Construire l'avenir de Clermont grâce à une approche axée sur les données

Depuis le début du siècle, le Clermont Auvergne figure parmi les clubs les plus prestigieux et les plus titrés du Top 14 français.

D'un point de vue historique, c'est une équipe au rythme effréné, axée sur l'attaque et animée d'une passion farouche. Son stade, le « Parc des Sports Marcel Michelin », est l'une des forteresses les plus redoutables de tout le monde du rugby : on se souvient notamment qu'entre 2009 et 2014, « Les Jaunards » sont restés invaincus à domicile pendant 77 matchs.

L'équipe a été sacrée championne du Top 14 à deux reprises (2010 et 2017) et s'est qualifiée pour la finale à treize reprises. Elle a terminé trois fois finaliste de la Champions Cup (2013, 2015, 2017) et a remporté la Challenge Cup à trois reprises (1999, 2007, 2019).

Les données et l'analyse font partie intégrante du succès de Clermont : elles contribuent à définir le style de jeu souhaité, à orienter le recrutement de nouveaux joueurs, à analyser les adversaires avant et après les journées de championnat, ainsi qu'à planifier l'avenir du club. Stats Perform avec Joe Larkin, analyste en chef de la performance à Clermont, afin d'examiner comment les données et l'analyse guident la prise de décision au sein du club et comment Stats Perform soutiennent ces décisions.

Une vision plus large

Le rugby tel que nous l'aimons évolue. En permanence. Identifier rapidement les tendances du jeu et en tirer parti ou s'y préparer est essentiel pour assurer un succès à long terme. Clermont utiliseles logiciels RugbyHub et Data Engine Stats Perform, qui s'appuient sur les données d'Opta et sont intégrés à des ressources vidéo, afin de repérer les tendances observées chez d'autres clubs et dans d'autres compétitions sans avoir à passer au crible des milliers d'heures d'enregistrements de matchs.

Q : En tant que club, quels sont vos principaux objectifs à long terme et en quoi l'utilisation des données vous aide-t-elle à les atteindre ?

« Nous voulons identifier les tendances du jeu, comprendre comment évoluait le style de jeu, où il en est aujourd’hui et quelle direction il prend. Nous nous appuyons sur ces tendances pour orienter et construire notre équipe en vue de l’avenir », explique Larkin.

Larkin a récemment observé deux tendances de ce type au sein du Top 14 : l'allongement du temps de jeu et l'augmentation du nombre de coups de pied, une tendance qui, selon lui, s'inspire du style de l'équipe de France, fort de ses récents succès.

« J’utilise RugbyHub et Data Engine pour tirer des enseignements de concurrents qui ne sont pas directement en concurrence avec nous », explique-t-il.

« Ces outils me permettent d'analyser en détail les performances des équipes ; par exemple, je peux observer comment une équipe de Premiership sort d'une touche dans ses 22 mètres, et je peux visionner toutes les touches de toutes les équipes. »

Larkin reconnaît également l'intérêt de pouvoir s'inspirer des exemples de maîtrise des phases de jeu des équipes du Super Rugby : « Le Super Rugby offre des exemples de bonnes structures de jeu. Nous pouvons observer comment elles mènent leurs attaques à partir d'un ballon net, même si, en général, le rugby de l'hémisphère nord ne dispose pas toujours d'autant de ballons nets. »

L'équipe d'analyse des performances de Larkin apprécie particulièrement de pouvoir analyser le rugby des hémisphères nord et sud, sous forme de données soigneusement traitées et synthétisées, ce qui lui permet de prendre des décisions stratégiques concernant la stratégie à long, moyen et court terme de Clermont.

Analyse de la concurrence

Avec un calendrier de matchs du Top 14 très chargé, il est essentiel de comprendre et d’analyser rapidement son adversaire. Les données Opta, associées à la vidéo, permettent au service d’analyse de créer des extraits vidéo personnalisés pour chaque joueur. Ceux-ci peuvent ensuite les monter et les présenter en utilisant le « langage du rugby » propre à Clermont, tout en les adaptant à leurs consignes, à leurs schémas de jeu et à leurs axes de travail.

Q : Comment utilisez-vous Stats Perform pour faciliter votre analyse de la concurrence ?

« En tant qu'équipe, nous allons préparer un dossier d'analyse à l'intention des responsables des touches, comme Sébastien Vahaamahina et Julien Cancoriet. En général, nous leur envoyons ce dossier le dimanche soir pour l'équipe que nous allons affronter la semaine suivante, afin qu'ils puissent arriver le lundi prêts à en discuter avec l'entraîneur et à mettre au point un plan d'attaque. »

En matière de touche, on ne peut rien reprocher à l'approche de Larkin. Son équipe possède jusqu'à présent la touche la plus efficace du championnat, avec plus de 85,4 % (216 sur 253) de ballons remportés lors de ses propres touches.

Au rugby, où les écarts sont si minimes, ces informations peuvent influencer des décisions tactiques cruciales, qui pourraient bien faire la différence entre la victoire et la défaite.

Recrutement fondé sur les données

Le football est en constante évolution ; par conséquent, les équipes doivent s'adapter et se transformer pour s'aligner sur les nouveaux styles de jeu et les nouvelles tendances du football.

Larkin explique comment les données peuvent les aider à anticiper l'évolution de ce sport et à recruter des joueurs qui correspondent à un futur style de jeu ou à une certaine philosophie.

Q : En quoi Stats Perform et les données Stats Perform vous aident-ils à prendre des décisions éclairées en matière de recrutement ?

« Nous utilisons Data Engine pour identifier certains types de joueurs qui pourraient manquer à notre effectif en raison de blessures ou de changements de contrat ; par exemple, pour recruter un troisième ligne qui intercepte souvent le ballon (plutôt qu’un joueur qui le porte beaucoup). Nous pouvons notamment nous concentrer sur les ballons récupérés et les actions de « jackal » réussies dans les rucks, afin de déterminer quels joueurs se distinguent à ce poste grâce à ces qualités particulières. »

Larkin utilise également ces données lorsqu’un joueur de son effectif se blesse. Il peut ainsi analyser en profondeur les joueurs disponibles à ce poste et visionner des extraits mettant en avant toutes leurs contributions positives, mais aussi examiner leurs faiblesses et leurs erreurs. L'analyste trouve cela particulièrement utile, car un agent peut « faire paraître presque n'importe qui sous un jour favorable dans un montage des meilleurs moments » – ce qui signifie qu'il est important pour Joe et son équipe de visionner des extraits impartiaux et complets de tous les joueurs disponibles, leur fournissant ainsi tous les outils nécessaires pour prendre des décisions de recrutement éclairées.

Compte tenu de l'accélération du rythme du jeu ces dernières saisons et de l'augmentation du temps de jeu effectif, il est important de recruter des avants mobiles capables de tenir la distance sur de longues périodes sans s'essouffler.

Q : Y a-t-il des joueurs que vous avez recrutés grâce à Data Engine et qui ont particulièrement bien réussi ?

« Après avoir analysé les statistiques de Data Engine issues du championnat français de Pro D2, nous avons repéré un jeune pilier moldave du nom de Christian Ojovan. Il occupait la première place du classement dans tous les indicateurs qui comptaient pour nous à l’époque et, comme il évoluait tout près de chez nous, au Stade Aurillacois, il représentait une excellente option pour nous. Plus important encore, nous avons constaté que ses points forts correspondaient exactement à ceux qui font un pilier performant en Top 14. Depuis qu’il a rejoint l’équipe, il s’est amélioré en évoluant dans un championnat de plus haut niveau, mais il possède toujours les qualités fondamentales que nous avions identifiées et qui ont motivé sa signature. »

Les chiffres ne mentent pas : Christian s'est révélé être un véritable atout pour l'équipe cette saison, se classant quatrième du championnat en termes de temps de jeu parmi les piliers, cinquième pour le nombre de mètres parcourus en tant que pilier et septième pour le nombre de plaquages offensifs dans le ruck à son poste.

Un avenir guidé par les données

Rester agile et garder une longueur d'avance est tout aussi important en dehors du terrain que sur le terrain. Outre RugbyHub et DataEngine, Clermont utilise les données brutes d'Opta, ce qui permet à ses analystes de données d'étudier ces données et de les traiter dans Power BI afin de répondre à des besoins plus spécifiques de l'équipe, tels que « l'état des blessures, le recrutement ou les tendances futures du jeu ».

Larkin estime que l’avenir de l’analyse statistique du rugby suivra la même voie que celle du football, qui, ces dernières années, a commencé à évoluer de l’analyse descriptive vers l’analyse prédictive, grâce aux progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique, comme en témoigne le modèle Qwinn Stats Perform. Des exemples de ces modèles prédictifs sont déjà utilisés dans le rugby, notamment le modèle« Kick Predictor » Stats Perform, lancé avant le Tournoi des Six Nations de cette année. Larkin estime que des analyses prédictives similaires deviendront essentielles, tant sur les phases de jeu arrêtées qu’en jeu ouvert, au cours de cette décennie.

Q : Comment voyez-vous l'avenir de l'analyse statistique dans le rugby ?

« À certains moments d'un match, nous devons être capables d'identifier plus facilement les moments décisifs afin de pouvoir en tirer parti ; ces moments font souvent la différence entre la victoire et la défaite. »

« À l'avenir, je pense que nous serons en mesure de quantifier des éléments tels que les occasions de percée attendues pour un joueur donné depuis une zone précise du terrain, ou encore le nombre de essais attendus à la suite d'une percée. Ce type d'informations serait extrêmement précieux pour éclairer certains aspects clés de notre analyse. »

L'approche avant-gardiste de Clermont en matière d'analyse des données rugbystiques offre au club des bases solides pour maintenir et améliorer ses performances sur le terrain, en phase avec les grandes tendances mondiales de ce sport, tout en éclairant les décisions clés en matière de recrutement qui lui permettront de viser de nouveaux titres à l'avenir.

Clermont utilise les données Opta, Data Engine et Rugby Hub. Pour en savoir plus sur ces produits, consultez notre rubrique « Services de rugby professionnels ».