Expected threat : mesurer le football qui se joue avant le tir

Les tirs et les passes décisives représentent moins de 1 % des actions au ballon d'un match de football. Tout le reste, c'est-à-dire à peu près tout le jeu, ne laisse aucune trace dans les expected goals, qui notent la qualité d'une occasion à l'instant précis où quelqu'un frappe. Le milieu qui casse une ligne, le latéral qui fixe avant de renverser, le défenseur qui ressort proprement sous pression : zéro pointé. Une famille de modèles s'est construite pour combler ce trou, et elle équipe aujourd'hui les cellules data des clubs.

Le terrain découpé en 192 cases

Le plus lisible de la famille s'appelle l'expected threat (xT), formalisé par l'analyste Karun Singh à partir des événements de la saison 2017-2018 de Premier League. L'idée tient en une phrase : si l'on sait à quel point une équipe est dangereuse depuis chaque endroit du terrain, on peut noter n'importe quel déplacement de ballon par le danger qu'il ajoute.

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Singh découpe donc la pelouse en une grille de 16 cases sur 12, soit 192 zones, la résolution qu'il retient pour son jeu de données. Chaque zone reçoit une valeur, calculée par récurrence sur l'historique. Depuis une zone donnée, le porteur fait l'une des deux choses : il tire, avec la probabilité de marquer que le modèle connaît pour cet endroit ; ou il déplace le ballon, et la valeur de la zone hérite alors de celle des cases où le ballon a des chances d'atterrir. Les deux branches sont pesées par la fréquence à laquelle, depuis cette case, les joueurs choisissent l'une ou l'autre : c'est ce qui permet à une zone d'où l'on tire rarement d'hériter quand même d'une valeur élevée. On répète l'opération jusqu'à stabilisation : quatre à cinq passages suffisent selon Singh, six dans la reproduction menée à la KU Leuven sur des données StatsBomb. Le procédé a une élégance : après deux passages, la valeur d'une case dit la probabilité de marquer dans les deux actions qui suivent, après cinq passages dans les cinq actions qui suivent, et ainsi de suite.

Une passe d'Özil vaut six centres de Kolašinac

Le crédit d'une action est ensuite la soustraction la plus simple du monde : valeur de la case d'arrivée moins valeur de la case de départ. Sur le premier but d'Arsenal lors du 3-1 contre Burnley de décembre 2018, Singh chiffre la passe de Mesut Özil : le ballon quitte une zone cotée 0,077 pour une zone cotée 0,158, soit +0,081. Le centre de Sead Kolašinac qui suit vaut 0,171 moins 0,158, soit +0,013. Traduction en français courant : cette passe ajoute huit chances sur cent de marquer dans les cinq actions qui suivent, par rapport à un ballon resté dans la zone de départ. Le centre en ajoute six fois moins. (Karun Singh, « Introducing Expected Threat »)

VAEP et on-ball value, ou le risque dans l'équation

Le xT a un cousin plus lourd, né dans la recherche universitaire : le VAEP, présenté à la conférence KDD 2019 par Tom Decroos, Lotte Bransen, Jan Van Haaren et Jesse Davis. Le principe change de nature. Le modèle prend en entrée l'état du jeu et non la seule position du ballon, puis note chaque action par la variation de deux probabilités : celle de marquer dans les dix actions suivantes, moins celle d'encaisser dans ces mêmes dix actions. Une passe latérale au milieu perd sa neutralité : si elle ouvre un boulevard en cas d'interception, elle se paie. Le modèle intègre aussi les trois dernières actions, le temps écoulé, la partie du corps et le score au tableau d'affichage.

Sur le Clásico du 23 décembre 2017, les auteurs donnent l'échelle : un dribble de Messi devant son défenseur vaut +0,05, sa passe en retrait +0,09, et la frappe qui conclut l'action +0,83. Les tirs écrasent tout, et c'est le reproche classique adressé au VAEP. Les fournisseurs commerciaux ont bâti la même chose sous d'autres noms : l'on-ball value de Hudl StatsBomb fait tourner deux modèles séparés, un pour les buts marqués, un pour les buts encaissés, en tenant compte de la pression adverse et de la partie du corps. Détail révélateur : l'historique de la possession en est volontairement exclu, faute de quoi les grosses équipes verraient chacune de leurs passes surcotée.

Les indicateurs que vous pouvez lire ce soir

Tout cela vit dans les serveurs des clubs. Les versions publiques du même problème portent des noms plus sages : passes progressives, conduites progressives, touches dans la surface adverse, passes vers le dernier tiers. Elles posent la même question et y répondent par de simples additions.

Premier piège, elles n'ont pas de définition commune. Chez Opta, une passe progressive est une passe réussie dans les deux tiers offensifs qui rapproche le ballon d'au moins 25 % de la distance le séparant du but, et une conduite progressive gagne plus de cinq mètres vers le but adverse. Chez Wyscout, la même passe progressive réclame 30 mètres de gain quand elle part de son propre camp, 15 quand elle change de moitié de terrain, 10 dans le camp adverse. Deux tableaux au même intitulé ne comptent donc pas la même chose.

Second piège, le seuil retenu déplace les hiérarchies. Morgan Rogers a bouclé 223 conduites progressives en Premier League 2025-2026, dixième rang chez les attaquants, ailiers et milieux offensifs. Relevez la barre à dix mètres de gain : il n'en reste que 110, et il glisse au treizième rang. La moitié de ses progressions faisaient donc avancer le ballon de moins de dix mètres. Sa valeur réelle se lisait ailleurs : 30 conduites de balle terminées par un tir, un total que seuls Cody Gakpo (41) et Matheus Cunha (35) ont dépassé cette saison-là. (données Opta) La conduite progressive reste d'ailleurs le geste le plus accessible de toute cette famille, celui qui se travaille avec trois plots et un peu de matériel d'entraînement.

Les angles morts du modèle

Le reproche principal tient en une ligne : le xT ne voit que le porteur du ballon, et seulement quand il réussit. L'appel qui vide une zone, le décalage qui fixe le latéral, la course dans le dos qui oblige la ligne à reculer, rien de tout cela n'entre au crédit de qui que ce soit ; un tacle ou une interception non plus, ce qui interdit à un défenseur d'exister dans un tel classement. Rogers, encore lui, a signé 258 courses dans le dos de la défense et 160 courses sans ballon terminées dans la surface sur cette même saison, pour un temps de jeu équivalent à 36 matchs et demi : aucune de ces courses n'apparaît dans son total de menace créée. Les gardiens, eux, ont fini par obtenir une comptabilité à part, faute de rentrer dans celle du xT.

Le découpage lui-même produit ses aberrations. Les chercheurs de la KU Leuven ont mesuré que les conduites vers l'avant à l'intérieur de la surface, environ quatre par match, valent en grande partie zéro au xT parce qu'elles ne changent pas de case, alors qu'un mètre gagné à cinq mètres du but modifie tout. Même cécité sur le risque : les passes en retrait vers sa propre surface, dix-neuf par match en moyenne, ne rapportent ni ne coûtent rien, toutes les zones proches de son but étant cotées près de zéro. Singh l'écrit noir sur blanc dans son billet : faire tourner le ballon en boucle rapporte zéro, alors que l'exercice sert à attirer un pressing pour le transpercer ailleurs. Le jeu de position d'Iniesta n'aurait pas passionné le modèle.

Reste une question de lecture, celle du volume. Un total brut de xT récompense qui touche beaucoup de ballons haut sur le terrain, et Singh l'assume : son classement n'est volontairement pas rapporté au nombre d'actions, précisément pour faire remonter ceux qui créent du danger à haut volume. Le divorce entre les deux modèles tient, lui, à tout autre chose. Sur la Premier League 2018-2019, notes ramenées à 90 minutes, la KU Leuven trouve Adama Traoré deuxième au xT et seizième au VAEP ; Kevin De Bruyne, troisième au xT, retombe vingt-quatrième. Dans l'autre sens, Sergio Agüero, absent du top 25 du xT, pointe dix-neuvième au VAEP. L'explication est la même dans les trois cas : le xT ne crédite pas les tirs, donc les finisseurs s'y évaporent quand les créateurs y montent. Eden Hazard sort premier des deux classements cette saison-là (0,547 et 0,558 par 90 minutes) : quand un joueur écrase à ce point sa ligue, les modèles cessent de se disputer. (Van Roy, Robberechts, Decroos et Davis, KU Leuven)

Ces outils ne disent pas qui joue bien, ils disent où le ballon a gagné du terrain utile et à quel prix. Une cellule de recrutement y trouve son compte, elle qui cherchait jusqu'ici des passes décisives dans des équipes incapables d'en produire. Pour juger une seule soirée, l'exercice reste court : la meilleure action du match est parfois signée par un joueur qui n'a pas touché le ballon. Les chiffres de possession avaient déjà servi cette leçon : compter ne coûte rien, encore faut-il savoir ce que l'on compte.