Vous avez identifié une lacune dans l'effectif : le manque d’un véritable meneur de jeu. Mais passer de l’identification de ce besoin à la recommandation finale pour l'équipe de recrutement est un parcours semé d’embûches. Dans cet article, nous examinerons une étape clé et fondamentale de ce processus : la construction d'un index de joueur.

Nous passerons en revue les étapes nécessaires pour construire un index de joueur efficace, de la définition du profil ciblé à la sélection d'un sous-ensemble spécifique de métriques et de leurs pondérations, en passant par les trois zones de risque à surveiller.

La place de l’index dans votre flux

Dans un processus de recrutement standard, la création d'un index se situe à l'étape de la recherche de joueurs. C'est le moment où vous devez réduire un vaste ensemble de joueurs à une shortlist de cibles potentielles. Un mauvais choix de métriques ou une répartition déséquilibrée des pondérations peut éliminer prématurément des joueurs de la réflexion ou faire en sorte que des joueurs inadaptés passent à l'étape suivante.

Qu'est-ce qu'un index et comment en construire un

Un index est un chiffre unique construit à partir de la somme pondérée de métriques normalisées. Les index sont largement utilisés dans le football pour filtrer un grand groupe de joueurs et obtenir une liste restreinte d'options potentielles correspondant à un profil ciblé.

Pour en construire un, vous avez besoin de trois éléments :

• Un profil cible (par exemple, un "défenseur central relanceur").
• Un sous-ensemble de métriques choisi qui correspond aux attributs requis pour le profil cible.
• Des pondérations attribuées à chaque métrique.
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Cela semble assez simple, à première vue. Le problème est que les classements par index sont soumis à une signification mathématique, qui ne correspond pas toujours à une pertinence pratique sur le plan footballistique.

Un index est, fondamentalement, un exercice mathématique. Il prend des nombres, les normalise, les additionne selon leurs poids attribués et produit un classement. Si cet exercice produit toujours un résultat net, cela ne signifie pas nécessairement que la différence entre deux joueurs très éloignés dans le classement sera significative en termes pratiques sur le terrain. Vous devez tenir compte du choix des métriques et de la façon dont elles sont réparties sur l'ensemble de l'échantillon.

Ci-dessous, nous explorerons trois pièges potentiels à surveiller lors de la création d'un index : pourquoi ils sont importants, comment ils pourraient fausser vos résultats et comment les éviter.

Risque n° 1 - Des métriques uniques avec une faible disparité

La première question à se poser au sujet d'une métrique individuelle avant de l'ajouter à votre index devrait être de savoir si elle sépare réellement les joueurs. C'est ce que vous indique le Coefficient de Variation (CV).

Le CV est l'écart-type d'une métrique divisée par sa moyenne et multipliée par 100. Il vous permet d'évaluer l'étalement d'une distribution.

Un CV faible signifie que la plupart des joueurs obtiennent un score proche de la moyenne ; la métrique sépare donc à peine les joueurs. Dans l'exemple ci-dessous, en utilisant le PSV 99 moyen — une métrique avec un CV de 3,9 % — une différence de 43 places au classement s'avère être dictée par une différence de 86 millisecondes sur un sprint de 10 mètres : elle est statistiquement réelle, mais fondamentalement imperceptible sur le terrain.

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(L'échantillon utilisé dans cet article est composé de milieux de terrain ayant disputé au moins 5 matchs de 60 minutes dans les cinq grands championnats. Les conclusions dépendent de cet échantillon.)

Alternativement, le Nombre de sprints p90 (Sprint count par 90min), une métrique avec une corrélation de 0,81 avec le PSV 99 et un CV de 37,6 %, capture une grande partie du même signal, mais différencie mieux les joueurs.

Pour illustrer davantage ce point, vous pouvez voir que si les graphiques ci-dessous montrent une différence similaire entre le 25e (P25) et le 75e (P75) centiles après normalisation, celui du PSV 99 indique seulement une différence de 67 ms sur un sprint de 10 mètres (non pertinent sur le plan footballistique), tandis que le nombre de sprints pointe vers une différence de 4,5 sprints toutes les 90 minutes (assez pertinent).

Bien qu'un CV plus élevé indique généralement une meilleure séparation, il peut parfois aller trop loin et être trompeur. Prenez, par exemple, les passes cassant des lignes à travers la première ligne (pour 30 TIP(minutes d’équipe en possession)). Son CV de 100 % découle de la relation de la métrique avec un rôle très spécifique au milieu de terrain. Elle ne sépare pas efficacement les joueurs ; elle ne met en évidence qu'une petite poignée de numéros 6 spécialistes, tandis que la plupart des autres joueurs se retrouvent compressés près de zéro. Cela ne serait utile que si vous analysez spécifiquement les n°6 qui reçoivent derrière la première ligne de défense.

Comme vous pouvez le voir ci-dessus, une différence de seulement 1,41 passe à travers la première ligne pour 30 TIP entraîne un basculement de 88 positions, dicté par une métrique avec une distribution extrême.

Une alternative plus fiable pour une recherche plus large concerne les passes cassant des lignes à travers la deuxième ligne, avec un CV plus gérable de 58,9 % et une corrélation de 0,64 avec la métrique de la première ligne. Après normalisation, les passes à travers la première ligne ne montrent qu'une différence de 0,83 entre P25 et P75, contre 1,49 pour les passes à travers la deuxième ligne pour le même écart de classement.

Évaluer la capacité différenciante d'une métrique, à la fois statistiquement (via le CV) et en termes footballistiques pratiques, est une étape clé avant de l'inclure dans un indice. La sélection de métriques avec un pouvoir de différenciation plus fort, qui s'appuient moins sur des scénarios tactiques spécifiques, fournit une base plus fiable pour une comparaison de joueurs efficace.

Risque n° 2 - Des métriques excessivement corrélées

La capacité de différenciation n'est pas la seule chose à garder à l'esprit lors de la sélection de vos métriques. Votre prochaine question devrait donc être de savoir à quel point deux ou plusieurs de vos métriques sont corrélées entre elles.

Par exemple, le Nombre d'actions à haute intensité (p90) et la Distance à haute intensité (p90) sont corrélés à 0,966. En réalité, c'est comme si vous incluiez la même métrique deux fois. L'impact de ces métriques corrélées sur les résultats sera plus élevé que prévu, doublant le poids d'un seul attribut sous-jacent.

Si vous construisez un index avec, disons, cinq métriques, chacune censée représenter 20 % du score final – un cinquième pour les Possessions, un cinquième pour les Courses sans ballon, un cinquième pour l'Intensité, etc. – et que deux de ces métriques mesurent finalement la même capacité, vous vous retrouvez avec un résultat déséquilibré.

Inversement, une corrélation négative peut causer un autre type de problème. Le nombre d'actions à haute intensité (pour 90) et les Passes cassant des lignes à travers l'avant-dernière ligne (p30 TIP) sont corrélés à -0,51. Cela signifie que, même parmi les joueurs les mieux classés, vous êtes moins susceptible de trouver des joueurs qui obtiennent un score élevé sur ces deux métriques. Si votre profil cible a véritablement besoin de ces deux qualités, vous devez vous attendre à ce que votre vivier de candidats se réduise considérablement.

D'un autre côté, cette rareté pourrait aussi parfois être perçue comme une force. Des profils qui obtiennent des scores élevés sur les deux tableaux peuvent être des trouvailles légitimement rares et précieuses, sur lesquelles il pourrait être utile de se concentrer.

Évaluer les paires de métriques en termes de corrélation, qu'elle soit positive ou négative, est, une fois de plus, une étape cruciale. Une forte corrélation positive duplique essentiellement une métrique et double son poids, tandis qu'une forte corrélation négative peut entraîner une recherche de combinaisons statistiquement rares, voire inatteignables.

Risque n° 3 - Trop de métriques

S'il peut être tentant de penser que l'ajout de métriques supplémentaires à un index le rendrait plus complet, les données illustrent le contraire. En général, plus vous incluez de métriques, plus vous perdez la compréhension de ce qui motive le classement élevé d'un joueur, et plus les joueurs les mieux classés montreront des points faibles.

Le graphique ci-dessous affiche les 25 meilleurs joueurs sur une série de tirages aléatoires de métriques (pondérations uniformes, 100 ensembles aléatoires par point), en observant quelle part des métriques d'un index tombe en dessous du 50e, 75e et 90e centile à mesure que le nombre de métriques augmente, de 5 à 20.

À cinq métriques, 18 % des critères pour un joueur du top 25 tombent en dessous du P50, 36 % en dessous du P75 et 60 % en dessous du P90. À 20 métriques, ces chiffres grimpent respectivement à 29 %, 54 % et 77 %.

Ci-dessous, vous pouvez voir à quoi cela ressemble dans une situation réelle. Cet index est très similaire à celui qu'un prospect à l'essai a construit dans notre WebApp Lab, avec 18 métriques différentes. Nous pouvons supposer qu'il entraîne un risque élevé de CV préjudiciables, de corrélations (nombres et distances) et de points faibles en raison du nombre élevé de métriques.

Et voici ce que cet index produit : le n° 1 est élite dans presque toutes les métriques, mais présente des points faibles très visibles. Le n° 34 ne présente aucun signal d'alarme : un profil plus stable, plus uniforme et complet que le joueur classé bien au-dessus de lui. Si l'objectif initial était de trouver le joueur le plus complet, il est difficile de soutenir que le n°1 serait le joueur recherché.

Le même décalage apparaît à nouveau avec cette demande que nous avons reçue pour un "Meneur de jeu n° 6".

• Techniquement posé, se montre disponible pour recevoir le ballon et reste calme sous la pression. Très résistant au pressing. —> Options de passe à la création, Ratio de conservation sous haute pression.
• Passeur progressif, très efficace avec les passes en profondeur dans tous les tiers du terrain. —> Passes cassant des lignes à travers les 3 lignes.
• Intelligence tactique et capacité à changer le point d'attaque par des renversements de jeu.
• Vision du jeu pour contrôler le tempo et équilibrer la conservation avec la prise de risque.
• Défenseur intelligent, efficace pour faire écran, resserrer l'espace et intercepter les passes progressives de l'adversaire.
• Physiquement capable de couvrir de grandes distances pour toujours être disponible en possession et contre-presser sans la possession. —> Distance à haute intensité, Engagements au contre-pressing.
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Avant même de construire un index, vous pouvez facilement déduire que trouver un profil ultra-complet capable de faire toutes ces choses, classé au-dessus du P60 dans sa ligue avec les métriques ci-dessus, par exemple, est extrêmement difficile.

Le résultat ? Un seul joueur sur 541 a franchi cette barre.

L'alternative ici serait de se concentrer uniquement sur ce qui compte le plus au stade de la shortlist, avec moins d'exigences et une pondération appropriée, en évaluant les autres attributs plus tard dans le processus de recrutement.

Conclusions

La construction d'un index de joueurs est l'un des moyens les plus efficaces de naviguer à travers un grand ensemble de joueurs au moment de la recherche. Cela s'accompagne, cependant, de ses propres défis. En tant que l'une des étapes fondamentales d'un processus de recrutement, cela nécessite un niveau de vigilance particulier. Une mauvaise configuration ici peut conduire à éliminer un candidat sérieux avant même que quiconque ait pu le voir jouer.

Il est crucial de comprendre ce que chaque métrique mesure réellement, comment elles sont liées les unes aux autres, et ce que vous sacrifiez à chaque fois que vous en ajoutez une.

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