Look\u202f: le xPts, c\u2019est le futur qui s\u2019inscrit dans le pr\u00e9sent du match. On ne parle pas d\u2019une simple moyenne, mais du nombre de points qu\u2019une \u00e9quipe devrait marquer \u00e0 chaque phase offensive, selon les positions et les historiques de conversion. En d\u2019autres termes, chaque action est pond\u00e9r\u00e9e par sa probabilit\u00e9 de finir en but. C\u2019est l\u2019outil qui permet de jauger la vraie valeur d\u2019une possession, m\u00eame quand le ballon finit hors du cadre.<\/p>\n
Voici le deal\u202f: les data scientists extraient des millions de s\u00e9quences de jeu, ils comptent les tirs, les corners, les fautes, les situations de contre-attaque. Chaque segment re\u00e7oit une pond\u00e9ration bas\u00e9e sur les succ\u00e8s pass\u00e9s. La formule, simplifi\u00e9e, ressemble \u00e0 xPts = \u03a3 (probabilit\u00e9 de conversion \u00d7 valeur du but) pour chaque phase. Pas besoin de conna\u00eetre chaque coefficient, le principe reste le m\u00eame\u202f: plus la probabilit\u00e9 est \u00e9lev\u00e9e, plus le xPts grimpe.<\/p>\n
Trois points cl\u00e9s. D\u2019abord, le xPts d\u00e9cortique le \u00ab\u202fd\u00e9bat\u202f\u00bb entre possession et efficacit\u00e9. Une \u00e9quipe qui garde le ballon 70\u202f% du temps mais g\u00e9n\u00e8re 0,6\u202fxPts par possession n\u2019est pas forc\u00e9ment meilleure qu\u2019une autre avec 40\u202f% de possession et 0,9\u202fxPts. Deuxi\u00e8mement, le xPts est sensible aux moments : un corner en fin de match vaut plus qu\u2019en premi\u00e8re mi\u2011temps, les mod\u00e8les int\u00e8grent le contexte. Troisi\u00e8mement, il r\u00e9v\u00e8le les failles\u202f: si votre xPts d\u00e9passe largement les buts r\u00e9ellement marqu\u00e9s, votre finition est en de\u00e7\u00e0 de la moyenne du mod\u00e8le. Vous avez alors une marge d\u2019am\u00e9lioration claire.<\/p>\n