Nous essayons de construire un modèle d’évaluation du niveau des joueurs à travers les meneurs de la classe 2017. Retrouvez ici la première partie, la deuxième, la troisième, la quatrième et la cinquième.
Guillaume (@GuillaumeBInfos)
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Septième modèle : 67 variables pouvant prendre 10 valeurs ; 18 (+4) coefficients ; 22 autres coefficients
Le bidouillage mathématiques : Pour chaque compétence, on attribue trois notes : la maîtrise de cette compétence, l’importance de cette compétence dans le jeu, et la fréquence d’utilisation et de réussite de cette compétence par le joueur.
Donc trois score sur 10 que l’on va multiplier entre eux.
Détail technique : les scores que nous avions ramené en pourcentage, nous allons les ramer sur 10 cette fois, pour avoir chacun des trois éléments exprimés sur une échelle de 10. 86% devient 8.6/10. Si vous ne comprenez pas, ce n’est pas important, simplement un bidouillage technique sans importance et juste pour faire joli.
Point important : On se limite aux grandes sous catégories (par exemple « isolation » plutôt que vitesse latérale + footwork + posture défensive + etc) SAUF pour le jump-shot. Pourquoi ? Dans d’autres domaines du jeu il y a toujours moyen de compenser (Wall ou Westbrook ne sont pas les finisseurs les plus fins et accomplis de la ligue mais le fait d’aller bien et souvent au cercle avec leur explosivité compense très bien). Or, avec le shoot, la différence entre quelqu’un qui a du pull-up 3’s ou tout simplement du catch & shoot est grande. La différence entre quelqu’un qui fait bien un peu de tout ou quelqu’un qui fait une seule chose extrêmement bien est grande également dans l’impact que ça a dans le jeu. Tout simplement.
Voici donc les notes de maîtrise de compétence, que l’on a attribué au début :
Voici les coefficients d’importance, établis précédemment :
Et enfin, la nouvelle dimension que l’on vient d’ajouter : la fréquence de réussite :
Pour rappel, la note N du niveau de jeu d’un joueur est donc celle ci :
N = ∑ m * i * f
Et voilà les résultats :
L’analyse : Lonzo Ball remonte, mais globalement on n’est pas encore totalement satisfait.
Quelque chose semble encore manquer pour parfaire le tableau. Mais quoi donc ?
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Le dernier facteur déterminant
Il est vrai qu’une notion importante à été omise, et qui est pourtant déterminante : la capacité de production du joueur. Pour cela, reprenons le paradoxe de Green-Westbrook, et améliorons le encore.
Qu’est ce qui fait que Russell Westbrook est un joueur immensément plus grand que Jeff Green alors qu’il ne maîtrise pas forcément beaucoup plus d’aspects du jeu ? Sa capacité à jouer. Sa capacité à produire. En somme, sa capacité à être bon, tout simplement.
C’est un facteur essentiel. Une qualité difficilement quantifiable qui va au-delà de l’efficacité même. On retrouve beaucoup de joueurs efficaces parmi les role players, mais dans des rôles précis, ou alors qui ne seraient pas aussi efficaces si on leur confiait beaucoup plus de responsabilité.
Jeff Green, c’est un peu ça. Il peut driver, il peut finir au cercle, il peut tirer en catch & shoot, mais aussi en sortie de dribble, il peut jouer un peu au poste, il peut défendre à l’occasion, sur l’homme comme loin du ballon. Mais il n’arrive pas à rassembler tout ça, à manufacturer tout cela en performances concrètes. Il ne « les mets pas ensemble » (traduction canadienne du « put it together » américain, expression imagée et qui fait bien comprendre ce qu’il faut comprendre).
Jeff Green, c’est le mec qui doit préparer une potion, il a énormément d’ingrédients dans sa besace, mais il sait pas trop comment faire. Il hésite. Il utilise jamais tout à la fois. Il n’a pas recette. Russell Westbrook, c’est le mec qui a la recette, mais que des pattes de tarentules et des baies rouges comme ingrédients, mais il s’en fout. Chaque soir du coup il prépare la même potion, t’es jamais surpris, mais elle est tellement détonante en bouche sa potion qu’elle fait son petit effet. Je caricature encore une fois énormément pour Westbrook, afin de bien me faire comprendre.
Si on devait vraiment essayer de quantifier et de théoriser cette capacité à produire, on ferait sans doute appel à des notions d’agressivité, d’endurance aussi, d’efficacité évidement un peu, de confiance en soit, et pleins d’autres. C’est un sujet qui mériterai à lui seul une longue dissertation, et que nous ne feront pas ici.
En ce qui concerne nos mathématiques, voilà une solution très simple pour essayer d’exprimer ça : un facteur de production. L’astuce ici c’est que ce facteur, on va l’appliquer sur le résultat final plutôt que d’essayer d’en trouver des différents pour chaque domaine du jeu. Au contraire, on prend le cas général : un joueur, qu’importe la manière, est il productif ou non ?
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Huitième modèle : 67 variables pouvant prendre 10 valeurs ; 18 (+4) coefficients ; 22 autres coefficients ; un coefficient particulier
Le bidouillage mathématiques : On multiplie le score final par un facteur de production, plus ou moins grand en fonction de si le joueur produit beaucoup ou non.
Le plus gros facteur de production revient à Markelle Fultz, non seulement très régulier mais portant son équipe et ayant quasi chaque soir un gros impact. Vient ensuite Lonzo Ball, tout autant régulier mais moins productif, puis un peu plus loin Dennis Smith (beaucoup plus irrégulier). De’Aaron Fox vient ensuite, moins majeur, moins régulier, moins productif tout simplement à Kentucky, et enfin Ntilikina qui n’était qu’un simple role player l’an passé.
L’analyse : Voyez comme un seul facteur arrive à complètement chambouler l’ordre, alors qu’avec une multitude de petits facteurs attribués dans la grand soucis du détail on n’était pas arrivé à cela. Ici, ce qui nous permet de faire ça, c’est la transcendance de la notion qu’on exprime : la capacité à bien jouer, à être productif, elle est relative à l’ensemble du jeu dans son aspect entier, et pas dans chacun des domaines précis.
En utilisant ce modèle on aurait très bien pu décrire la duel de la draft 2016, et ce pourquoi les Sixers ont préféré Ben Simmons à Brandon Ingram : au moment de lister les qualités de chacun, d’en faire la somme, de juger leur importance, Ingram serait apparu vainqueur (un profil bien plus complet que Simmons, qui lui ne possède pas de shoot fiable). Mais si on introduisait la notion de production, la capacité à performer, à bien jouer, à être bon, Simmons repasse devant.
Je crois qu’on va s’arrêter là. Il est assez satisfaisant ce tableau, et il colle très bien à la réalité. Encore une fois, tout cet aspect de la production, la réflexion basket autour de ça, la réflexion mathématiques autour de ça (et quel objet mathématique utiliser pour l’exprimer) et les coefficients en eux-mêmes, tout cela aurait sans aucun doute mérité un article en lui même.
Mais on va quand même s’arrêter là. Après avoir combattu durement pour réconcilier mathématiques et réalité basketballistique, on semble arrivé sur un bon compromis. Notre modèle (mathématiques) nous présente des résultats à la fois fiables et cohérents, par rapport à mon propre avis et par rapport aux avis pertinents sur le sujet.
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Conclusion :
Liste non exhaustive de remarques en conclusion de notre bilan :
1) A-t-on utilisé les bons outils mathématiques ? Ici, nous avons fait le choix d’utiliser seulement des nombres entiers (1, 2, 3, 4, 5, etc plutôt que de des décimaux, des franctions, des nombres irrationnels voire même des nombres réels), et des formules relativement simples. Il semble évident que bidouiller un peu plus qu’une simple addition de valeurs semble possible pour notamment tenter de donner plus d’importance à un aspect qu’à un autre. L’utilisation d’autres outils mathématiques (comme les fonctions exponentielles, logarithmiques) auraient peut être permis de mieux décrire la réalité basket.
Par exemple, entre un excellent défenseur et un défenseur d’élite, la valeur ajoutée est négligeable alors qu’entre un défenseur catastrophique et un défenseur à peine correct, le différentiel est bien plus grand. Egalement, entre un excellent shooteur et un shooteur d’élite il existe une énorme différence dans le jeu, dans l’utilisation des joueurs, du danger que représente l’arme, de l’attention des défense, alors qu’entre un mauvais shooteur et un shooteur à peine correct, il y a finalement assez peu de différence dans le jeu. Notre modèle est peut être un peu trop linéaire.
2) Une autre « erreur » ou trop grosse approximation que nous avons faite a été de tout compartimenter. Nous ne l’avons pas fait à tort (pour visualiser et évaluer avec précision c’est ainsi que l’on procède) mais dans la vraie vie, dans le basket, chaque caractéristique n’est pas indépendante de toutes les autres. Au contraire : tout est lié.
La capacité d’un joueur à pénétrer et scorer au panier est par exemple directement liée à sa capacité à shooter : si un joueur n’a pas de shoot fiable, le défenseur peut le laisser venir et se tenir prêt à le stopper une fois au cercle, mais si l’attaquant possède un shoot, le défenseur doit être tout le temps sur le qui-vive pour défendre un potentiel shoot tout le long du drive, ce qui ouvre un peu plus le chemin jusqu’au cercle. C’est d’ailleurs ce qui fait que Stephen Curry est un bien meilleur joueur en pénétration que n’importe quel autre joueur qui aurait, intrinsèquement, les mêmes qualités que lui en pénétration. Tout est lié. Et dans notre formule, ça ne l’est peut être pas assez.
3) Au fond, quel est l’intérêt d’établir ce genre de profil idéal ? Chaque franchise qui drafte est un cas particulier en lui même, il n’existe pas de franchise généraliste. Donc, nous avons essayé de trouver les coefficients les plus justes qui soient par rapport au jeu et à ce que doit faire un joueur (potentiellement un grand joueur, ce sont des très hauts choix de draft) mais chaque équipe peut en fait appliquer des coefficients différents. Les Sixers par exemple, qui possédaient déja Ben Simmons pour mener et créer le jeu auraient très bien pu choisir de donner beaucoup d’importance à la défense et au shoot pour trouver le parfait 3&D à coté de Simmons, quitte à ne pas valoriser les capacité de passe. Les Wolves d’avant la draft (et donc d’avant Jimmy Butler) possédaient eux 3 jeunes scoreurs en devenir en la personne de Towns, Wiggins et LaVine et pouvaient donc se contenter dans leur recherche de valoriser seulement la défense et le jeu de passe pour les alimenter. Le Magic d’Orlando, en total reconstruction, aurait très bien pu donner une très grande importante aux capacités de scoring (drive et shoot) quitte à délaisser la défense : il leur faut d’abord et avant tout trouver un go-to-guy, et ensuite on arrive à construire autour et à compenser ses faiblesses s’il est assez fort pour porter l’équipe. Et ainsi de suite.
4) Une notion n’a pas du tout été exprimée à travers notre modèle, ou en tout cas pas de manière évidente, c’est celle du potentiel. Aurait-on pu déterminer une variable du potentiel pour booster ou rabaisser les scores ? Peut être. Dans le modèle actuel, le potentiel n’a pas été totalement oublié cependant, il recoupe tout en fait, et je l’ai considéré à chaque étape de l’évaluation. On aurait pu l’expliciter sous une forme plus concrète, mais c’est un concept, une notion tellement difficile à réellement saisir et définir que cela aurait à mon sens nécessité son propre article en dix parties.
5) Il y a une chance pour que tout cela soit faux, tout simplement parce que j’ai très bien pu me planter en remplissant le tableau. Je ne dis pas que ce travail n’a aucune valeur, ma bonne foi et ma sincérité étant gages d’une recherche honnête et objective. Mais malgré cela, j’ai très bien pu me planter en toute bonne foi, en considérant un peu trop bien ou un peu trop mal certaines qualités ou certains défauts des joueurs en question. Sans doute même, que tout est faux.
6) La diversité des contextes sportifs et extra sportifs va désormais complètement dérégler ce classement que l’on a établi. En fonction de quelle est leur franchise, qui est leur coach, qui sont leur coéquipiers, quels sont les événements personnels dans leur vie qui vont arriver, les possibles futurs échanges, les situations particulières, les véritables potentiels et dynamiques de progression de chacun, les blessures, et bien d’autres, en fonction de tout cela on va sans doute se retrouver dans quelques années avec un classement complètement différent. Peut être que Lonzo Ball ou Markelle Fultz vont décevoir, peut être que Dennis Smith va devenir le vrai joueur majeur de cette cuvée, ou au contraire la grosse déception, et ainsi de suite.
Une remarque cependant : ce n’est pas parce que dans dix ans certains seront devenus bien meilleurs que d’autre que notre classement actuel est faux. Le classement que l’on pourrait établir dans 10 ans sera valable seulement dans 10 ans, celui que l’on a établi aujourd’hui ne l’est qu’aujourd’hui. Moquer les scouts et décideurs de n’avoir pas vu tout le talent qui se cachait sous un joueur ou d’avoir beaucoup trop tressé des louanges à un autre est une erreur bien trop fréquente. Ne vous méprenez pas : Andrea Bargnani était véritablement un prospect de très haut calibre (meilleur que Dirk Nowitzki au même âge), et de la même façon, il y avait vraiment une grosse vingtaine de joueurs meilleurs que Jimmy Butler et Draymond Green au moment de leur draft. La draft est une loterie, et l’ordre de draft ne reflète strictement que les probabilité de devenir un bon joueur : les joueurs étant draftés les premiers sont ceux qui possèdent une probabilité de se développer la plus grande, tandis que les derniers sont ceux qui ont le moins de chance d’y parvenir. Voilà ce qu’est la draft. Ni plus, ni moins. Bargnani avait peut-être 60% de chance de devenir uns star, sauf que c’est tombé dans les 40% d’échec probable. Green ou Butler n’avaient peut être que 10, 5 voir même 2% de chance de devenir une star, et bingo, c’est tombé dessus.
Il n’y a pas de fatalité pour autant, bien que pour illustrer mes propos on ait un peu l’impression que ce soit un lancé de dés qui décide si l’affaire va bien tourner ou non. Bargnani partait avec de très bons atouts mais n’a pas réussi à faire le nécessaire, à travailler (améliorer sa dureté, sa défense, etc) pour s’imposer. Butler et Green partaient de plus loin, il leur a fallu faire bien plus de choses, que plus de facteurs se goupillent bien entre eux (maîtriser la défense à la perfection pour Green par exemple, améliorer de manière extraordinaire son jeu offensif pour Butler) pour que ça se produise. Les joueurs eux-mêmes, leurs coachs et leurs dirigeants prennent une série de décisions qui déterminent la carrière du joueur en question, et quand ils se plantent ils font passer les scouts de l’époque pour des truffes. Moquer les 29 franchises ayant fait l’impasse sur Isaiah Thomas en 2011 me parait très peu pertinent, ni même cohérent. Souligner le travail accompli par Thomas, ses coachs et les franchises qui l’ont fait grandir pour passer d’un joueur qui avait 1% de chance de s’imposer à un joueur qui s’est effectivement imposé, me parait être bien plus pertinent. Pour chaque Giannis Antetokoumpo, il y a un Bruno Caboclo, voire deux ou trois. Pour chaque Rudy Gobert, il y a un Walter Tavares ou un Lucas Nogeira. Pour chaque Stephen Curry (ok, il n’y en a qu’un de Stephen Curry) il y a des tas de Jimmer Fredette.
Donc même si De’Aaron Fox explose pour devenir le meilleur joueur de la draft, Philadelphie aura quand même fait le bon choix avec Markelle Fultz. Ils auront sélectionné le joueur ayant le plus de chances de devenir le meilleur d’entre tous. Les reproches seront à faire à l’organisation ou au joueur de ne pas être parvenu à faire de Fultz ce qu’il aurait dû être, et les louanges seront à faire à Fox et aux Kings d’avoir réussit à excéder les attentes. Quoi qu’il se passe, on pourra toujours revenir sur notre classement et se dire « Lonzo Ball était quand même pas loin d’être le meilleur, même à l’époque » ou « Timagines, Dennis Smith Jr était considéré comme moins fort que Fultz, Ball ou Fox à l’époque, ça parait fou aujourd’hui hein ? ».
Ou que sais je. En fait, on en sait rien. On ne sait rien.
4 Comments
WarriorsBlackKid #P
La conclusion dans la continuité de l'article sur Luka Doncic sur le potentiel.
AlexLeuf
Chose que tu mets très bien en avant au point 5 et qui m'a marqué dès le début : toutes les notations reposent sur des critères subjectifs, bien que j'ai confiance en ta capacité de jugement. Au fur et à mesure des lectures, je m'attendais à voir un changement dans le système de notation pour permettre d'intégrer des performances objectives à partir des performances des joueurs, mais tu as surtout joué sur l'ajustement du modèle.
Cela dit, se baser sur des statistiques objectives était tout de même compliqué pour deux raisons :
– pas forcément autant de ressources à disposition entre les joueurs de NCAA et de Pro A
– le contexte collectif est hyper variable même en NCAA, comme l'a montré l'exemple Fultz.
Utiliser des notations objectives sera donc bien plus simple au bout d'un an de NBA pour ces joueurs car ils auront un contexte global relativement proche, avec la même concurrence. Et il y aura beaucoup plus de statistiques à disposition.
Guillaume
Qu'entends tu pas stats objectives, tu veux dire les stats individuelles ? J'avoue y accorder bien peu d'importance, de manière générale et a fortiori pour la draft où il faut juger des qualités intrinsèques d'un joueur. Les stats de points, passe, rebonds, c'est beaucoup trop dépendant du contexte, des partenaires, du coaching, du rôle en attaque. A mon sens. Après, je ne l'occulte pas complètement cet aspect puisqu'il se retrouve dans le dernier facteur de "production" : plus un joueur produisait des stats, plus il a un coeff élevé.
Le problème c'est qu'il me faut une base de départ, et moi tout seul, je ne peux pas donner des notations différentes. Ce qui serait intéressant pour contourner l'inévitable subjectivité des jugement ce serait de demander à un gros panel de gens qui s'y connaissent bien de noter, puis de faire une moyenne pour chaque note.
AlexLeuf
Par stats objectives, j'entends en effet des stats mesurées à partir des performances des joueurs lors des matchs. Bien évidemment les stats "basiques" comme points, rebonds et passes ne seront absolument pas suffisantes. Mais à l'ère des stats avancées, celles-ci pourraient être utiles. Par exemple, on a désormais à disposition le détail des shoots réussis selon la distance, le type de tir, l'espace par rapport à l'adversaire, le moment du match… Une diversité très importante. Néanmoins j'ai bien conscience que c'est surtout valable pour la NBA, cette diversité n'étant pas à disposition en NCAA ou en Pro A. La diversité des contextes s'exprime encore plus avant la draft. Par contre pour comparer ces mêmes joueurs après un an de NBA, toutes ces stats avancées auraient leur place je pense.
Pour en revenir à une comparaison pre-draft, inclure des données issues du draft combine ou workout pre-draft serait aussi quelque chose de pertinent à mon sens. Mais on souffre là encore du manque de mise à disposition des données.