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19 résultats trouvés avec une recherche vide

  • Les biais de la data dans le recrutement

    Les statistiques sont utilisées de plus en plus dans le process de recrutement. Je communique régulièrement sur une notation que j’ai créée à l’instar de certains sites (sofascore, whoscored, MPG…). Ce type de note est certainement utilisé par certains recruteurs. Pourtant, il existe certains biais non maîtrisés des observateurs qui peuvent conduire à des erreurs de recrutement que je développerais par la suite : Le biais de qualité de donnée Le biais de complétude de l’information Le biais de la notation du site ou de l’analyste Le biais du niveau du championnat Le biais d’interprétation de la note et le risque d’erreur de jugement Le biais d’adéquation du profil Le biais de qualité de donnée En effet, les fournisseurs de données (ex : Wyscout) peuvent introduire un biais car la donnée peut être aberrante, il peut y avoir des valeurs extrêmes à l’origine des vidéos/actions répétées plusieurs fois.   La signification de ces indicateurs peut aussi être en écart avec la réalité et notre compréhension de l’action. Une interception qui est en réalité un contre et le ballon part en touche… Un duel jugé perdu alors que le ballon sort en 6 mètres Une perte de balle car c'est un joueur adverse qui touche le ballon en premier, bien que le ballon soit récupéré par l'équipe par la suite… Une passe longue peut être en réalité un dégagement en catastrophe, un long ballon perdu au lieu de repartir plus simplement au sol… Le duel offensif peut être en réalité un duel en position basse d'un défenseur…   Mon avis: La qualité de donnée reste acceptable et  permet de dégager des tendances mais non définitives, l’analyse vidéo doit être utilisée pour venir confirmer l’analyse.   Le biais de complétude de l’information   Les indicateurs pourraient être plus complets et encore mieux expliquer la performance Le jeu sans ballon n'est par exemple pas pris en compte, faire le bon appel, avoir le bon positionnement, le bon repli défensif…   Mon avis :  Le jeu avec ballon doit permettre de capter environ 80% de l’information , le jeu de corrélations permet de réduire significativement l’apport de nouvelles informations pour évaluer la performance.   Le biais de la notation du site ou de l’analyste   Les modèles de notation sont toujours perfectibles, attention aux ratios (un joueur peut avoir 100% de dribbles réussis mais dribbler une fois par match), on n’a pas toujours connaissance des algorithmes se cachant derrière la note. Un joueur remplaçant rentrant en cours de jeu peut être largement pénalisé sur certains sites.   Mon avis :  Mon modèle est perfectible au dizième près mais le gain de performance n'est pas intéressant comparé à l’usage réalisé sur la détection, le tri et le premier aperçu de la performance.     Le biais d’interprétation du lecteur et de l’analyste L’analyste va orienter vers des profils de joueurs qu’il aura sélectionnés, combien de temps a-t-il consacré au ciblage et à l’identification ? La compréhension du lecteur peut aussi être altérée si le profil du joueur ne lui est pas expliqué oralement. Comme en entreprise, il y a souvent besoin d’une réunion pour s’assurer de la bonne compréhension des interlocuteurs.   Mon avis : Il faudrait que les analystes soient mieux intégrées au process de recrutement en renforçant les compétences des clubs en interne.   Le biais du niveau du championnat   Les joueurs peuvent ressortir indépendamment du niveau du championnat. Il existe un indicateur comparatif clubelo pour les championnats européens qui permet d'avoir un premier aperçu de la variation de niveau, il est aussi possible d'analyser spécifiquement les transferts comparables d’un championnat à un autre sur une même période, mais le niveau des championnats et des équipes évoluent. Un joueur aura de meilleures statistiques dans un championnat plus facile. En écosse, par exemple, Glasgow Rangers et le Celtic dominent régulièrement très largement leur championnat et sont régulièrement confrontés à de plus grands clubs en coupe d'Europe. Un autre biais du même ordre est celui du biais du niveau de l’équipe dans son championnat.     Mon avis : C’est le biais le plus important. Avec du temps et des études statistiques approfondies, il est possible de se faire un avis qualitatif sur le niveau attendu du joueur dans un nouveau championnat. On peut aussi introduire quantitativement la différence de division. Par exemple, j’ai déjà pu montrer que la différence entre la Ligue 1, la Ligue 2 et le National est en moyenne de 2 dixièmes (0,2) par division, càd qu’un très bon joueur de national à 7,2 peut espérer être un bon joueur en Ligue 2 à 7 et être un joueur moyen de Ligue 1 à 6,8 à condition de bien sûr d’être recruté et de jouer.     Le biais d’interprétation de la note et le risque d’erreur de jugement   Plus il y a des minutes observées, plus l'évaluation est robuste et gomme la volatilité.   Mon avis : C’est aussi un biais important même s’il permet de détecter des joueurs qui jouent peu mais qui sont performants. il faut être prudent et critique dans l’analyse et prendre en compte l’intervalle de confiance. Un joueur classé 10ème est-il réellement plus fort que le 20ème ? Non, l’écart entre les 2 n’est pas suffisant, c’est l’analyse vidéo et l’approfondissement de la valeur du joueur qui permettra de choisir un joueur plutôt qu’un autre.   Biais d’adéquation du profil Tout dépend du profil recherché, le joueur correspond-il au projet de jeu ? Y a-t-il déjà ce type de joueur dans l’effectif ?   Mon avis : Il y a la possibilité d’adapter la recherche en fonction des critères quantitatifs pour mieux cibler les profils. Ensuite, il y surtout une dimension « management »  et qualitative. Les clubs devront garder un certain équilibre dans la constitution de l’effectif, postes doublés, jeunes formés au club ou non, joueurs expérimentés et connaissance du championnat, joueurs sur une bonne dynamique et un bon état d’esprit...   En conclusion , le recrutement des joueurs doit faire intervenir un maximum d’intervenants (statistiques, vidéos, avis de recruteurs et avis d’entraineurs) pour éviter les biais d'analyse car les résultats sportifs, la santé financière des clubs peuvent en dépendre.

  • Mes équipes types

    Ligue 1 2023/2024 Ligue 2 2023/2024 National 2023/2024

  • Les jeunes pépites à venir

    Pejcinovic, le futur Haaland Lamine Yamal Vidovic,, pisté par Brest cet été

  • Mejor jugador de la Copa America 2024 

    James Rodriguez a réalisé une copa america de très haute qualité, un numéro 10 à l'ancienne :)

  • Préparation de supervision de matchs de Liga Portugal 2 pour un club de Ligue 2

    Un club de Ligue 2 a souhaité cibler et superviser quelques joueurs du Portugal plus en détail lors de matchs en décembre 2023. Travail réalisé en 3 heures un vendredi soir après une grosse semaine de travail (le vrai) de décembre. Exemple de fiche statistique rédigée pour chacun des 30 joueurs:

  • La recherche d'un profil excentré ou ailier percutant pour un club de Ligue 2

    A la mi-novembre 2023, j'ai étudié la recherche de profil excentré pour un club de Ligue 2. J'ai identifié 22 joueurs répondant aux critères, j'ai introduit une note qualitative pour privilégier des pistes plutôt que d'autres. Cette note comprend la performance, le potentiel, la faisabilité financière et le risque de se tromper sur les performances qui se mesure par rapport au niveau du joueur, ses performances passées et de sa régularité d'année en année. Sur ces 22 joueurs, j'ai ciblé 3 joueurs étrangers jouant dans des championnats exotiques mais qui sur-performent très largement et pourraient probablement jouer en Ligue 1. Ensuite, des joueurs plus abordables des championnats de Ligue 2 et de National. J'ai aussi ciblé quelques joueurs remplaçants de Ligue 1 pour un éventuel prêt. Le club a pu ensuite compléter leurs analyses vidéos et pister certains joueurs. I. Soumaré a été pisté par le club et s'est finalement engagé chez Auxerre, ce qui valide l'approche. R. Ghrieb, 2e sur la note sur 20 a fini par signer au mercato suivant, au mercato d'été 2024, le joueur a révélé que le club avait entamé des démarches de recrutement.

  • Les "Tops" et les "Flops" du recrutement de Ligue 1

    En introduction, depuis la période COVID, j'ai construit un système de notation basée sur les données wyscout qui me permet de suivre l'évolution des joueurs. J'ai des données depuis la saison 2018/2019 qui permet de suivre les variations des notes en fonction de l'âge du joueur, de son temps de jeu, des changements de niveau de championnat etc etc. Ce suivi a beaucoup de vertus, la connaissance des joueurs, la détection des meilleurs, le tri et la comparaison par la notation, pour un club pouvoir recruter des profils similaires à moindre coût. Mon bagage en statistiques de plusieurs années me permet d'être pertinent dans mes analyses, d'appliquer des méthodes statistiques, de prévision ou en analyse de données pour identifier par exemple les profils des joueurs par la classification. Je serai bientôt en mesure d'extrapoler la performance des joueurs à un nouveau championnat, à son âge etc etc Ce sera selon moi le Graal pour le recrutement... Aujourd'hui, je suis en mesure d'estimer un intervalle de confiance de la future performance à dire d'expert. Les "Tops": Le meilleur transfert selon moi est Désiré Doué en termes de performances. Les statistiques qu'il a eues la saison précédente avec Rennes sont très élevées, dans un club comme le PSG, ses statistiques devront rester tès élevées même si son temps de jeu n'est pas garanti, il devra gagner une place de titulaire ce qui est largement à sa portée. Bien sûr, le PSG peut se permettre de mettre 50 M ou 60 M dans un transfert ce qui lui permet d'attirer les meilleurs (dans les étoiles recrutement, j'attribue des bonus/malus pour le coût de l'opération) Le club qui selon moi a réalisé les meilleurs transferts est le LOSC car ils ont recruté Thomas Meunier , c'est un joueur expérimenté, international, avec des performances régulièrement très bonnes et qui a obtenu de très bonnes notes en Turquie (7,23) sur la saison 2023/2024. De plus c'est un belge, Lille est très proche de la Belgique, on connaît aussi le leadership de ce joueur. Fernandez Pardo est un excellent joueur du championnat belge de 19 ans de la Gantoise, noté à 7,54. Il devrait performer à un niveau inférieur (7,10 - 7,30), c'est un futur crack qui devra confirmer. Sahraoui est un très bon ailier percutant, il reste sur 4 saisons à plus de 7,3 dans 2 championnats différents (Norvège et Pays-Bas), c'est un excellent dribbleur. Il y a aussi l'OL qui alterne le très bon recrutement et le moins bon. Wilfried Zaha devrait logiquement très bien performer en Ligue 1, de très bonnes performances en Premier League puis en Turquie (une saison à 6,95 avec Crystal Palace sinon toujours supérieur à 7,2)  devraient lui permettre de rester à ce niveau malgré son âge (bientôt 32 ans). OL a privilégié la performance et l'expérience au trading de jeunes joueurs qui répond davantage à une stratégie de résultats à court terme sur cette saison. Thiago Almada est évidemment la pépite attendue venant de MLS, il a été prêté à Botafogo, il sera a priori à l'OL en janvier. Il est excellent en MLS depuis 2 ans, note à 7,6. On peut s'attendre à ce que ses performances en Ligue 1 se situe entre 7,10 et 7,40 en raison de la différence de niveau des 2 championnats. Deux autres joueurs ont fait l'objet de critiques liées à l'extra-sportif mais leurs performances sur le terrain sont là. Jonathan Clauss , néo joueur Niçois est l'exemple du recrutement intelligent basé uniquement sur la performance (et non sur l'extra sportif), international Français, qui affiche des performances à 7,1/7,2 depuis a minima 4 ans. Il a certes déjà 31 ans, mais a certainement quelques années encore à un très bon niveau. Greenwood est un espoir du football anglais avec de gros problèmes extra sportifs qui ont stoppé son ascension. Il a toujours affiché des performances autour de 7,1 dans un championnat plus difficile, on peut s'attendre à ce qu'il affiche de très bonnes performances en France (7,1 - 7,3).   Les "Flops" Concernant les flops, ce sont surtout les moins bons recrutements. Kamara (Rennes) est le joueur anti-stat, je le note à 6,6 et à 6,5 sur ses 2 dernières saisons, peut-être un bon joueur collectif mais ça pose la question de l'utilité de ce joueur par rapport à d'autres joueurs avec de meilleures statistiques, s'il n'est pas en mesure d'influer sur le jeu. il ne rentre pas selon moi dans une approche data et l'optimisation de la performance. Wahi (OM) doit confirmer, il a eu du mal à Lens (6,73), il avait obtenu 6,90 avec Montpellier à 19 ans. Pour les plus jeunes, il y a bien sûr la stratégie du trading et que le joueur n'a pas encore montré tout son potentiel. C'est un gros investissement de 25 M où il réside une incertitude sur les futures performances du joueur qu'elles soient meilleures ou encore plus faibles. Carboni (OM) n'a rien montré en Serie A l'année dernière (6,48), il aussi seulement 19 ans, à voir s'il sera amené à avoir de meilleures statistiques. Certains clubs misent sur le trading qui n’est pas souvent la garantie de résultats à court terme (ex: Strasbourg même s'il s'agit maintenant d'un club satellite...). Ci-après toutes les donnés:   Club Joueur Ancien club Transfert Min Max estimation Etoiles performances Etoiles recrutement 1 PSG Doué Désiré  Rennes 50.00 M€ 7,20 7,40 7,30 5 4,5 2 PSG Neves Joao  Benfica 59.92 M€ 7,20 7,40 7,30 5 4,5 3 Monaco Brunner Paris  Borussia Dortmund 4.00 M€ 7,00 7,30 7,15 4 4,5 4 LOSC Fernandez Pardo Matias  La Gantoise- 12.00 M€ 7,10 7,30 7,20 4,5 4,0 5 LOSC Sahraoui Osame  SC Heerenveen 8.00 M€ 7,10 7,30 7,20 4,5 4,0 6 OL Zaha Wilfried  Galatasaray p. 3.00 M€  7,10 7,30 7,20 4,5 4,0 7 OL Almada Thiago  Atlanta United 19.60 M€ 7,10 7,40 7,25 4,5 4,0 8 Nice Clauss Jonathan  Marseille 5.00 M€ 7,10 7,20 7,15 4 4,0 9 LOSC Meunier Thomas  Trabzonspor f.c. 7,00 7,20 7,10 3,5 4,0 10 ASSE Abdelhamid Yunis  Reims f.c. 7,00 7,10 7,05 3,5 4,0 11 OM Cornelius Derek  Malmö FF 4.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 4,0 12 ASSE Boakye Augustine  Wolfsberger AC 3.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 4,0 13 OM Greenwood Mason  Manchester United 26.00 M€ 7,00 7,30 7,15 4 3,5 14 Rennes Gomez Carlos Andrés  Real Salt Lake 10.00 M€ 7,00 7,30 7,15 4 3,5 15 OM Maupay Neal  Everton p.o.a. 50 M€  6,90 7,20 7,05 3,5 3,5 16 ASSE Stassin Lucas  Westerlo   6,90 7,20 7,05 3,5 3,5 17 Nice Abdelmonem Mohamed  Al-Ahly Le Caire 4.20 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 18 Auxerre Hoever Ki-Jana  Wolverhampton p. 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 19 Brest Dari Lorient   7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 20 Brest Doumbia Kamory  Reims 4.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 21 Brest Faivre Romain  Bournemouth p. 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 22 Lens Ojediran Hamzat  Debrecen VSC 1.50 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 23 Lens Zaroury Anass  Burnley 9.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 24 OM Höjbjerg Pierre-Emile  Tottenham p.o.a. 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 25 Monaco Kehrer Thilo  West Ham 11.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 26 Montpellier Nzingoula Rabby  Strasbourg p. 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 27 Nantes Lepenant Johann  Lyon p.o.a. 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 28 Rennes Ostigard Leo Skiri  Naples 7.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 29 Strasbourg Santos Andrey  Chelsea p. 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 30 Toulouse Cresswell Charlie  Leeds 4.50 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,5 31 Toulouse King Joshua  Fenerbahçe f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 32 Angers Aholou Jean-Eudes  Strasbourg f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 33 Angers Belkebla Haris  Ohod Médine f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 34 Auxerre Diomandé Sinaly  Lyon f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 35 Auxerre Osho Gabriel  Luton f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 36 HAC Bouneb Ismaïl  Valenciennes f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 37 Lens Sarr Malang  Chelsea f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 38 Rennes Hateboer Hans  Atalanta Bergame 2.00 M€ 6,80 7,00 6,90 3 3,5 39 Toulouse Sidibé Djibril  AEK Athènes f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,5 40 HAC Zouaoui Yanis  Martigues f.c. 6,80 7,10 6,95 3 3,5 41 Angers Arcus Carlens  Vitesse Arnhem f.c. 6,90 7,10 7,00 3 3,5 42 HAC Housni Ilyes  Paris-SG p. 6,90 7,10 7,00 3 3,5 43 HAC Londja Ruben  Lausanne-Sport f.c. 6,80 7,20 7,00 3 3,5 44 OL Omari Warmed  Rennes p.o.a. 0.50 M€  6,90 7,10 7,00 3 3,5 45 Nice Ndombele Tanguy  Tottenham f.c. 6,60 7,00 6,80 2,5 3,5 46 OL Benrahma Saïd  West Ham 14.40 M€ 6,90 7,20 7,05 3,5 3,0 47 OL Nuamah Ernest  RWD Molenbeek 28.50 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,0 48 Monaco Camara Lamine  Metz 15.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,0 49 Rennes Gronbaek Albert  Bodo/Glimt 15.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,0 50 Rennes Jota  Al-Ittihad 8.00 M€ 6,90 7,30 7,10 3,5 3,0 51 Strasbourg Nanasi Sebastian  Malmö FF 11.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 3,0 52 OL Mikautadze Georges  Metz 18.50 M€ 7,00 7,30 7,15 3,5 3,0 53 Angers Biumla Emmanuel  Bordeaux f.c. 6,80 7,00 6,90 3 3,0 54 Angers Dieng Bamba  Lorient p. 6,80 7,00 6,90 3 3,0 55 Brest Baldé Mama  Lyon 4.50 M€ 6,80 7,00 6,90 3 3,0 56 Brest Le Cardinal Julien  Lens 1.70 M€  6,80 7,00 6,90 3 3,0 57 Brest Ndiaye Abdoulaye Niakaté  Troyes p.o.a. 6,80 7,00 6,90 3 3,0 58 HAC Pembélé Timothée  Sunderland p. 6,80 7,00 6,90 3 3,0 59 Nantes Cozza Nicolas  Wolfsburg p. 6,80 7,00 6,90 3 3,0 60 Nice Moukoko Youssoufa  Borussia Dortmund p.o.a. 6,80 7,00 6,90 3 3,0 61 Nice Sanson Morgan  Aston Villa 4.00 M€ 6,80 7,00 6,90 3 3,0 62 Reims Moscardo Gabriel  Paris-SG   6,80 7,00 6,90 3 3,0 63 Rennes James Jordan  Birmingham City 5.00 M€ 6,80 7,00 6,90 3 3,0 64 Strasbourg Moreira Diego  Chelsea 2.00 M€ 6,80 7,00 6,90 3 3,0 65 OM Rowe Jonathan  Norwich p.o.a. 6,80 7,10 6,95 3 3,0 66 Nantes Thomas Sorba  Huddersfield p.o.a. 6,80 7,10 6,95 3 3,0 67 ASSE Old Ben  Wellington Phoenix-   6,80 7,10 6,95 3 3,0 68 Strasbourg Perea Oscar  Atlético Nacional Medellin 5.20 M€ 6,80 7,10 6,95 3 3,0 69 Strasbourg Wiley Caleb  Chelsea p. 6,80 7,10 6,95 3 3,0 70 Toulouse Akdag Umit  Alanyaspor p.o.a. 6,80 7,10 6,95 3 3,0 71 LOSC Bakker Mitchel  Atalanta Bergame p. 6,90 7,00 6,95 3 3,0 72 Auxerre Bair Thelonius  Motherwell 1.30 M€ 6,90 7,10 7,00 3 3,0 73 Brest Ajorque Ludovic  Mayence p.o.a. 6,90 7,10 7,00 3 3,0 74 Brest Coulibaly Soumaila  Borussia Dortmund p. 6,90 7,10 7,00 3 3,0 75 Brest Salah Ibrahim  Rennes p.o.a. 6,90 7,10 7,00 3 3,0 76 Brest Sima Abdallah Dipo  Brighton p. 6,90 7,10 7,00 3 3,0 77 OL Tessmann Tanner  Venise 6.00 M€ 6,90 7,10 7,00 3 3,0 78 OM Brassier Lilian  Brest p.o.a. 6,90 7,10 7,00 3 3,0 79 Nantes Gbamin Jean-Philippe  sans club-   6,90 7,10 7,00 3 3,0 80 Reims Kipré Cédric  West Bromwich Albion f.c. 6,90 7,10 7,00 3 3,0 81 ASSE Cornud Pierre  Maccabi Haïfa 1.10 M€ 6,80 7,20 7,00 3 3,0 82 ASSE Ekwah Pierre  Sunderland p.o.a. 6,90 7,10 7,00 3 3,0 83 ASSE Miladinovic Igor  Cukaricki Belgrade 3.00 M€ 6,90 7,10 7,00 3 3,0 84 Toulouse McKenzie Mark  Racing Genk 3.00 M€ 6,90 7,10 7,00 3 3,0 85 Angers Ekomié Jacques  Bordeaux f.c. 6,60 6,90 6,75 2,5 3,0 86 LOSC Mbappé Ethan  Paris-SG f.c. 6,60 6,90 6,75 2,5 3,0 87 Toulouse Zajc Miha  Fenerbahçe   6,60 7,00 6,80 2,5 3,0 88 Brest Amavi Jordan  Marseille f.c. 6,70 6,90 6,80 2,5 3,0 89 Lens Satriano Martin  Inter Milan p.o.a. 1.00 M€  6,70 6,90 6,80 2,5 3,0 90 LOSC Mandi Aïssa  Villarreal f.c. 6,70 6,90 6,80 2,5 3,0 91 Brest Haïdara Massadio  Lens f.c. 6,70 7,00 6,85 2,5 3,0 92 PSG Pacho Willian  Eintracht Francfort 40.00 M€ 7,00 7,20 7,10 3,5 2,5 93 Nantes Abner Vinicius  Betis Séville 8.00 M€ 6,90 7,10 7,00 3 2,5 94 Monaco Ilenikhena George  Royal Antwerp 17.00 M€ 6,80 7,00 6,90 3 2,5 95 Monaco Mawissa Elebi Christian  Toulouse 16.00 M€ 6,80 7,00 6,90 3 2,5 96 Rennes Faye Mikayil  FC Barcelone 10.30 M€ 6,80 7,10 6,95 3 2,5 97 Strasbourg Doué Guéla  Rennes 6.00 M€ 6,80 7,10 6,95 3 2,5 98 Strasbourg Sarr Mamadou  Lyon 10.00 M€ 6,80 7,10 6,95 3 2,5 99 Monaco Teze Jordan  PSV Eindhoven 10.00 M€ 6,90 7,10 7,00 3 2,5 100 Nantes Abline Matthis  Rennes t.d. 10.00 M€  6,90 7,10 7,00 3 2,5 101 Rennes Meister Henrik  Sarpsborg 08 7.00 M€ 6,90 7,10 7,00 3 2,5 102 Strasbourg Lemarechal Félix  Monaco 6.00 M€ 6,90 7,10 7,00 3 2,5 103 Auxerre Coulibaly Lasso  FC Nordsjälland 2.00 M€ 6,70 6,90 6,80 2,5 2,5 104 Auxerre Traoré Hamed Junior  Bournemouth p. 6,70 6,90 6,80 2,5 2,5 105 Brest Fernandes Edimilson  Mayence p. 6,70 6,90 6,80 2,5 2,5 106 Reims Buta Aurelio  Eintracht Francfort p.o.a. 6,70 6,90 6,80 2,5 2,5 107 HAC Joujou Antoine  Parme p. 6,70 7,00 6,85 2,5 2,5 108 Angers Allevinah Jim  Clermont f.c. 6,60 6,80 6,70 2 2,5 109 OM Carboni Valentin  Inter Milan p.o.a. 1.00 M€  6,50 6,90 6,70 2 2,5 110 OL Kadewere Tino  Lyon t.d. 6,60 6,90 6,75 2 2,5 111 OL Niakhaté Moussa  Nottingham Forest 31.90 M€ 6,80 7,00 6,90 3 2,0 112 Nice Bombito Moïse  Colorado Rapids 7.00 M€ 6,70 7,00 6,85 2,5 2,0 113 Rennes Kamara Glen  Leeds 10.00 M€ 6,70 6,90 6,80 2,5 2,0 114 OM Koné Ismael  Watford 12.00 M€ 6,70 6,90 6,80 2,5 2,0 115 OM Meïté Bamo  Lorient 10.50 M€ 6,70 6,90 6,80 2,5 2,0 116 Strasbourg Mara Sékou  Southampton 12.00 M€ 6,70 6,90 6,80 2,5 2,0 117 OM Wahi Sepe Elye  Lens 25.00 M€ 6,70 7,00 6,85 2,5 2,0 118 ASSE Davitashvili Zuriko  Bordeaux 6.00 M€ 6,70 7,00 6,85 2,5 2,0 119 Lens Chavez Jhoanner  Bahia-BA 4.50 M€ 6,5 6,70 6,60 2 2,0 120 LOSC Mukau Ngal'ayel  FC Malines 5.00 M€ 6,50 6,70 6,60 2 2,0 121 Rennes Ahamada Naouirou  Crystal Palace p. 6,50 6,70 6,60 2 2,0 122 Lens Nzola M'Bala  Fiorentina p.o.a. 6,6 6,80 6,70 2 2,0

  • Celtic is fantastic !

    J'ai souhaité rédiger un article sur les joueurs de Celtic qui attirent les recruteurs avec leurs très bonnes performances: O'Riley qui vient d'être recruté à Brighton adepte du recrutement data Jota qui pourrait être recruté à Rennes En effet, avec l'essor de la data dans les process de recrutement, les recruteurs et pseudo data analystes sur X pensent détecter des supers joueurs mais ils en oublient deux critères importants, l'effet de la division et le classement dans cette division. Le championnat écossais est atypique car il y a des joueurs qui sont amenés à jouer les phases de poule de la Ligue des Champions et d'autres qui ont des niveaux faibles national (fr), national 2 (fr) ou même inférieurs. Il est évidemment plus facile d'avoir des statistiques contre de faibles défenseurs et des gardiens passoires. Je liste ci-après beaucoup de joueurs qui ont performé au Celtic et qui étaient et qui sont bien moins bons avant ou après leur passage au club. Juranovic Avant son transfert au Celtic, c'était un bon défenseur sans plus en Bundesliga. Gain de 0,40 entre la Bundesliga et l'Ecosse Starfelt Gain de 0,30 entre la Russie et l'Ecosse et perte de 0,50 avec la Liga. Giakoumakis C'est peut-être l'exception mais il venait de la D2 néerlandaise qui elle aussi est hétérogène et d'un niveau faible. C. Carter Wickers Bon joueur de D2 anglaise avant de performer au Celtic. Jullien Perte d'environ de 0,50 entre Ligue 1 et Ecosse Maeda Il était un jeune joueur faible au Portugal O'Riley C'était en réalité un très bon jeune joueur de 3e division anglaise avant de venir au Celtic Odsonne Edouard 0,60 de pertes entre la Premier League et l'Ecosse... Ajer 0,50 de pertes entre la Premier League et l'Ecosse.. Christie 0,40 de pertes entre la Premier League et l'Ecosse Jota Il manque ici sa dernière saison en Arabie Saoudite. Jota a rencontré des problèmes car il n'y avait pas de place dans la liste des extra-communautaires. Cependant, il a joué près de 1500 minutes que j'évalue à 6,90 seulement. Jota était aussi très moyen lors de son passage à Valladolid en Espagne. Ce qui peut sauver l'analyse sur Jota, ce sont ses très bonnes performances en Ligue des champions, le joueur était en totale confiance. La liste de joueurs est longue... L'écart de performance est inquiétant car il correspond au moins à un écart de 2 divisions nationales (0,50 avec les 5 grands championnats). Cela ne veut pas dire que Jota et O'Riley ne sont pas talentueux mais ils auront certainement des performances inférieures. Il est difficile d'évaluer précisément cette baisse de performance pour ces joueurs en particulier. Il y a donc un risque important car on n'a moins de certitudes sur les performances à recruter ce type de joueurs. Je ne rentre pas dans le détail sur l'effet du classement de Celtic dans la division, c'est la même chose pour Rangers depuis quelques saisons. Il y a aussi d'autres effets, comme l'âge, le public etc qui ont aussi un impact sur la performance.

  • Classification des joueurs de football

    Réalisée avec une ACP (Analyse en Composantes Principales) et une classification. Cela permet d’identifier les similitudes entre joueurs et les regrouper par profils.

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