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Les stats 2.0 pour résumer les neufs ans de carrière professionnelle de Nobel Boungou-Colo

Comment résumer la première décennie professionnelle de Nobel Boungou-Colo, passé de la NM2 à la première division Russe en 10 ans ? C’est la question que nous nous sommes posés pour réaliser cette infographie réalisée par Andy Hyeans, consultant en ingénierie du sport et auteur de Sport Data Revolu

Comment résumer la première décennie professionnelle de Nobel Boungou-Colo, passé de la NM2 à la première division Russe en 10 ans ? C’est la question que nous nous sommes posés pour réaliser cette infographie réalisée par Andy Hyeans, consultant en ingénierie du sport et auteur de Sport Data Revolution.

Pouvez-vous nous expliquer votre démarche pour analyser les performances de Nobel ?

Andy Hyeans : J’ai souhaité analyser le parcours assez atypique de Nobel Boungou Colo, un joueur passé de la NM2 à l’équipe de France.

Pour se faire, j’ai construit un Dataset de 9 saisons passées dans 4 clubs différents de LNB. Je vous propose deux indicateurs: un Win Score et une comparaison des tirs tentés à courte et longue distance.

Résultats

Son Win Score connaît un pic lors de la saison 10/11 à Toulon, avant un passage compliqué au Mans. Il faudra attendre la saison 13/14 à Limoges pour retrouver un joueur qui affiche un haut niveau de performance.

La saison 14/15 à Limoges est la meilleure saison de sa carrière professionnelle dans l’hexagone. J’ai trouvé un début d’explication dans sa prise de risques. En effet, comme le montre le graphique intitulé « choix des tirs », le joueur tente de plus en plus, ainsi la saison 13/14 connaît un pic de tirs tentés. On peut aussi remarquer qu’à partir de 2012, le joueur, qui tentait sa chance quasi-exclusivement à courte distance, tente de plus en plus sa chance à 3 points (de 16 à 79 tirs tentés!). Prise de risque payante puisque sa performance lors de la saison 14/15 est plus de 2 fois supérieure à celle de la saison 09/10 !

Comprendre les analyses réalisées

Traditionnellement, l’évaluation des joueurs au basket-ball permet de comparer leurs performances entre eux. C’est un des indicateurs de la valeur des joueuses et joueurs professionnels en vue d’un recrutement ou d’une sélection.

L’évaluation la plus utilisée consiste à additionner et soustraire des variables de performance des joueurs : les points marqués, les rebonds, les passes décisives, les interceptions, les contres, la différence entre les tirs à deux points et trois points tentés et ceux réussis, la différence entre les lancers-francs tentés et réussis ainsi que les balles perdues.

Cette évaluation traditionnelle privilégie les joueurs complets et les scoreurs car elle donne la même importance à chacune des variables, qu’elles soient très ou peu significatives, autrement dit qu’elles permettent ou pas de faire la différence entre les joueurs.

L’évaluation NBA, ou efficiency (EFF), utilise elle aussi une formule mathématique multifactorielle simple, mais qui sanctionne davantage les erreurs : balles perdues, maladresse aux tirs.

EFF = [ (( PTS+REB+PD+INT+BLOC )) + (( TT-TM ) + ( LFT-LFM ) – BP )) ] / MJ

PTS : total de points marqués dans une compétition

REB : total de rebonds pris dans une compétition

PD ( AST ) : nombre de passes décisives dans une compétition

INT ( STL ) : total d’interceptions dans une compétition

BLOC ( BLK ) :  total de contres dans une compétition

TT ( FGA ) : nombre de tirs tentés dans une compétition

TM ( FGM ) : total de tirs ratés dans une compétition

LFT ( FTA ) : total de lancers tentés dans une compétition

LFM ( FTM ) : total de lancers ratés dans une compétition

BP ( TO ) : total de balles perdues dans une compétition

MJ ( G ) : nombre de matches joués dans une compétition

Cependant l’évaluation NBA ne prend pas en compte le caractère plus ou moins significatif des variables.

David Berri a proposé en 2007 (modifié en 2011) une évaluation qui prend en compte la caractère plus ou moins significatif des variables : le Win Score.

Le Win Score donne un poids différents selon les variables et l’importance qu’elles peuvent avoir sur l’issue d’un match. David Berri a déterminé ce poids après avoir étudié plusieurs saisons NBA.

WS = (PTS)+(REB)+(STL) +0.5*(AST)+0.5*(BLK)-(FGA)-(TO)-0.5*(FTA)-0.5*(PF)

Le Win Score est surtout intéressant pour évaluer un même joueur au fil du temps. Cependant le caractère déterminé des pondérations, des poids attribués aux différentes variables, laisse à désirer pour déterminer la valeur d’un joueur par rapport à un autre.

Commentez l’article pour choisir le prochain joueur (hors NBA) à passer au crible de Andy Hyeans !


Découvrez également le livre « Sport Data Revolution » :

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