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Calculer l'espérance pythagoricienne d'une équipe

Estimez le pourcentage de victoires et le nombre de victoires attendus d'une équipe à partir des points marqués et encaissés, et comparez avec son bilan réel pour mesurer la part de chance.

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Résultats

Pourcentage de victoires attendu

62,4 %

Victoires attendues

21,2

Défaites attendues
12,8
Victoires réelles moins attendues (chance)
-1,2
Bilan conforme aux points marqués et encaissés
Différence de points par match
2,94

L’idée de Bill James

À la fin des années 1970, l’analyste de baseball Bill James remarque que le bilan d’une équipe découle de très près des points qu’elle marque et encaisse. Il appelle sa formule l’espérance pythagoricienne, parce qu’elle rappelle le théorème de Pythagore :

Victoires % = PM^x ÷ (PM^x + PE^x)

PM désigne les points marqués, PE les points encaissés et x un exposant ajusté à chaque sport.

Exposants par sport

Sport Exposant habituel
Basket-ball (NBA) 13,91 à 16,5
Baseball (MLB) 1,83 (2 dans la formule d’origine)
Football américain (NFL) 2,37
Hockey sur glace (NHL) 2,0 à 2,15

L’exposant du basket est élevé parce que les points sont nombreux : un petit avantage par match se traduit par beaucoup de victoires.

Exemple

Une équipe de basket marque 2 800 points et en encaisse 2 700 sur 34 matchs, la longueur d’une saison régulière de Betclic Élite :

  • pourcentage de victoires attendu : 2 800^13,91 ÷ (2 800^13,91 + 2 700^13,91) ≈ 62,4 % ;
  • bilan attendu : environ 21 victoires et 13 défaites.

Si l’équipe n’a gagné que 20 matchs, elle a fait un peu moins bien que ce qu’annonce sa différence de points.

Ce que dit l’écart

Une équipe qui gagne nettement plus que son espérance pythagoricienne a souvent un bilan exceptionnel dans les matchs serrés. Ce bilan se répète rarement : ces équipes ont tendance à revenir vers la moyenne la saison suivante. À l’inverse, les équipes en dessous de leur espérance progressent souvent. Les analystes utilisent cet écart pour séparer talent et chance, surtout en milieu de saison.

Et le football ?

En football, les matchs nuls sont fréquents et la formule simple fonctionne mal. Les analystes préfèrent des modèles fondés sur les buts attendus (xG) ou des lois de Poisson qui estiment séparément les probabilités de victoire, de nul et de défaite. Un exposant d’environ 1,3 donne malgré tout un ordre de grandeur du ratio de points.

Limites

  • La formule est fiable sur une saison complète ; après quelques matchs, elle est très bruitée.
  • Les larges victoires gonflent la différence de points sans ajouter de victoires.
  • Des variantes comme « Pythagenpat » adaptent l’exposant au niveau de scoring : x = ((PM + PE) ÷ matchs)^0,287.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'espérance de Pythagore ?

Une estimation du pourcentage de victoires d'une équipe à partir des points marqués et encaissés : marqués^k divisé par marqués^k plus encaissés^k. Bill James l'a créée pour le baseball avec un exposant de 2.

Quel exposant utiliser ?

Environ 13 à 14 au basket (NBA comme Betclic Élite), 2,37 en football américain, 1,83 au baseball et 2,1 au hockey. Plus un sport est riche en points et peu aléatoire, plus l'exposant est grand.

Marche-t-elle pour le football ou le rugby ?

Mal pour le football, à cause des matchs nuls fréquents et du faible nombre de buts. Au rugby, elle donne une tendance utile, mais il faut traiter les nuls à part.

Pourquoi une équipe dépasse-t-elle son bilan attendu ?

Gagner les matchs serrés, un bon banc ou simplement la chance peuvent faire mieux que l'estimation. Sur une saison, ces écarts se réduisent souvent, ce qui rend la formule utile pour prévoir la suite.

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