Une frappe au but : chaque tentative peut recevoir une probabilité de conversion dans un modèle de buts attendus. Photo : Kskhh / Wikimedia Commons.
Les xG, pour « expected goals » ou « buts attendus », sont devenus omniprésents dans les analyses de football. Pourtant, le principe est plus simple qu’il n’y paraît. Un modèle de xG attribue à chaque tir une valeur comprise entre 0 et 1 qui estime la probabilité qu’une occasion de ce type se transforme en but. Un tir évalué à 0,10 correspond, de façon simplifiée, à une chance qui serait convertie environ une fois sur dix dans un grand ensemble de situations comparables.
Pour calculer cette probabilité, les modèles étudient des milliers ou des millions de tirs passés. La distance par rapport au but, l’angle de tir, la partie du corps utilisée, la nature de la passe qui précède l’action ou la situation de jeu peuvent entrer dans le calcul. Les modèles les plus avancés ajoutent parfois la position du gardien et des défenseurs. C’est pourquoi deux fournisseurs de statistiques peuvent attribuer des valeurs légèrement différentes à la même occasion.
Les xG d’une équipe correspondent ensuite à l’addition des probabilités de ses tirs. Si une équipe termine un match à 2,1 xG, cela ne signifie pas qu’elle aurait « dû » marquer exactement 2,1 buts. Un demi-but n’existe évidemment pas. Ce chiffre indique simplement que la qualité cumulée de ses occasions était, selon le modèle, comparable à des situations qui produisent un peu plus de deux buts en moyenne sur un très grand nombre de matchs.
Cette statistique est utile parce que le résultat brut peut parfois masquer la manière dont un match s’est déroulé. Une équipe peut gagner 2-0 avec deux frappes exceptionnelles de très loin, tandis que l’adversaire a raté plusieurs occasions très proches du but. Les xG permettent alors de distinguer le score obtenu de la qualité des occasions créées. Sur plusieurs semaines ou plusieurs mois, ils peuvent aussi aider à repérer une équipe qui crée beaucoup sans encore convertir, ou un attaquant qui marque durablement plus que la moyenne attendue de ses occasions.
Mais les xG ont des limites importantes. Ils ne mesurent généralement que les actions qui se terminent par un tir. Une passe qui traverse la surface sans que l’attaquant ne touche le ballon peut avoir été extrêmement dangereuse et produire zéro xG. Les modèles ne comprennent pas parfaitement le contexte tactique, la pression psychologique ou la qualité individuelle d’un joueur. Et sur un seul match, le hasard et l’efficacité peuvent provoquer de très grands écarts entre buts réels et buts attendus.
Dire qu’une équipe a eu plus de xG ne permet donc pas d’affirmer automatiquement qu’elle « méritait » de gagner. Le football récompense les buts réellement marqués, pas les probabilités. Les xG sont surtout un outil pour répondre à une question précise : quelle était la qualité moyenne des occasions de tir ? Bien utilisés, ils enrichissent l’analyse. Utilisés seuls, ils peuvent donner une vision trop étroite d’un match.
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