La sélection des joueurs de football avec les algorithmes et les big data
Le licenciement de Paolo Maldini par Gerry Cardinale a remis au goût du jour le débat sur la sélection des joueurs de football avec les algorithmes et les big data, opposant nostalgiques et innovateurs, les partisans de la technologie et les défenseurs des méthodes traditionnelles. En réalité, cette question est plus complexe qu’une simple opposition binaire. Les algorithmes sont utilisés depuis de nombreuses années par de nombreux clubs, notamment Billy Beane, inventeur de la méthode Moneyball en baseball américain avec les Oakland Athletics, popularisée par le film avec Brad Pitt, qui travaille depuis au moins 2020 avec le propriétaire du Milan, en tant que partenaire de RedBall, le véhicule créé par Cardinale pour acquérir une participation minoritaire dans Fenway Sports Group, l’holding qui contrôle Liverpool. Depuis longtemps, la cellule de recrutement du Milan, dirigée par Geoffrey Moncada, utilise les algorithmes et les big data pour évaluer un certain nombre de profils (généralement cinq) dans les positions où le club souhaite se renforcer sur le marché.
Le marché des algorithmes pour le Milan
Cette activité est très utile car elle permet d’identifier des joueurs qui ont des caractéristiques intéressantes pour la campagne d’achat mais qui évoluent dans des équipes de deuxième division ou dans des championnats mineurs, des joueurs qui auraient peut-être échappé aux recruteurs. Cependant, cette sélection est ensuite suivie par des méthodes « humaines ». Les recruteurs vont observer les joueurs et transmettent leurs recommandations à l’encadrement technique, qui prend la décision finale en fonction des besoins tactiques de l’équipe. Dans le cas de la situation de Maldini, certaines divisions sont apparues entre l’ancien directeur technique et Moncada. La direction reprochait à l’ancien joueur de ne pas avoir respecté les recommandations des recruteurs et d’avoir opté pour d’autres profils, comme avec Origi, bien que la même décision un an plus tôt avec Giroud ait conduit à un titre de champion. Ici, les algorithmes ont peu d’effet car il s’agit d’une question de discrétion concernant l’âge, la carrière et d’autres paramètres. Tout comme les big data peuvent aider à découvrir des joueurs moins connus, mais les noms des jeunes joueurs prometteurs sur les carnets des grands clubs sont presque toujours les mêmes, comme Victor Boniface ou Randal Kolo Mouani, pour donner deux exemples. Les experts rappellent également que le baseball n’est pas le football. Le baseball est un sport d’équipe, mais qui ressemble davantage à une somme de performances individuelles et qui se prête donc mieux à une utilisation plus pure de la technologie pour la sélection, contrairement au football, qui comporte des variables plus collectives.
