Analyse de données football : ce qui fait vraiment bouger un pronostic avant le coup d'envoi

Le travail d'analyse de données football part souvent du mauvais bout : un tas de chiffres en quête d'une décision. Le point de départ le plus utile, c'est la décision elle-même (qui faire tourner, que dire au conseil d'administration sur une série de rencontres difficile, que mettre dans un produit destiné aux supporters), puis la question de savoir quelles informations changent réellement les chances du match que l'on a devant soi. Un pronostic est un ensemble hiérarchisé de convictions, et seules certaines données méritent de le faire bouger.

Les données qui méritent leur place sont celles qui changent qui est sur la pelouse et la force réelle de chaque équipe. Les compositions officielles en sont l'exemple le plus net. Elles tombent généralement environ une heure avant le coup d'envoi, et un pronostic établi avant ce moment l'est, par définition, sans savoir si le gardien titulaire ou le principal créateur joue. Les blessures et les suspensions fonctionnent de la même façon, simplement plus tôt et avec davantage d'incertitude. Au-delà des effectifs, il y a la force d'une équipe construite sur une longue série de matches, la forme récente lue avec prudence, et les confrontations directes, qui pèsent le moins, car les effectifs et les entraîneurs changent plus vite que les vieux matches ne perdent leur pertinence.

Le marché est une donnée d'une autre nature. Les cotes des bookmakers, une fois la marge retirée, sont le consensus de nombreux avis éclairés, et elles absorbent très vite les informations sur les équipes. Elles constituent donc un solide point d'ancrage, mais il faut être clair sur ce qu'elles sont : une donnée parmi d'autres, pas un oracle. Lorsqu'un match n'a pas de marché significatif, comme dans les divisions inférieures ou pour certaines rencontres internationales, il faut se rabattre sur une estimation fondée sur la forme, et un utilisateur avisé considère ce pronostic comme plus fragile.

Ce qui ne doit pas faire beaucoup bouger un pronostic, c'est le dernier résultat pris isolément, le ton d'un entraîneur en conférence de presse ou une histoire de dynamique. Un match est un petit échantillon, et le football comporte assez de hasard pour qu'une victoire méritée et une victoire imméritée se ressemblent dans le classement. Un bon modèle relativise le dernier résultat à proportion du peu qu'un seul match dit de l'équipe sous-jacente. Si un outil de données bascule brutalement après une seule surprise, c'est le signe qu'il court après du bruit.

Pour juger si un pronostic est bon, on commence par la calibration : quand un modèle annonce 70 %, l'événement doit se produire à peu près sept fois sur dix sur un grand nombre de matches, et manquer environ trois fois. Un pronostic à 70 % n'est pas une promesse, si bien qu'une seule erreur ne prouve rien. C'est pourquoi le bilan doit se lire sur de nombreux matches et jamais sur un seul week-end. C'est aussi pourquoi la précision a besoin d'une référence. Un modèle qui a raison dans 60 % des cas paraît banal tant qu'on ignore que l'équipe qui recevait ne l'a emporté que dans 40 % de ces rencontres : une règle paresseuse consistant à miser sur l'équipe à domicile aurait fait bien pire.

Le bilan public de Kickwise montre ce que donne une version honnête de cet exercice. Il retient le dernier pronostic émis avant le coup d'envoi et le note sur le résultat après 90 minutes, prolongations comprises, une séance de tirs au but étant comptée comme un match nul. Sur les 30 derniers jours, pour l'ensemble des pronostics d'avant-match notés, tous niveaux de confiance confondus, il a eu raison 48 fois sur 80 (60 %), dans des rencontres où l'équipe à domicile l'a emporté 40 % du temps. Son score de Brier, qui sanctionne les erreurs commises avec aplomb et récompense les probabilités bien calibrées (plus il est bas, mieux c'est), était de 0,552, contre 0,655 pour une référence qui attribue à chaque match les taux de victoire à domicile, de nul et de victoire à l'extérieur de l'échantillon lui-même. Sur ses pronostics les plus confiants, ceux à 65 % ou plus sur les 90 derniers jours, il a eu raison 38 fois sur 47 (81 %), alors que miser systématiquement sur l'équipe à domicile aurait été juste dans 66 % des cas.

Ce même bilan montre aussi où l'outil cesse d'être utile. Le match nul est le résultat le plus difficile à prévoir, et les matches amicaux ou ceux pour lesquels les données sont minces se rapprochent d'un tirage à pile ou face. C'est une limite à garder en tête dans sa propre pratique : demandez à tout fournisseur de pronostics, interne ou externe, sur quels matches il est le plus faible, et méfiez-vous de celui qui prétend être solide partout. Un pronostic incapable de dire où il n'est pas fiable est difficile à bien utiliser.

Pour un directeur sportif ou un responsable de l'analyse, le test pratique tient en une courte liste. Le produit se met-il à jour à la publication des compositions ? Énonce-t-il sa règle de notation, y compris ce qui compte comme résultat final ? Se compare-t-il à une référence naïve plutôt qu'à rien ? Montre-t-il ses résultats sur assez de matches pour qu'ils signifient quelque chose ? Utilisé dans ces conditions, un pronostic aide à fixer les attentes face à un conseil d'administration, à cadrer une décision de rotation ou à offrir un chiffre honnête à un produit pour les supporters. Utilisé comme verdict sur un match isolé, il vous décevra, et la faute reviendra à la manière dont il aura été lu.