Il y a encore quinze ans, on jugeait un match au score, à la possession et au nombre de tirs. Aujourd’hui, un autre chiffre s’affiche sur les plateaux télé et dans les applis de résultats. Les expected goals, ou xG, ont changé la manière dont les clubs, les journalistes et les supporters lisent le football. Derrière ce sigle un peu technique se cache une idée simple. Toutes les occasions ne se valent pas, et le score final ne raconte pas toujours la vérité du terrain. Voici comment fonctionne cette statistique, ce qu’elle apporte et ce qu’elle ne dit pas.
D’où viennent les expected goals et ce qu’ils mesurent
Les expected goals ne sont pas sortis d’un laboratoire de club. Au début des années 2010, ce sont surtout des analystes indépendants et des blogueurs anglophones qui ont commencé à modéliser la valeur des tirs, à partir des données publiées par les fournisseurs spécialisés.
L’idée a ensuite fait son chemin jusqu’aux grands médias. Les émissions de football britanniques l’ont intégrée à la fin des années 2010, puis les diffuseurs du reste de l’Europe ont suivi. Aujourd’hui, les xG s’affichent à la mi-temps des matchs de Ligue 1 comme dans la plupart des applis de résultats. Des sites gratuits permettent même de consulter les chiffres de chaque équipe, journée après journée.
Le principe des xG est d’attribuer à chaque tir une probabilité de but, entre 0 et 1. Pour la calculer, les modèles s’appuient sur des centaines de milliers de tirs passés et regardent combien, dans une situation comparable, ont fini au fond des filets.
Une frappe des 30 mètres vaut ainsi à peine quelques centièmes. Un face-à-face avec le gardien grimpe souvent au-delà de 0,3, et un penalty tourne autour de 0,76. En additionnant la valeur de tous les tirs d’une équipe, on obtient ses xG du match.
Chaque fournisseur de données a son propre modèle, mais les bases restent proches. La distance et l’angle de tir pèsent le plus lourd, suivis de la partie du corps utilisée, reprise de volée ou tête. Les modèles les plus poussés intègrent aussi le type de passe décisive, la position des défenseurs ou encore la phase de jeu, contre-attaque ou attaque placée. C’est pour cela que deux sites peuvent afficher des xG légèrement différents pour un même match.
Pourquoi les parieurs s’y intéressent autant
Les xG ne servent pas qu’aux analystes des clubs. Les amateurs de paris sportifs les ont adoptés, car ils permettent de repérer une équipe dont les résultats ne reflètent pas le niveau de jeu. Sur les cotes des grands championnats, et notamment celles de la Ligue 1 proposées sur des sites comme Trixino, ces écarts donnent parfois de vraies opportunités, surtout quand on joue avec un bonus de bienvenue.
L’idée est simple. Une équipe qui crée beaucoup d’occasions sans marquer finit souvent par retrouver l’efficacité. Si ses cotes restent hautes après une série de mauvais résultats, le marché la sous-estime peut-être. Les statisticiens parlent de régression vers la moyenne. Sur quelques matchs, la chance joue un rôle énorme, entre un poteau, un arrêt réflexe ou une frappe déviée. Sur une saison entière, les résultats finissent en général par se rapprocher de la qualité réelle des occasions.
Une équipe qui marque bien plus que ses xG sur dix journées a donc de bonnes chances de ralentir. À l’inverse, celle qui marque bien moins que prévu devrait logiquement se reprendre.
Les autres statistiques de la même famille
Le succès des xG a donné naissance à toute une série d’indicateurs cousins. Chacun éclaire un aspect différent du jeu, et leur combinaison donne une image assez fine d’une équipe.
- Les xGA, ou expected goals against, qui mesurent la qualité des occasions concédées
- Les npxG, qui retirent les penaltys pour mieux juger le jeu ouvert
- Les xA, ou expected assists, qui valorisent le passeur plutôt que le buteur
- Les xPts, qui estiment les points qu’une équipe aurait dû prendre au vu de ses occasions
Les xPts sont particulièrement parlants. Un classement établi à partir des points attendus diffère souvent de manière nette du classement réel, et il annonce parfois les remontées ou les chutes de la seconde partie de saison.
Les limites à connaître
Aussi utile soit-elle, la statistique a ses limites. Elle ne tient pas compte du talent du finisseur. Un grand attaquant transforme régulièrement plus d’occasions que la moyenne, et cet écart n’a rien d’un hasard. Le même raisonnement vaut pour les gardiens. Un portier en état de grâce peut faire mentir les xG pendant des semaines, et il n’y a pas forcément de retour à la normale à attendre s’il est tout simplement excellent.
Il faut aussi tenir compte du scénario. Une équipe qui mène 2 à 0 à la mi-temps recule souvent et laisse l’adversaire tirer, ce qui gonfle les xG du perdant sans qu’il ait vraiment été dangereux. Un carton rouge précoce fausse tout autant la lecture. Avant de conclure qu’une équipe a été malchanceuse, mieux vaut donc revoir le déroulé du match plutôt que se fier au seul chiffre final.
Bien les utiliser pour ses pronostics
Une fois ces limites en tête, les xG deviennent un outil précieux, à condition de les manier avec méthode. Quelques réflexes simples font toute la différence entre une lecture éclairée et une fausse bonne idée.
La première règle est de regarder les xG sur une période longue. Un seul match ne veut presque rien dire, alors qu’une moyenne sur huit ou dix journées commence à dessiner une tendance solide. La deuxième consiste à croiser les chiffres. Les xG produits et concédés, la forme récente, les absences et le calendrier racontent ensemble une histoire bien plus fiable qu’un indicateur isolé.
Côté paris, les xG servent surtout à éclairer certains marchés. Deux équipes qui produisent et concèdent beaucoup d’occasions orientent vers le plus de 2,5 buts ou vers les deux équipes marquent. À l’inverse, deux blocs solides avec peu d’xG de part et d’autre annoncent plutôt un match fermé. Il faut garder en tête que les bookmakers utilisent eux aussi ces données, si bien que les écarts sont plus rares sur les grandes affiches que sur les matchs moins suivis.
Comparer les cotes d’un opérateur à l’autre, par exemple entre Trixino et ses concurrents, reste donc le meilleur moyen de repérer celles qui s’écartent le plus des xG.À l’inverse, deux blocs solides avec peu d’xG de part et d’autre annoncent plutôt un match fermé. Il faut garder en tête que les bookmakers utilisent eux aussi ces données, si bien que les écarts sont plus rares sur les grandes affiches que sur les matchs moins suivis.
Les xG ont fait entrer le football dans l’ère des données, comme le baseball ou le basket avant lui. Les clubs recrutent désormais en partie grâce à ces chiffres, et les commentateurs s’en servent pour nuancer un score trompeur. Pour autant, ils ne remplacent ni l’œil ni la connaissance d’une équipe. Un changement d’entraîneur, un vestiaire tendu ou un joueur qui revient de blessure ne se lisent pas dans un tableau de statistiques.
Si vous utilisez ces chiffres pour parier, gardez en tête que les paris sportifs restent un loisir réservé aux personnes majeures. Mieux vaut fixer un budget à l’avance et ne jamais miser de l’argent dont on a besoin ailleurs.