L’usage des données et des statistiques dans le football n’a guère plus de 20 ans. Ce n’est donc pas étonnant, qu’en ce début du deuxième quart du xxie siècle, plusieurs auteurs se décident à raconter la révolution de cet usage dans la gouvernance des clubs de football. Josh Williams et Ian Graham la racontent respectivement dans Datagame et How to Win the Premier League, tous les deux à travers l’expérience du club de Liverpool. Josh Williams est un journaliste féru de tactiques et d’études de stratégie des équipes, Ian Graham est un scientifique débauché des Spurs pour être le chef du département de recherche de Liverpool.

La révolution de l’usage des statistiques démarre incontestablement, une fois n’est pas coutume, en Angleterre. Comme pour toutes les innovations, plusieurs foyers apparaissent à différents endroits : à Arsenal, à Tottenham, à Manchester United puis à Liverpool. Toutefois, si Ian Graham fait démarrer l’histoire chez les Spurs de Tottenham, club client de la société Decision Technology où il a lui-même commencé, Josh Williams n’oublie pas les prémices de l’histoire avec Charles Reeves à Wolverhampton dans les années 1950 ou de plus petits clubs comme Derby County qui travaille avec le système Prozone avant que MacLaren ne l’impose à Manchester United.

Les deux auteurs s’accordent sur la même origine de cette révolution : le baseball américain, les Oaklands A’s et leur manager Billy Beane, dont l’histoire a été écrite par Michael Lewis et portée à l’écran sous le même titre MoneyBall. Avec l’assistance de Paul DePosta, un diplômé d’économie de Harvard, et malgré un petit budget, Billy Beane parvient à hisser les OA’s en tête de la Ligue américaine de baseball. Il y a généralement un consensus sur cette origine américaine des statistiques dans la gouvernance des clubs. Tout comme il y a un consensus sur le fait que le baseball se prête beaucoup plus à leur usage que le football qui donne lieu à bien plus de combinaisons de jeu – irréductibles dans quelques statistiques – que cela n’est le cas au baseball ou au football américain. Sans compter que le football est un jeu de faibles scores comparé aux autres jeux de ballons.

Cette origine a fait du club de Liverpool un laboratoire particulier des premiers usages dans le football parce qu’il est justement racheté par quelqu’un qui vient du baseball américain. En effet, en 2012 Fenway Sports Group (FSG) rachète le club à Tom Hicks et George Gillett, deux Américains qui ne devront leurs quelques succès qu’au prix d’une dette croissante, comme le raconte avec détails Josh Williams.

FSG est un fonds détenu par John Henry, un autre américain qui est aussi propriétaire des Boston Red Sox, qui croit fermement au potentiel des statistiques – c’est un ancien trader de marchandises et qui avait voulu débaucher Billy Beane. John Henry va recruter à Liverpool toutes les personnalités qui vont compter dans le démarrage de cette révolution de Damien Comolli à Ian Graham en passant par Michael Edwards.

En raison de la différence de perspective des deux auteurs, on trouve dans Datagame plus de descriptions des usages des données par les autres clubs que dans le récit de Ian Graham. Ce dernier est plus explicite sur les modèles sous-jacents. Ce qui semble logique puisqu’il est lui-même un physicien de formation, un concepteur de modèles placé au cœur de la révolution des modèles d’analyses du football qui dominent aujourd’hui.

En tant que journaliste, Josh Williams étend son regard au-delà de Liverpool. Son goût pour l’analyse des tactiques footballistiques conduit à ce qu’on se perde un peu dans les appréciations des choix tactiques des différents entraîneurs qui se succèdent à Liverpool. Il n’est pas toujours facile de voir le lien entre les statistiques et les décisions de recrutement et d’équipes. Mais l’auteur apporte par ailleurs de nombreuses informations sur la nébuleuse des acteurs et des entreprises qui naissent dans ce nouveau marché de l’analyse des données du football.

Au contraire, Ian Graham ne s’écarte pas du sujet des statistiques et des modèles analytiques du football dans des développements dignes des premiers cycles de statistiques universitaires. Au point qu’on se demande comment il a pu communiquer avec les dirigeants du club en dehors de son département de recherche. Il fait cependant effort de pédagogie et preuve d’une grande lucidité sur la portée des outils. Ses développements sont très détaillés pour comprendre l’état de l’art en la matière et l’évolution des mesures. Des simples statistiques d’évènements (distance parcourue, nombre de passes…) qui peuvent concerner les joueurs ou les équipes, les analystes ont fini par élaborer des modèles de prédiction assez riches, notamment autour de l’indicateur des buts espérés (expected goal). Graham présente aussi l’élaboration de son modèle de valeur de la possession. Il montre clairement la sophistication croissante des analyses avec un tournant majeur en 2018 marqué par la disponibilité des images de tracking de tous les matchs.

Quels sont les objectifs de cet usage des statistiques dans la gouvernance des grandes équipes ? Tout d’abord à optimiser le recrutement des équipes et l’arbitrage entre dépenses et performances. Ensuite, à permettre l’élaboration des meilleures tactiques face aux adversaires dont les forces et les faiblesses auront été analysées. Selon Josh Williams, les années 2012 à 2022 de Liverpool ont bien été marquées par une gouvernance influencée par la cellule d’analystes qui a clairement contribué à son succès. Ce que ne contredit pas Ian Graham.

Aussi sincère soit leur goût pour les données et les statistiques, les deux auteurs mettent bien en évidence qu’elles sont nécessaires, parce qu’elles augmentent la probabilité des victoires, mais elles n’assurent pas la victoire. Sans compter que le préalable selon lequel les analystes seraient écoutés n’est pas encore si généralisé dans les clubs.

Remarquons que cette révolution est parallèle à celle qui se produit dans toutes les activités professionnelles : plus de machines, plus d’évaluation, plus d’intelligence artificielle. Elle accompagne aussi l’évolution financière des clubs et les contraintes des régulateurs et des investisseurs devenus plus exigeants dans la motivation des décisions. Les auteurs s’accordent pour conclure que de plus en plus, on attendra des managers qu’ils comprennent le langage des données et leur interprétation. L’usage des données est devenu la nouvelle frontière technologique de la gestion des clubs.