Opta a déterminé qu’en 2016, la tentative moyenne de Nacho Piatti valait 0,11 but attendu [ndlr : 11 % de chances de marquer en se basant sur un échantillon de tirs semblables]. Selon Americansocceranalysis, il a fini au deuxième rang au chapitre de l’efficacité offensive, dont le résultat est obtenu par la différence entre les buts marqués et les buts attendus (+ 5,41). Bref, l’Argentin, 17 buts en 2016, allie audace, efficacité et finition spectaculaire.

Amusons-nous à brosser le portrait d’un meneur de jeu parfait en fonction des statistiques de 2017 : il aurait l’efficacité de Piatti, peu importe sa position de tir, l’activité de Nicolas Lodeiro (13,6 % de toutes les touches de balle des Sounders de Seattle), l’importance de Diego Valeri dans le dernier tiers (0,88 but et passe décisive attendus par match) et la vision de Sacha Kljestan (3,98 passes clés par match). Imaginez maintenant le salaire de ce joueur...

Americansocceranalysis classe également les gardiens en établissant la différence entre les buts encaissés et les buts encaissés attendus. Pour l’instant, le gardien de l’Impact, Evan Bush, a obtenu son meilleur bilan en 2015 avec un chiffre de - 0,35. Il y avait encaissé 39 buts alors que, vu leurs positions face à lui, les joueurs adverses auraient dû inscrire 39,35 buts. En milieu de peloton l’an dernier (+ 0,77), Bush se retrouve dans le dernier tiers en 2017 (+ 2,64).

Le joueur le plus efficace Cyle Larin (+ 2,83 pour les buts attendus)

Le joueur le plus maladroit Joao Plata (- 1,96 pour les buts attendus)

Le plus de buts attendus au cours d’un match 3,62 par la Nouvelle-Angleterre contre Minnesota (victoire de 5-2)

Le moins de buts attendus au cours d’un match 0,10 par l’Impact à San Jose (défaite de 1-0)

Meilleure différence entre les buts attendus pour et les buts attendus contre Sounders (+ 4,04)

Pire différence entre les buts attendus pour et les buts attendus contre Impact (- 5,17)

Statistiques pour la saison 2017

Comment consulte-t-il les statistiques ?

Au début de chaque semaine, Di Ioia se penche sur la base de données compilée, depuis New York, par la firme Opta. « On commence par regarder l’opposition, dit-il. Est-ce que c’est une équipe qui domine la possession, qui gagne beaucoup de ballons, qui presse haut, qui fait beaucoup de centres ? Il y a beaucoup de paramètres à regarder et à analyser. »

Après avoir fait les recherches et quelque peu élagué les nombreuses données, lui et le reste du personnel d’entraîneurs se réunissent pour étudier les chiffres. En règle générale, il transmet ses observations à Mauro Biello, mais il peut lui arriver d’aller voir directement un joueur afin de lui faire part de tendances statistiques. « J’ai toujours aimé le jeu et j’ai toujours eu un grand intérêt à regarder l’adversaire. C’est très excitant de trouver une façon de décortiquer ce que fait l’opposition », lance Di Ioia, qui consulte également les chiffres des joueurs montréalais.

Est-ce que les statistiques influencent la semaine de travail ?

Surtout, les entraîneurs ne veulent pas étourdir les joueurs par une montagne de chiffres. On livre les messages aux joueurs à travers les exercices mis en place au cours de la semaine. Les découvertes statistiques de Di Ioia peuvent-elles modifier le contenu des séances ? « Ça peut arriver, mais pas toujours, dit-il. Ça peut nous amener quelque chose, mais, parfois, on voit aussi des éléments sur le terrain sur lesquels on doit travailler dans la semaine. On transmet l’information aux joueurs au travers des exercices qu’on fait. Si on joue contre une équipe qui met beaucoup de centres, on va plus travailler défensivement dans la boîte. On veut s’assurer, en arrivant au match, d’avoir vécu ça durant la semaine. »

Que recherche-t-il chez un joueur ?

Les différents outils à la disposition des entraîneurs donnent un portrait clair du jeu de chacun, autant collectivement qu’individuellement. Par exemple, il est désormais facile de déterminer le partenaire privilégié d’un joueur, en fonction des passes ou du nombre de mètres sur lesquels il porte le ballon. « Ça dépend de la position, car les chiffres varient. Pour un milieu offensif, par exemple, on regarde les passes décisives, combien de fois il joue verticalement, les tirs ou les passes complétées, énumère Di Ioia. Chez les défenseurs, on se demande surtout s’il est bon dans les airs ou s’il gagne beaucoup de tacles. »

Il reste que les statistiques ne doivent pas faire foi de tout. Un œil averti est toujours essentiel au moment d’analyser les derniers matchs de l’adversaire. « C’est un outil qui est très bon pour nous quand on prépare nos séances, nos matchs ou les analyses. Mais en tant que technicien, on voit des choses que les statistiques ne disent peut-être pas. Il faut prendre en compte ce qu’on voit sur le terrain et le mélanger avec les statistiques. »

Quelles sont les récentes tendances en matière de statistiques ?

Depuis quelques années, le terme de « buts attendus », ou xG (expected goals) pour les intimes, a fait son apparition sur les différents sites de statistiques de soccer. Cet indicateur mesure le nombre de buts qu’aurait dû inscrire – ou encaisser – une équipe, lors d’un même match, en fonction de la distance, de l’angle, de la phase de jeu ou du type de tir. En d’autres termes, il mesure et additionne la qualité de toutes les occasions créées par une équipe en allant au-delà du simple nombre de tirs.

Selon le site www.americansocceranalysis, l’Impact pointe ainsi au 18e rang pour les buts inscrits attendus depuis le début de l’année (6,95) et à l’avant-dernier rang quant aux buts encaissés attendus (12,12). « C’est un paramètre qu’on a. Pour moi, oui, c’est un bon indicateur, mais ce n’est pas quelque chose qu’on utilise très précisément. Ça ne fait pas longtemps que je vois ça, souligne Di Ioia. Il y a plein de statistiques comme les tirs attendus pour et les tirs attendus contre. Il y a une tonne de paramètres, l’important est de surligner ceux qui sont importants et de les présenter à l’entraîneur. »

Prochain match : Impact c. D.C. United, samedi, 18 h