le foot nécessite plus que sa simple définition. Pour calculer les xG, on se base sur les tirs tentés lors du match, ou sur les actions n’aboutissant pas à une frappe telles que les passes, les tacles et interceptions ou encore les dribbles. Le nombre de buts attendus est déterminé en fonction de ces données et de la métrique utilisée.

Il est important de noter qu’un nombre élevé de tirs cadrés ne garantit pas nécessairement un nombre plus élevé de buts attendus.

Définition et concept des xG

Les xG reposent sur la probabilité de marquer un but en fonction de la position du joueur et de la frappe lors de la tentative, ces données étant issues de milliers de matchs analysés. Un XG de 0,5 signifie qu’il y aurait cinq buts marqués sur dix tirs parfaitement similaires. C’est la probabilité de marquer. D’autre part, un expected goal de 1 signifie qu’un joueur marquera dans 100% des cas.

Pour élaborer son modèle d’xG, Opta, un fournisseur mondial de données sportives, a analysé plus de 300 000 tirs provenant de diverses compétitions, y compris les tirs en contre-attaque. Divers critères sont pris en considération pour évaluer la dangerosité d’une frappe et par conséquent l’expected goal d’une occasion. Ils incluent :

• La distance.
• L’angle de tir.
• La partie du corps.
• La qualité du tireur et du gardien.
• La position des défenseurs.

L’évolution des xG

L’adoption de la technologie a eu un impact significatif sur l’évolution des xG dans le football. Les Expected Goals sont devenus une statistique de plus en plus importante grâce à l’utilisation croissante des technologies de collecte, de stockage et d’analyse des données. Cela permet aux équipes et aux analystes de mieux évaluer les performances des joueurs, la force de l’attaque et de la défense, et d’optimiser les stratégies de match.

Avec le temps, les modèles de xG ont évolué pour intégrer des variables supplémentaires et affiner les prédictions. Celles-ci permettent de fournir une analyse plus précise du déroulement du match. L’ajout de nouvelles variables et une approche plus restrictive des tirs ont permis d’accroître la fiabilité et la précision des prédictions associées aux expected goals.

Utilisation des xG pour améliorer vos paris sportifs

Les xG peuvent servir à identifier les value bets en fournissant une estimation plus précise des probabilités de marquer des buts. Cela permet de comparer ces probabilités avec les cotes proposées par les bookmakers et de repérer des paris sous-évalués. En outre, ils sont bénéfiques pour évaluer les performances individuelles en mesurant la qualité des occasions de buts créées ou concédées par un joueur.

Enfin, les xG sont un outil utile pour évaluer les stratégies de paris over/under. Ils permettent de révéler les tendances offensives et défensives des équipes en mesurant les chances de buts créées et concédées, ce qui peut indiquer la probabilité qu’un match se termine avec un nombre élevé ou faible de buts.

Identifier les value bets

Les value bets sont des paris où la probabilité réelle de l’événement est supérieure à celle estimée par les bookmakers. Les xG peuvent être utiles pour identifier ces opportunités en fournissant une estimation plus précise de la probabilité qu’un tir se transforme en but.

Pour estimer la valeur d’un pari avec les xG, il convient de comparer les xG d’une équipe avec les cotes proposées par les bookmakers. Si les xG suggèrent une probabilité de marquer qui est plus élevée que les cotes proposées, alors le pari est considéré comme ayant une valeur potentielle.

Analyser les performances individuelles

L’évaluation des performances individuelles est une autre utilisation essentielle des xG. En mesurant la qualité des occasions de buts créées ou concédées par un joueur, les xG peuvent révéler des tendances et des opportunités pour les paris sur les buteurs et les performances des joueurs.

En comparant le nombre de buts inscrits par un attaquant et son xG, il est possible d’identifier les attaquants qui ont une grande efficacité devant le but. Inversement, cela peut également aider à identifier les attaquants qui manquent fréquemment d’occasions.

Les différents types de xG

Il existe différents types de xG, chacun ayant sa propre utilité. Les xG offensifs quantifient les probabilités de marquer des buts pour une équipe ou un joueur, tandis que les xG défensifs évaluent les risques d’encaisser des buts.

Par ailleurs, les xG ajustés représentent une version améliorée des xG, prenant en considération des facteurs supplémentaires afin de fournir une estimation plus précise des probabilités de marquer ou d’encaisser des buts.

xG offensifs et défensifs

Les xG offensifs et défensifs sont deux faces d’une même pièce. Les xG offensifs permettent d’évaluer le potentiel de marquer des buts d’une équipe ou d’un joueur en tenant compte de diverses variables.

D’autre part, les xG défensifs, communément désignés sous l’appellation xGA, correspondent à la quantité de buts qu’une équipe aurait dû concéder selon un calcul de probabilités, en tenant compte des performances d’une équipe.

xG ajustés

Les xG ajustés sont une version plus sophistiquée des xG, qui prend en compte des variables supplémentaires pour affiner les prédictions. Par exemple, ils peuvent considérer:

• La distance ajustée de chaque tir par rapport au centre du but.
• Le pied utilisé par le tireur (fort ou faible).
• La position de ce dernier par rapport au ballon.

Ces variables supplémentaires peuvent rendre les xG ajustés plus précis que les xG traditionnels, car ils prennent en compte des facteurs qui peuvent influencer la probabilité qu’un tir soit converti en but.

Où trouver les données xG ?

Il existe de nombreuses sources où vous pouvez trouver des données xG. Ces sources comprennent divers sites web et applications, ainsi que les réseaux sociaux et les forums de discussion.

Les principaux sites internet qui offrent des données xG sont Fbref et Understat.

Sites web et applications

Pour ceux qui sont intéressés à approfondir leur compréhension des xG, il existe plusieurs sites web et applications qui fournissent des données xG. Fbref, qui utilise les données de Statsbomb, Understat et Footystats sont réputés pour leur fiabilité en matière de données xG.

L’équipe privilégie principalement Fbref pour les données xG, en particulier en raison de ses statistiques détaillées telles que le xG par joueur, par assist et par tir, ce qui s’avère utile pour analyser les performances des buteurs.

Réseaux sociaux et forums

Outre les sites web et les applications, les réseaux sociaux et les forums de discussion peuvent également être une source précieuse d’information sur les xG. Sur Instagram, par exemple, le compte @xgform est recommandé pour suivre des mises à jour xG ainsi que des conseils et statistiques liés aux paris footballistiques.

De plus, les forums de discussion peuvent être une excellente source d’informations sur les xG. Par exemple, sur le forum Jeuxvideo.com, il existe un sujet qui traite des expected goals avec des données provenant de dizaines de milliers de tirs analysés dans un article.

Les limites des xG

Bien que les xG soient un outil précieux, ils ont leurs limites. L’une des principales limites des xG est la variabilité entre les fournisseurs de données, qui peut entraîner des différences dans les prédictions et les analyses.

De plus, le contexte d’un match, tel que les décisions tactiques prises par les entraîneurs et les performances des joueurs, influence l’interprétation des données xG.

Variabilité entre les fournisseurs de données

Les fournisseurs de données xG peuvent présenter des différences dans leurs valeurs d’expected goals en raison de la quantité d’informations et de critères d’entrée utilisés, ainsi que du nombre de variables pris en compte. Par conséquent, il est important de prendre en compte cette variabilité lors de l’utilisation des xG pour analyser les performances ou faire des paris.

L’importance du contexte

Le contexte d’un match, tel que les conditions météorologiques ou les blessures, peut influencer les xG et doit être pris en compte lors de l’analyse des résultats. Les conditions météorologiques, comme la pluie ou les conditions extrêmes de chaleur ou de froid, peuvent avoir une influence sur un match de football en altérant la performance des joueurs et en modifiant les conditions de jeu.

Exemples concrets d’utilisation des xG

Pour comprendre pleinement l’utilité des xG, il peut être utile de regarder des exemples concrets de leur utilisation. Ces exemples peuvent aider à illustrer comment les xG peuvent être utilisés pour analyser des matchs de Ligue 1 et comparer les performances de joueurs de Ligue des Champions.

Analyse de matchs de Ligue 1

En analysant les matchs de Ligue 1, les xG peuvent aider à identifier les tendances et les écarts de performance. Par exemple, dans le match Toulouse – Nice, où les xG étaient de 2,37 – 1,48, ils ont permis de comprendre comment ces derniers peuvent être utiles aux parieurs pour identifier des value bets.

Comparaison de joueurs de Ligue des Champions

En Ligue des Champions, l’utilisation des xG permet d’évaluer de manière précise l’efficacité des joueurs dans la concrétisation des occasions en comparant les expected goals aux buts réellement marqués.

Par exemple, Erling Haaland de Manchester City et Kylian Mbappé détiennent les meilleurs scores xG, avec Haaland ayant 5,4 xG.

Conclusion : utilités et limites des xG football

En somme, les expected goals (xG) sont une mesure statistique précieuse qui peut aider à comprendre les performances d’une équipe ou d’un joueur de manière plus nuancée. Ils peuvent également être utilisés pour améliorer les paris sportifs en identifiant les value bets et en analysant les performances individuelles.

Cependant, malgré leur utilité, il est important de garder à l’esprit les limites des xG. Ils ne sont qu’un outil parmi d’autres et doivent être utilisés en conjonction avec d’autres informations pour obtenir une image complète des performances.

Questions fréquemment posées