Quand la science se mêle du sport : L’analyse topologique révèle 13 styles de postes et positions

Quand la science se mêle du sport : L’analyse topologique révèle 13 styles de postes et positions

Comme vous le savez tous, le basket est un sport qui se joue avec 5 positions : Meneur, arrière, ailier, ailier fort, pivot. Mais certaines personnes ne sont pas de cet avis… En effet Muthu Alagappan, pensionnaire de l’université supérieure de Stanford, fan de basket et stagiaire à Ayasdi(société de visualisation de données), vient de publier 13 positions cachées dans ces postes universels, une publication qui pourrait aider bien des équipes à gagner beaucoup plus de matchs.

Ayasdi prend d’énormes quantités d’info, comme des échantillons de tumeurs et l’affiche dans les formes interactives qui mettent en évidence les modèles comme des marqueurs génétiques, qui indiquent un risque de cancer de l’ovaire. C’est ce qu’on appelle l’analyse des données topologiques, et elle peut être appliquée au sport, aussi.

C’est exactement ce que fait Alagappan.ci-dessous: 

 

Il a utilisé le logiciel de l’entreprise, à pris un ensemble de données statistiques de la saison dernière pour 452 joueurs de la NBA. Il a découvert de nouvelles façons de voir les positions de chaque joueur, sur la base de la performance. Il a constaté, par exemple, que Rajon Rondo des Celtics de Boston a plus en commun avec Shane Battier du Heat qu’avec  Tony Parker, qui pourtant lui aussi joue meneur.

Voici les nouveaux postes en question regroupés en seulement 3 positions(Arrière; Ailier; Pivot) :

1-Offensive Ball-Handler : Ces joueurs manient très bien la balle, ils se spécialisent dans les points et le rapport tirs tentés/lancers francs, ils sont par contre en-dessous de la moyenne dans les interceptions et contres, comme Jason Terry ou Tony Parker par exemple.

2-Defensif Ball-Handler : Ces joueurs à l’esprit défensif manient également très bien le ballon, ils sont spécialisés dans les passes et interceptions,  mais sont en-dessous dans des catégories comme les tirs, les points et les lancers francs, comme Kyle Lowry ou Mike Conley par exemple.

3-Combo Ball-Handler : Ces joueurs sont aptes à la fois offensivement et défensivement, mais ne se distinguent pas dans les deux catégories. Les exemples incluent Jameer Nelson ou John Wall.

4-Shooting Ball-Handler : Ces joueurs sont caractérisés par leur pourcentage aux shoots au-dessus de la moyenne et leurs facultés à shooter dans des positions compliquées, comme Manu Ginobili ou Stephen Curry par exemple.

5-Role-Playing Ball-Handler : Ces joueurs là jouent moins que les précédents cités et ont donc un impact nettement moins grand, comme Rudy Fernandez ou Aaron Brooks par exemple.

6-3-Point Rebounder : Ces joueurs ont la capacité de bien manier le ballon à 3- points et sont également capable de prendre beaucoup de rebonds, comme Luol Deng ou Chase Budinger par exemple.

7-Scoring Rebounder : Ces joueurs récupèrent fréquemment la balle sur les rebonds et marquent ainsi des points en seconde chance, ils méritent une attention particulière de la défense adverse, comme Dirk Nowitzki ou Lamarcus Aldridge par exemple.

8-Paint Protector : Ces joueurs sont des grands joueurs capable de tenir une raquette en bloquant le passage et captant beaucoup de rebonds, comme Marcus Camby ou Tyson Chandler par exemple.

9-Scoring Paint ProtectorCes joueurs se démarquent en attaque et en défense, marquant, captant les rebonds et en bloquant de nombreux tirs, comme par exemple Kevin Love ou Blake Griffin.

10-NBA 1st-Team : Il s’agit d’un groupe sélect de joueurs à ce jour supérieur à la moyenne dans toutes les catégories statistiques que le logiciel  regroupe, indépendamment de leur taille ou le poids. Kevin Durant et LeBron James rentrent dans cette catégorie.

11-NBA 2nd-TeamPas tout à fait aussi bon que la first team, mais tout de même vraiment bon, Rudy Gay ou Paul Pierce sont des exemples.

12-Role PlayerCes joueurs sont un peu moins cotés que les joueurs de la 2nd team, en partie du fait qu’il joue moins de minutes ou ne sont simplement pas encore au niveau, Shane Battier ou Ronnie Brewer sont des exemples. 

13-One-of-a-Kind : Ces gars-là sont si bons en dehors des statistiques qu’ils sont outre les diagrammes. Le logiciel n’a pas pu les relier à n’importe quel autre joueur. Derrick Rose est l’exemple parfait.

Les 13 postes sont basés sur la moyenne de la ligue dans les sept catégories statistiques: points, rebonds, passes, interceptions, les tirs bloqués, les pertes de balle et les fautes. Les statistiques ont été normalisées sur une base par minute pour ajuster le temps de jeu.

Cela dit, les noms de certains de ces nouveaux postes pourrait être mal perçus. Par exemple, Rondo, chef de file des Celtics, est classé comme un « role player »  qui est couramment utilisé en basket-ball pour décrire un joueur banal mais avec un ensemble de compétences, dans le cas précis de Rajon Rondo le statut de role player est dû au fait que ce dernier lorsqu’il passe à travers des matchs n’assure que les passes, laissant les autres compartiments de jeu à l’abandon, peu de points et peu de rebonds.

Pour illustrer tout ça, nous allons enfin vous faire découvrir les courbes publié par notre jeune universitaire passionné de NBA, on vous laisse regarder attentivement et vous donnons plus d’infos après :

 Voilà ici le tableau ne doit pas vous évoquez grand chose, en fait Muthu Alagappan exprime ici les résultats de la moyenne de ses statistiques, les points sont les 452 joueurs de la ligue et lignes les relient en eux. Vous me direz ici dans le cas présent on ne comprend pas grand chose… Effectivement je suis entièrement d’accord c’est pourquoi nous avons deux exemples concrets, à commencer par les Mavericks 2010/2011 champions NBA contre toute attente :

Les points rouges sont les différents joueurs de Dallas la saison dernière et comme on peut le constater ces derniers possédaient quasiment un joueur dans chaque position, ce qui a permis une richesse d’effectif et donc une menace à tous les postes.

En revanche les Timberwolves possèdent trop de joueurs avec des styles similaires et une pénurie de « Scoring Rebounder » et «Paint Protector», les laissant vulnérables au coeur de la raquette.

Pour finir la formule de notre ami, Muthu Alagapan pourrait être la solution pour les équipes en désespoir de se tourner vers les vrais besoins de ces dernières lors des recrutements pour éviter de se retrouver avec une flopée de joueurs similaires qui se gêneraient mutuellement… New York City, si tu nous entends…

Source: Wired

8 Comments

  1. très intéressant cette étude je ne suis pas allé jusqu'au bout mais le début me plait bien

  2. Oui j'aime !! vraiment interessant !ça va peut être motivé les équipes à faire des recherches de joueurs dont ils ont besoin !

    1. Dis pas ça, c'est juste que tu ne comprend pas, et vu ton commentaire, c'est pas étonnant.

      1. (c'est ce que je me suis dit…^^)

  3. Etude très intéressante ! Si les équipes NBA y prete attention, peut être verra-t-on des collectifs plus complets et mieux organisés, et pourquoi pas une concurrence encore plus rude ! :D

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