Mesure de la performance individuelle des gardiens (Ligue 1 – mi-saison)
La mi-saison de Ligue 1 constitue un premier moment charnière pour l’analyse de la performance individuelle. Le volume de minutes jouées et de situations affrontées permet d’identifier des signaux statistiques exploitables.
Traditionnellement évalués à travers les buts encaissés ou les clean sheets, les gardiens restent pourtant difficiles à comparer individuellement, tant ces indicateurs sont influencés par le contexte collectif et la qualité défensive des équipes. Pour dépasser cette lecture partielle, cet article propose une analyse centrée sur la performance d’arrêt, en comparant les buts effectivement encaissés à la dangerosité réelle des tirs cadrés subis.
Voyons ce que disent les chiffres.
Classement des 18 gardiens selon leur score, du plus performant au moins performant. La ligne horizontale à zéro matérialise la frontière entre sur- et sous-performance.
L’échantillon analysé
L’analyse se concentre sur les gardiens ayant disputé au moins 50 % du temps de jeu à mi-saison, soit 18 gardiens (un par club). En dessous de ce volume, les performances observées deviennent trop sensibles à quelques actions isolées, rendant les comparaisons fragiles, notamment pour un poste à forte variance comme celui de gardien.
L’indicateur clé retenu
L’objectif de cette analyse est d’évaluer la performance individuelle des gardiens de but indépendamment du contexte collectif. Les métriques usuelles telles que les buts encaissés ou les clean sheets ne permettent pas cette dissociation et ne tiennent pas compte des différences entre les situations rencontrées.
La variable centrale retenue est celle des expected goals on target (xGot) (lien définition) qui mesure la dangerosité réelle des tirs cadrés. Contrairement aux xG “classiques” (lien définition), les xGot conditionnent l’évaluation à la qualité du tir cadré, ce qui en fait un outil particulièrement adapté à l’analyse du poste de gardien.
À partir de ces données, un score de performance est calculé pour chaque gardien :
Le numérateur représente l’écart entre le nombre de buts attendus à partir des tirs cadrés subis et le nombre de buts effectivement encaissés. La normalisation par la racine carrée du xGot permet d’ajuster le score en fonction de l’exposition subie : plus un gardien a fait face à un volume important de tirs cadrés dangereux, plus l’évaluation de sa performance est statistiquement robuste.
. score positif. Le gardien a encaissé moins de buts que ce que la qualité des tirs subis laissait attendre : surperformance individuelle
. score négatif. Le gardien a encaissé plus de buts que prévu : sous-performance.
. score proche de zéro. La performance du gardien est globalement conforme à l’attendu.
Les résultats
À l’échelle de la Ligue 1, la distribution des scores ne dessine pas une hiérarchie continue, mais fait apparaître trois niveaux distincts de signal, définis par l’amplitude de la sur- ou sous-performance observée.
Surperformance marquée
Un premier groupe se détache nettement en tête, avec des scores largement supérieurs aux autres gardiens.
Il regroupe Hervé Koffi (Angers), Robin Risser (Lens), Gerónimo Rulli (Marseille) et Berke Özer (Lille).
L’écart observé dépasse ce que l’on peut raisonnablement attribuer à la variance à mi-saison : ces gardiens affichent une capacité répétée à stopper des tirs à forte probabilité de but, traduisant une création de valeur nette pour leur équipe.
Performance conforme aux attentes
Ensuite s’étend un groupe plus dense de gardiens dont les scores sont compris dans une zone de faible amplitude.
On y retrouve Mike Penders (Strasbourg), Dominik Greif (Lyon), Jonathan Fischer (Metz), Guillaume Restes (Toulouse), Anthony Lopes (Nantes), Yehvann Diouf (Nice), Donovan Léon (Auxerre) et Brice Samba (Rennes).
Dans cette zone, la performance observée est conforme à l’attendu statistique et ne permet pas, à mi-saison, d’identifier une création ou une destruction de valeur significative sur les tirs cadrés. Pour ces profils, la performance d’arrêt seule est insuffisante pour discriminer l’impact réel, qui dépendra largement du contexte défensif et des autres dimensions du poste.
Sous-performance significative
Enfin, un troisième groupe se retrouve en queue de peloton, avec des scores négatifs marqués. Il comprend Lucas Chevalier (Paris SG), Philipp Köhn (Monaco), Mory Diaw (Le Havre), Yvon Mvogo (Lorient), Radoslaw Majecki (Brest) et Obed Nkambadio (Paris FC).
Ces gardiens encaissent davantage de buts que ce que la dangerosité des tirs subis laissait anticiper.
Cette analyse met en évidence des écarts clairs de performance individuelle entre les gardiens de Ligue 1 à mi-saison, mesurés exclusivement à partir de leur rendement face aux tirs cadrés. Si une majorité de profils se situe dans une zone de performance conforme à l’attendu, certains gardiens se distinguent par une surperformance marquée, tandis que d’autres affichent un déficit significatif par rapport à la dangerosité des situations affrontées.
Ces résultats doivent toutefois être interprétés avec prudence : ils traduisent une performance relative à l’attendu, et non un impact direct sur les résultats ou le classement. La variance inhérente au poste, les dynamiques temporelles et le volume d’exposition restent des facteurs déterminants à considérer.
La suite logique de cette approche consiste désormais à relier ces performances individuelles aux résultats collectifs (lien article).
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