Introduction
Les formations sont des concepts que tous les fans de football comprennent et sont un sujet de discussion courant, qu'il s'agisse d'un 4-4-2 classique, d'un 4-2-3-1 qui domine la possession de balle ou des variations toujours populaires de la défense à trois. Mais cela nous donne-t-il vraiment une idée de la façon dont votre équipe est alignée ? Le 4-3-3 de Pep Guardiola est-il le même que celui de Jürgen Klopp ?
Jamie Carragher, commentateur sur Sky Sports, s'est exprimé lors de l'émission Monday Night Football sur la nécessité d'examiner les formations en possession du ballon et hors possession du ballon, ainsi que le processus manuel entrepris pour reconnaître ces distinctions.
Le problème, c'est que l'analyse des formations reste une tâche subjective et fastidieuse. Des experts comme Carragher doivent passer leurs matinées à revoir des vidéos pour y parvenir. Jusqu'à présent...
Avec l'analyse de forme exclusive d'Opta Vision, nous sommes en mesure d'utiliser les données de suivi et les dernières techniques d'apprentissage automatique pour plonger dans les détails les plus fins de la forme réelle d'une équipe, à la fois dans et hors de la possession, et aplanir certaines des faiblesses des mesures plus traditionnelles telles que les formations de départ et les positions moyennes. Nous pouvons épargner à Jamie cette tâche le lundi matin.
Qu'est-ce que l'analyse de forme ?
Les données de suivi des sports d'équipe ne sont pas ordonnées par nature, car les joueurs se déplacent constamment sur le terrain. Le modèle Opta Vision Shape Analysis permet de découvrir la stratégie qui sous-tend ces mouvements en tenant compte de la manière dont les joueurs sont positionnés les uns par rapport aux autres à tout moment du match. En faisant la différence entre une équipe en possession du ballon et une équipe qui ne l'a pas, il nous permet de distinguer les formes de l'attaque et de la défense.
Afin de faire correspondre ces relations aux formes connues utilisées dans le football, nous avons utilisé le regroupement hiérarchique à partir de plus de 2 000 matchs de données de suivi pour identifier 17 formes distinctes lorsqu'une équipe est en possession du ballon, et 13 formes distinctes lorsqu'une équipe n'est pas en possession du ballon. Grâce à cette approche fondée sur les données, nous ne sommes pas biaisés par les étiquettes des formations traditionnelles et nous pouvons identifier les formes les plus couramment utilisées par les équipes.
Pour détecter la forme d'une équipe (et les changements de forme) au cours d'un match, nous suivons une approche en trois étapes :
- Diviser le jeu en intervalles distincts lorsqu'une équipe est en possession du ballon ou non.
- Dans ces intervalles, nous utilisons une technique d'apprentissage automatique non supervisée pour identifier une forme pour l'équipe en possession du ballon et celle qui ne l'a pas.
- Attribuer la forme la plus probable de nos modèles (17 en possession et 13 hors possession) à la forme reconnue dans l'intervalle.
Les intervalles distincts de possession sont naturellement interrompus par des arrêts de jeu (par exemple, des remplacements, des buts et des cartons rouges) ou des revirements, car ce sont des occasions privilégiées pour les entraîneurs de changer de tactique. Chaque intervalle doit contenir un minimum de temps de possession du ballon en jeu afin de permettre l'obtention de données suffisantes.
Applications : Chelsea vs Wolves
Examinons les méthodes traditionnelles de mesure de la structure de l'équipe, puis voyons comment l'analyse de la forme décrit le premier match de Premier League de Thomas Tuchel contre Wolverhampton Wanderers en janvier 2021.
Composition de l'équipe de départ
La représentation la plus courante de la forme d'une équipe est la formation de départ ou le graphique d'alignement, que l'on voit généralement dans les rapports d'après-match ou une heure avant le coup d'envoi avec la publication de la composition de l'équipe (comme les utilisateurs avides de Fantasy Premier League ne le savent que trop bien). Ces formations doivent être assignées manuellement ou anticipées par un analyste qui regarde le match car, comme on peut s'y attendre, les managers sont rarement disposés ou obligés de fournir des informations tactiques de ce type.
Comment Thomas Tuchel s'y est-il pris pour son premier match à la tête de l'équipe ? Il en a surpris plus d'un en passant du quatre arrière préféré de Frank Lampard à un trois arrière de style "ère Conte", en commençant par une formation 3-4-3 et en utilisant Ben Chilwell et Callum Hudson-Odoi comme défenseurs latéraux :
Les graphiques d'alignement comme celui-ci sont une représentation très statique de la forme d'une équipe et quiconque a regardé une équipe de Pep Guardiola au cours des dernières années sait que ces formations peuvent être beaucoup plus fluides dans la réalité. Ces formations peinent à faire ressortir les nuances de la véritable forme d'une équipe pendant le match et peuvent être biaisées par l'attribution des positions traditionnelles des joueurs. Callum Hudson-Odoi jouera-t-il le même rôle d'arrière latéral que Ben Chilwell ?
Positions moyennes
C'est là que les graphiques de position moyenne s'avèrent utiles. Automatisés par les données, ils sont couramment utilisés par les diffuseurs et nous donnent un aperçu supplémentaire des positions occupées par les joueurs au sein de ces formations. Les positions moyennes de Chelsea contre les Wolves suggèrent que Hudson-Odoi était l'arrière latéral le plus avancé et que les deux attaquants situés de part et d'autre d'Olivier Giroud jouaient très étroits.
Contrairement à ce que la plupart des gens pensent, les graphiques de position moyenne sont généralement basés sur l'emplacement moyen des touches d'un joueur plutôt que sur l'emplacement physique des joueurs (nous n'expliquerons pas ce que sont les "touches" une autre fois). Bien sûr, lorsqu'elles sont disponibles, les données de suivi peuvent être utilisées dans ces graphiques de position moyenne pour représenter plus précisément les positions des joueurs, mais les deux méthodes ont leurs limites :
- Comment distinguer avec précision les positions en possession et hors possession ?
- Que se passe-t-il si la position d'un joueur change au cours du match (par exemple, les ailiers changent de côté) ?
- Que se passe-t-il si une équipe change de formation pendant le match ?
- Comment indiquer avec précision l'emplacement des remplaçants qui entrent en jeu en fin de match ?
Bien que l'utilisation d'une approche basée sur les données de suivi puisse atténuer le problème de l'entrée et de la sortie de possession, vous pouvez toujours voir comment certains des problèmes ci-dessus sont évidents lorsque nous nous concentrons sur les positions moyennes des Wolves :
Alors que la formation semble correspondre à ce que l'on attendait du graphique (3-4-1-2), les positions moyennes des trois attaquants des Wolves semblent toutes se situer au même endroit, en particulier lorsqu'ils n'ont pas le ballon. Nous savons qu'il ne peut s'agir d'une représentation exacte de la forme réelle des Wolves pendant le match.
Analyse de la forme
En utilisant les résultats de l'analyse des formes pour Chelsea vs Wolves, nous pouvons maintenant clairement identifier les formes, à la fois en possession et hors possession, que chaque équipe a utilisé le plus fréquemment pendant le match :
Pour Chelsea, on constate que les latéraux avancent beaucoup plus lorsque l'équipe est en possession du ballon et que les attaquants larges restent assez étroits.
Bien qu'il s'agisse d'informations similaires à celles que nous avons trouvées en utilisant les positions moyennes, nous pouvons maintenant comprendre plus précisément l'emplacement des trois attaquants des Wolves en assignant l'emplacement de chaque joueur à l'intérieur des formes identifiées.
Grâce à l'analyse de forme, nous pouvons voir que les positions moyennes sont trompeuses pour les trois attaquants de Wolverhampton parce qu'ils tournaient pendant le match. Cela peut sembler évident, mais nous pouvons maintenant le quantifier. Daniel Podence a occupé la position la plus centrale des attaquants dans cette forme 56% du temps, mais Pedro Neto et Adama Traore y ont également figuré pendant le match (16% et 13% du temps respectivement). Le cadre d'analyse de la forme intègre également les remplaçants, reconnaissant que Willian José (entré en jeu à la 72e minute) a joué 11 % du total des minutes dans cette position centrale.
Les captures d'écran ci-dessous le confirment : on y voit clairement que les attaquants des Wolves se trouvaient dans la position prévue à la cinquième minute, mais que quinze minutes plus tard, ils avaient changé de position. Cette situation s'est produite à plusieurs reprises au cours de ce match.
En plus de détecter la forme la plus couramment utilisée par une équipe, en appliquant le modèle à différents intervalles de temps, il peut également nous permettre de détecter quand une équipe change de forme au cours du match. Pour l'instant, cela n'est possible que lorsqu'un analyste l'enregistre manuellement pendant le match, mais il s'agit d'un changement tactique important à reconnaître dans l'analyse.
Résumé
Grâce à cette approche axée sur les données, Shape Analysis dispose d'un certain nombre d'applications évolutives qui permettent aux analystes du secteur de gagner énormément de temps et d'améliorer les capacités de narration afin de susciter l'intérêt des fans :
- Quelle sera la physionomie de Manchester United lors des 10 premiers matches d'Eric Ten Hag ?
- Comment Antonio Conte a-t-il modifié l'organisation de Tottenham pour lui permettre de s'imposer à l'Etihad ?
- Combien de fois Bukayo Saka d'Arsenal change-t-il de position au cours d'un match ?
- Quelle forme le Manchester City de Pep Guardiola utilise-t-il dans la possession du ballon et en dehors ?
- Quelle a été la forme la plus efficace de Liverpool pour marquer des buts ?
Nouveauté pour 2022-23, l'analyse des formes d'Opta Vision identifie automatiquement la forme d'une équipe (et les changements de forme) au cours d'un seul match, qui peut être appliquée à plusieurs matchs pour fournir des informations exploitables. Les formations sont les premiers éléments de base, mais les formes assemblent une histoire plus descriptive.
