Dans le football d'élite, l'objectif de la défense d'une équipe est de rendre le jeu de l'adversaire prévisible. Par exemple, une équipe très pressante exercera une pression sur l'adversaire dans le but de l'obliger à donner le ballon dans des zones spécifiques du terrain en limitant le nombre d'options de passes disponibles dans les zones dangereuses.
Si l'art d'une bonne défense consiste à rendre le jeu prévisible, cela devrait être mesurable.
Lors du Forum Pro 2021, Paul Power, Michael Stöckl et Thomas Seidl de Stats Performont présenté un exposé sur la prévisibilité du jeu offensif. La présentation a utilisé un réseau neuronal convolutionnel graphique (GNN) pour démontrer comment, en utilisant les données de suivi, il est possible de modéliser avec précision le comportement défensif et de mesurer son effet sur le comportement offensif de l'adversaire.
Regardez la présentation dans son intégralité ci-dessous.
Outre la présentation au Forum , un document de recherche sur le sujet, qui a été sélectionné comme finaliste dans le domaine de la recherche lors de la 2021 MIT Sloan Sports Analytics Conference, peut être téléchargé ici.
