Méthode du Lézard | Tribune | Forum

dh 27/8

Le terme est utilisé à tort et à travers : “recrutement data”. Un anglicisme pour une nouvelle mode arrivée il y a peu en Belgique. Cette tendance prend de plus en plus d’ampleur en Pro League avec deux ambassadeurs qui s’affrontent ce week-end : Ostende et Anderlecht.

C’est quoi le recrutement data ?

L’exemple le plus proche et le plus célèbre est le jeu de gestion Football Manager. Vous avez, dans votre job de gestionnaire de club, accès à une fabuleuse base de données qui vous permet de savoir quelles sont les caractéristiques de chaque joueur avant de les acheter.

Le recrutement data, c’est une version réelle de cette simulation. Des sociétés spécialisées passent des heures devant un match pour en sortir un rapport qui devient ensuite une compilation de chiffres pour chaque joueur.

Direction des passes, nombre d’accélérations, distance parcourue, tout est quantifié pour tirer un portrait statistique de joueurs allant de Lionel Messi à la D2 estonienne.

Quelle est l’origine de cette méthode ?

Les cinéphiles reconnaîtront les méthodes du film Moneyball. Basé sur l’histoire vraie du coach de baseball Billy Bean, le récit évoque la révolution du base-ball moderne grâce au recrutement statistique.

Doucement conquis, d’autres sports, d’abord américains, s’y sont mis. Le football est longtemps resté l’un des plus réticents.

Le livre de référence en la matière, The Numbers Game, débute d’ailleurs comme ceci : “Le football est géré par des hommes qui ne veulent pas voir leur pouvoir remis en question par autrui et qui pensent que leur façon de voir le jeu est la bonne.”

Même notre sélectionneur national, Roberto Martinez, disait au Guardian lors de son passage à Everton que l’achat d’un joueur “est un sentiment qu’on a dans les tripes”.

Souvent précurseur, Arsène Wenger a été l’un des premiers à systématiser le travail statistique dans le recrutement. Il n’existe désormais plus un club du top niveau qui n’a pas sa cellule d’analyse de data. Liverpool aurait même d’ailleurs une dizaine de personnes dont le seul job est d’analyser les stats condensées par leurs fournisseurs.

Comment cela fonctionne-t-il ?

“Trouver un bon fournisseur est capital”, explique Peter Verbeke. Anderlecht vient de s’associer à SciSports pour lui mettre à disposition une base de données. Ce genre de société encode aux alentours de 1 500 événements par match. Un travail de parfois dix heures.

“De ces chiffres, nous pouvons appliquer des filtres et réduire notre spectre à, par exemple, 25 joueurs qui correspondent à nos besoins dans le championnat norvégien”, poursuit le patron sportif du RSCA.

Si Anderlecht veut un latéral droit rapide et bon centreur, les scouts vont rechercher ce profil et, comme sur Amazon quand on achète un bouquin, d’autres joueurs présentant des stats similaires sont proposés. Un supermarché du joueur. “On passe des heures devant des lignes de chiffres, puis, si le profil nous intéresse, nous regardons des vidéos.”

Est-ce suffisant ?

Les chiffres n’englobent que des paramètres de terrain à un instant T et quelques perspectives d’avenir. “Si un joueur nous plaît, nous passons à l’étape suivante : le scouting en direct”, explique Verbeke.

En plus du feeling dont parle Martinez, les scouts réalisent un portrait global du joueur pour diminuer les zones d’ombre qui pourraient perturber son évolution.

“On vérifie tout : sa copine, ses activités, ce qu’il dit dans les médias, son compte Instagram, raconte Verbeke. On appelle même ses équipiers pour savoir comment il se comporte, s’il fait des séances supplémentaires. Nous ne laissons rien au hasard.”

Les erreurs sont-elles toujours évitées ? Non. Kemar Lawrence en est la preuve. Son passif familial a eu plus d’impact que prévu.

Quel est son but ?

“Au plus tu as d’informations, au moins de chances tu as de te planter.”

Ces mots sont ceux de Gauthier Ganaye, nouveau patron sportif d’Ostende et précurseur en matière de data.

Avec la flambée des prix, chaque recrutement de joueur devient un énorme investissement. La marge d’erreur est infime. Les data réduisent les chances de se planter. L’investissement réalisé à la base est souvent rapidement rentabilisé. Leicester n’aurait, sans étude chiffrée, jamais jeté son dévolu sur Ngolo Kanté.

Le recrutement data coûte de l’argent. En plus du salaire des scouts et de leurs frais (plus ou moins 100 000 euros par an, d’après nos sources), il faut payer la société qui fournit les données. Parfois, et c’est le cas pour certains clubs belges, il est nécessaire de payer deux licences différentes pour obtenir des accès particuliers sur certaines compétitions.

Le paiement annuel coûte, pour une bonne formation belge, aux alentours de 300 000 euros.

Qui l’utilise ?

En Belgique, Anderlecht et Ostende sont les plus avancés. Le premier recrutement bruxellois par le biais de stats est Murillo. Une belle réussite. Depuis, toutes les recrues, y compris Tau et Nmecha, ont d’abord été longuement scannées avant que Peter Verbeke ne passe à l’action.

Chez les Côtiers, on notera, par exemple, l’arrivée de Makhtar Gueye contre un million d’euros. Une somme déposée par Gauthier Ganaye, confiant devant les chiffres du buteur.

La Gantoise et Bruges, deux clubs par où Verbeke est passé, ont également développé ce processus de scouting. Ils sont toutefois moins loin.

La référence en la matière reste les clubs du groupe Red Bull. Ils ont été les premiers à totalement systématiser la méthode. Avant d’être imités.

De Belder recalé par le data, Bruno Fernandes presque

Les données ont influencé de manière différente deux dossiers mercato en 2020.

À la recherche d’un finisseur pour compléter son puzzle à l’Union, Felice Mazzù voulait Dylan De Belder. Un attaquant solide et connaisseur du deuxième échelon belge. Un joueur libre et donc gratuit, qui plus est. De son côté, De Belder était très intéressé par le projet. Tout semblait réuni pour finaliser l’arrivée de l’ancien Montois. Mais il y avait le data…

Les analystes de données de Brighton, club qui le même propriétaire que l’Union et où les échanges sont nombreux, ont étudié le profil de De Belder. Leur réponse fut très claire : les chiffres de l’attaquant sont insuffisants. Les Anglais interdisent donc purement et simplement le transfert. De Belder se recase finalement à Deinze, club qui recherchait de l’expérience sans se baser sur le data.

Solskjaer contredit le data en allant à Lisbonne

Cette dictature des chiffres peut parfois être contournée quand même. Et heureusement, se dit-on encore à Manchester United. Sinon, Bruno Fernandes ne serait jamais arrivé le 29 janvier dernier pour sauver la saison des Mancuniens avec ses 12 buts et ses 8 assists.

Si Ole Gunnar Solskjaer n’avait écouté que les spécialistes du data, le meneur de jeu portugais n’aurait pas vu Old Trafford. Ses chiffres au Sporting Lisbonne n’étaient pas bons. Pas assez en tout cas pour dépenser 55 millions au mercato hivernal. Selon les analystes, Fernandes perdait trop de ballons dans les 30 derniers mètres.

Solskjaer adorait pourtant ce joueur quand il le voyait à la télévision. Il a donc décidé de se rendre lui-même au Portugal pour observer Fernandes, en live.

Et là, il a compris : “C’est un preneur de risques, un homme qui a du courage. Il accepte de faire des erreurs et comme il a un cerveau plus rapide que beaucoup d’autres…”

Le facteur X qui manquait au jeu prévisible de ManU. Entouré de plus de talents offensifs qu’au Sporting, Fernandes a pris une nouvelle dimension. Une dimension que le data n’aurait pas pu prévoir dans ses calculs.

“On aura toujours besoin des scouts”

Le data ne fait pas disparaître le métier de recruteur mais l’oblige à évoluer. L’arrivée massive du data dans le milieu du football impacte directement le travail des recruteurs, l’œil de l’expert subitement menacé par une machine. “Il peut y avoir de la méfiance mais il faut plutôt voir le data comme un bel outil”, réagit Frans Masson (70 ans), scout belge pour Feyenoord pendant 10 ans qui a pris sa pension au mois de juin. “Le data peut compléter le travail d’un recruteur mais je suis persuadé que le football aura toujours besoin d’un œil humain au bord des terrains pour évaluer une recrue potentielle.”

Urbain Hasaert (80 ans), scout belge pour les jeunes de l’Ajax, est un fan de data. Il est même précurseur dans le domaine. “J’ai créé mon propre système data en 1999, quand je suis devenu scout au Germinal Beerschot. À chaque match, j’ai bien en tête une liste de données que je dois observer, tactiquement, physiquement et techniquement. Pas besoin de capteurs ou de programme informatique pendant la rencontre. Quand je rentre à la maison, je note tout dans mon PC. J’ai maintenant une gigantesque base de données chez les jeunes joueurs. On m’a déjà fait des offres pour me racheter mes données mais j’ai toujours refusé. Je prendrai ma retraite au printemps 2021 et peut-être que je les vendrai mais pas à n’importe qui. Si tu donnes les meilleures données data à un simple informaticien, il ne va pas te faire un bon mercato. Il faut qu’elles soient analysées par un connaisseur de foot pour fonctionner.”

Le data oublie l’aspect mental

Pour les recruteurs, le data oublie aussi l’un des points fondamentaux d’un footballeur : le mental. “Il n’y a pas de données qui te permettent de voir comment un joueur s’échauffe et comment il interagit avec les autres, reprend Masson. C’est pourtant quelque chose d’essentiel. À Feyenoord, il y a un joueur belge qu’on n’a pas pris pour des raisons mentales. La suite de sa carrière nous donne raison. Pourtant, ses données data auraient probablement été très bonnes.”

Le data n’est donc pas prêt à remplacer les recruteurs. Il pourrait par contre refroidir les vocations. L’image du scout toujours prêt à embarquer dans un avion pour suivre un talent a vécu, selon Masson. “En faisant déjà un premier gros tri chez les joueurs, le data permet aussi aux clubs d’économiser de l’argent en faisant moins voyager ses recruteurs. Le côté romantique du métier disparaît un peu…”