L’une des personnes qui connaît le mieux ce monde parce qu’elle y travaille depuis longtemps est la suivante. Ricardo Larrandartun cadre sportif avisé en matière de données, grâce à son travail à Statsbomb et, avant cela, dans un club qui s’occupe de chiffres et de… Brentford. Nous avons discuté avec lui pour en savoir plus sur cette vague entrante, comment elle est conçue en Espagne et à quoi elle ressemble dans un pays où les données ont toujours été présentes comme l’Angleterre.
Les premiers pas de Brentford
Larrandart prend toujours Brentford comme exemple. lorsqu’il parle de la façon dont un club utilise les données pour se développer. Le club anglais a été repris par Matthew Benham, un financier qui possède une société de paris sportifs, Smartodds, grâce à laquelle il a découvert que les résultats de Brentford n’avaient aucune relation logique avec leurs performances. Sa méthode a fonctionné, faisant passer le club des catacombes du football anglais à la Premier League.
Mais tout n’a pas été rose : ‘Nous sortions d’un été 2015 assez turbulent car nous avions fait les playoffs. L’entraîneur était Mark Warburton et Matthew Benham a décidé de ne pas se fier à lui. parce qu’il y avait un conflit entre la façon dont l’un voulait faire les choses et la façon dont l’autre voulait les faire. C’était difficile parce qu’il avait emmené Brentford en play-offs pour monter en Premiership. C’est pour cela que les supporters l’aimaient.
Mais que dire ? Les chiffres indiquent à Benham que, malgré le succès d’être passé à deux doigts de la Premiership, les performances n’ont pas été beaucoup moins bonnes. « Matthew lui a dit : ‘Mes modèles mathématiques me disent que oui, nous avons terminé cinquièmes, mais notre niveau réel est dixième.’. Parce que les modèles nous disaient que nous étions dixièmes du championnat, et non cinquièmes. Et bien sûr, il était difficile pour Mark Warburton de comprendre cela. Matt a donc choisi de prendre les devants et a licencié Mark, ce qui a donné lieu à une énorme dispute.
Larrandart poursuit : » Avant l’été, vers février, j’étais à Madrid avec Paco Jémez parce que nous commencions à évaluer calmement qui pourrait être le prochain entraîneur. Nous savions déjà que nous allions nous débarrasser de Warburton, même s’il ne le savait pas encore. Quelque part, il y a eu une fuite et la presse britannique en a fait ses choux gras et s’en est pris à Matthew.« .
« La saison suivante, nous avons mal commencé parce que nous n’avions pas bien choisi l’entraîneur. Nous avons dû mettre en place un entraîneur intérimaire et je me souviens qu’un jour, lors d’une réunion, il s’est assis et nous a dit, presque en riant : ‘Je retourne dans l’équipe et je retourne dans l’équipe’.Est-ce que tu crois à toutes ces histoires de modèles et de données ? ». Et la réponse a été un « oui » retentissant. Et cette confiance est ce qui te permet ensuite de faire les choses différemment. que ce que font les autres organisations sportives, qui s’appuient fortement sur les émotions pour prendre des décisions. De là est né Thomas Frank, qui s’est aligné sur l’idée de Benham, et le reste appartient à l’histoire.
Les imposteurs et Valence
Larrandart est convaincu qu’il faut approfondir les choses pour ne pas prendre de décisions hâtives. « Pour moi, les plus grands imposteurs du football sont deux choses : l’une, le classement et l’autre, les points. Parce qu’ils finissent par mentir aux uns et par punir les autres et que, n’ayant pas la capacité de voir entre les lignes, de voir plus loin, ils finissent par prendre les mauvaises décisions. »
Et, par rapport à cela, il cite un cas concret : « Un exemple que j’ai donné la saison dernière, c’est celui de Valence.qui était très bas dans le tableau, mais qui devrait être plus haut. On m’a dit que Valence était un désastre. Oui, c’était à cause de toute l’affaire Peter Lim, mais je me suis basé sur les informations que je voyais et… les modèles me disaient que je marquais moins de points que je ne le devrais. Maintenant, Valence est proche des positions européennes. Et je ne suis pas surpris« .
Angleterre et données
D’après l’Espagne, on a l’impression qu’en Angleterre, ils sont très en avance en ce qui concerne l’utilisation des données. Larrandart met des astérisques. Il ne pense pas que le Royaume-Uni soit si en avance que ça en termes d’analyse.Il existe des ressources qui te donnent accès non pas à un, mais à plusieurs outils, mais… ce n’est pas le fait d’accéder à l’outil, mais l’utilisation que tu en fais et la façon dont tu extrais les informations pertinentes pour ensuite prendre une décision.« .
» C’est une mentalité qui s’installe, mais petit à petit. Il y a trois équipes en Angleterre qui pensent de cette façon : Brighton, Brentford et Notts County. (un club de League Two, la quatrième division anglaise). Et c’est ce qu’ils font parce qu’ils viennent de l’industrie des paris. (de l’industrie des paris). Et quel est le rapport avec les paris ? « Beaucoup de choses. Quand tu as perdu un pari de trois millions de livres et que le modèle mathématique te dit que le pari était bien placé, si tu dois le répéter, ces gars-là ont la vivacité d’esprit nécessaire pour placer à nouveau le même pari demain. Et cela se traduit dans la façon dont ils prennent des décisions avec leurs équipes.
Le cas de l’Espagne
En revanche, en Espagne, il pense qu’il y a encore beaucoup de chemin à parcourir : « Ce qui se passe, c’est que beaucoup de gens se disent : ‘celui-ci a les données, l’autre les a…. bien, je vais les prendre parce que sinon j’ai l’air stupide’ et, au lieu d’embaucher quelqu’un, ils se disent : ‘Bon, je vais commencer à regarder pour voir comment ça marche et si ça ne marche pas, je laisserai tomber et on dira qu’on a les données et c’est tout' ».
Et tout cela est un effet domino ‘parce que, tout d’abord, tu investis de l’argent qui ne t’est pas rendu, l’expérience n’est pas positive parce que tu diras que les données ne t’ont pas aidé. Et puis tu ne génères pas la conviction que j’ai besoin de cet outil. Et tu finis par générer une boule de neige qui génère des expériences négatives et ces expériences ferment la porte aux projets qui peuvent être réalisés avec des données ».
Réponds à la question : pourquoi ne devrais-tu pas embaucher cette personne ?
Le problème, dans certains cas, c’est de vouloir orienter les données en fonction de l’idée préconçue que l’on a. Et c’est là une erreur. « Inconsciemment, nous sommes influencés par ce qui nous plaît pour le surestimer. C’est pourquoi il est important de se poser la question « pourquoi tu ne signerais pas ce type » », explique Larrandart, qui cite le cas d’Ollie Watkins, actuellement à Aston Villa, et la question qu’il s’est posée pour le faire signer à Brentford : « J’ai fait 80 % de la signature. Nous cherchions un autre gars, pas lui, mais il nous a sauté dessus parce que nous ne pouvions pas signer le gars que nous voulions. Avec ses chiffres, il pourrait ressembler à Maradona, alors nous avons essayé de lui trouver des problèmes et de penser à des raisons pour lesquelles nous ne devrions pas le signer. Parce que, bien sûr, si tu ne vois que les choses positives…’.
D’un autre côté, les données peuvent te donner des choses auxquelles tu ne t’attendais pas. « Lorsque nous avons examiné Watkins, il jouait ‘box to box’. Mais la seule chose chez lui qui était ‘box to box’, c’est qu’il ne se fatiguait jamais.. Il n’était pas un joueur flexible, capable de porter le ballon depuis le milieu de terrain au départ ou de trouver une passe filtrante. Alors quand je parle à l’entraîneur, je dis : » pour moi « , les meilleures positions pour Watkins sont l’aile ou le neuf’, parce qu’il devait exploiter sa vitesse et puis dans la zone, c’était un gars fort physiquement.« . Watkins a fini par être signé, a joué à ces positions et a été un joueur clé pour Brentford avant que Villa ne paie une bonne somme pour le signer.
Changer de mentalité
L’avenir des données dans le football ne s’arrêtera pas, mais l’attention doit changer : » Au sein des structures du football, nous devons commencer à changer la mentalité qui consiste à dire « nous savons tout ». Nous savons qu’il y a beaucoup de changements à venir et que beaucoup d’autres viendront. Si nous ne sommes pas préparés, flexibles et rapides à intégrer ces changements par le biais des bons mécanismes, nous prendrons du retard.. Dans un processus d’évolution, nous devons lui donner du gaz’.
Et maintenant arrive l’intelligence artificielle. « Je pense qu’elle va encore tout accélérer. Et pas en 2050. C’est en train de se produire maintenant », conclut Larrandart.
