Petit à petit, la data est en train de révolutionner le football. Moins vite que dans beaucoup d’autres sports majeurs, mais d’une manière assez «inexorable», selon Gauthier Ganaye (33 ans). Ce dernier, CEO des clubs de Nancy (Ligue 2 française) et Ostende (D1 belge), où il représente un groupe d’investisseurs sino-américains, en est un grand partisan. Surtout dans le domaine du recrutement. Il nous a expliqué pourquoi.
Voici quelques semaines, vous disiez dans une interview donnée au journal français L’Équipe que «ceux qui ne s’adapteront pas à l’utilisation de la data dans le foot vont crever». C’est tout de même assez radical comme propos…
Gauthier Ganaye. – «Nous sommes le sport le plus populaire au monde, celui qui draine également les revenus les plus importants sur la planète. En football, certaines décisions valent des millions. Voire des dizaines ou des centaines de millions d’euros dans les plus hautes sphères. Et quand vous devez poser des choix de ce niveau-là, vous vous devez de rationaliser les choses. C’est là que les data ont leur importance. Elles peuvent amener une part de rationalité.
Or, je constate que le foot est le sport qui est le plus en retard dans ce domaine-là! Cela saute aux yeux quand on le compare à l’évolution d’autres disciplines collectives sportives majeures. Elles ont toutes suivi cette dynamique des data… Pourtant, leur arrivée dans le foot est inexorable. L’avenir de ce sport passe par là. J’en suis sûr et certain! C’est le sens de l’histoire. Et c’est d’autant plus vrai quand ont voit les arrivées d’importants investisseurs internationaux à la tête des clubs. On ne peut plus continuer à prendre des décisions d’investissements à 20 millions d’euros sur base de deux rapports de scouting…
On ne peut plus continuer à prendre des décisions d’investissements à 20 millions d’euros sur base de deux rapports de scouting…
On entend quand même de plus en plus parler de ces data dans le foot. Certains clubs de Premier League anglais, comme Fulham ou Brighton, sont, par exemple, connus pour baser leur recrutement sur l’analyse de données statistiques. À votre avis, quel est le pourcentage de clubs qui s’en servent réellement?
«Aujourd’hui, tout le monde, à sa petite échelle, utilise de la data dans les clubs. Puisque, depuis une dizaine d’années, on les exploite comme un outil d’aide à la performance, en mesurant et en enregistrant les données de ses propres joueurs. En revanche, le nombre de clubs qui profitent des data en matière de recrutement est bien plus faible. Et, à mes yeux, il y a encore une différence entre ces clubs-là et ceux qui, comme nous, ont un recrutement ‘drivé’ par la data. C’est-à-dire que cette dernière est le point de départ du choix de nos futurs joueurs.
C’est votre point de départ, donc. Mais est-ce l’unique facteur que vous prenez en compte? Ou bien l’humain entre aussi toujours dans l’équation?
«Généralement, quand on explique qu’on recrute en travaillant avec de la data, on nous traite ‘d’apprentis sorciers’ ou on nous lance que ‘ce sont des ordinateurs qui prennent les décisions pour nous’. Tout cela est sans doute la meilleure preuve que notre manière de travailler reste un peu abstraite aux yeux du grand public…
Généralement, quand on explique qu’on recrute en travaillant avec de la data, on nous traite ‘d’apprentis sorciers’ ou on nous lance que ‘ce sont des ordinateurs qui prennent les décisions pour nous’.
Notre seul but est d’obtenir, comme je le disais, le plus d’informations possible avant de prendre une décision. Et ces data sont des infos parmi d’autres. Après, bien sûr qu’à côté, nous avons aussi toujours une cellule de scouting et que nos scouts vont scruter les joueurs pour lesquels nous avons de l’intérêt. Avec la data d’un côté, l’humain de l’autre, on a deux points de vue complémentaires. Et je ne vois pas pourquoi nous devrions privilégier une source d’information par rapport à l’autre.
Depuis plusieurs années, nous avons développé et mis en place de manière empirique notre propre système. Un modèle mixte qui fonctionne bien et nous permet de réduire notre marge d’erreur.
Concrètement, cela se passe comment quand vous recrutez un joueur?
«Tout part du terrain. Et plus précisément du style de jeu de notre équipe. Celui-ci étant parfaitement clair chez nous, nous savons exactement de quels profils (de joueurs) nous avons besoin. Et lesquels nous devons recruter. C’est à ce moment-là que nos data entrent en jeu. Elles nous permettent de rechercher certaines caractéristiques bien précises liées à ces profils.
D’autres données sont également prises en compte dans l’équation, dont celles dont nous avons besoin pour la stratégie de ‘trading’ que nous avons mise en place. C’est un poste important de nos recettes. Nous devons ‘développer’ des joueurs en vue de les revendre sur le marché. Et, à ce niveau-là, on ne peut pas se permettre, par exemple, d’oublier qu’un joueur de foot connaît son pic de performance vers 26 ou 27 ans. Nous devons donc recruter des éléments n’ayant pas encore atteint cet âge-là…
Il ne suffit pas de se procurer les data, d’installer un algorithme et d’appuyer ensuite sur un bouton pour découvrir la perle rare. Ce serait trop facile.
Pour en revenir à notre fonctionnement en matière de recrutement, toutes les données encodées vont nous permettre de sortir un ou des noms que nos scouts iront ensuite visionner sur le terrain. Nous n’allons donc jamais voir un match au hasard. Pas question dans notre cellule de scouting d’aller ‘à la pêche’ et de se rendre dans un stade sans savoir qui nous allons regarder. Nous optimisons donc le temps de travail de nos scouts. Tout en ayant installé, via les data, un filet de sécurité quant à la qualité de l’élément suivi. Cela évite de faire des erreurs grossières.
Voilà notre manière de travailler depuis l’été dernier dans notre club d’Ostende. Et c’est également comme ça que cela fonctionne à l’AS Nancy Lorraine en vue du prochain mercato estival.
La data est donc pour nous une aide à la décision. Mais au final, dans mes clubs, il n’y a qu’une personne qui prend la décision finale: moi!
Combien de championnats couvrez-vous avec vos data?
«27. Les principales compétitions, ainsi que quelques autres un peu plus exotiques qui nous intéressent.
Et la BGL Ligue, la D1 luxembourgeoise, en fait partie?
«Non. On n’a pas de data la concernant…
Vu que vous achetez ces data à un fournisseur, d’autres clubs doivent forcément les détenir également. N’existe-t-il pas d’«embouteillages» sur les meilleurs joueurs, sur les «pépites» à recruter?
«Non. Tout simplement parce que nous ne regardons pas tous les mêmes choses dans ces data. Et puis, il ne suffit pas de se les procurer, d’installer un algorithme et d’appuyer ensuite sur un bouton pour découvrir la perle rare. Ce serait trop facile [sourire].
L’important, ce sont les questions que notre démarche nous amène à nous poser et l’interprétation que nous en faisons. Et tout le monde n’arrive pas aux mêmes conclusions. Je ne dis pas qu’il n’arrive pas qu’on soit à plusieurs sur le même joueur. Quand on travaille de manière similaire, c’est possible que cela arrive. Mais sincèrement, c’est très rare.
Utilisation de data pour le recrutement, pratique du «trading» de joueurs… tout cela fait très «businessman» dans la démarche. Et ça, dans un monde du foot qui aime la tradition, comme on a encore pu le remarquer récemment avec le rejet assez massif du projet de «Super League européenne»…
«J’assume totalement ce côté ‘businessman’. Et je ne pense pas qu’il faille opposer cette manière de travailler au côté traditionnel et passionnel du foot. Parce que tout supporter attend avant tout des dirigeants de son club de cœur que ceux-ci le gèrent de manière responsable. Et désormais, le ‘trading’ est une ligne qui n’a plus rien d’exceptionnel dans le compte de résultats d’un club de foot. C’est devenu quelque chose de récurrent. Comme le sponsoring ou la billetterie. Si je prends au hasard l’exemple du championnat français, je constate que pratiquement aucun club ne peut se targuer, aujourd’hui, d’avoir une situation stable sans vendre certains de ses meilleurs joueurs chaque saison.
Désormais, le ‘trading’ est une ligne qui n’a plus rien d’exceptionnel dans le compte de résultats d’un club de foot. C’est devenu quelque chose de récurrent. Comme le sponsoring ou la billetterie.
Quand vous êtes un club du top européen, vous pouvez sans doute vous permettre de voir les choses différemment. Même si eux aussi vendent des joueurs, ce sont sans doute les seuls qui peuvent consentir à perdre de l’argent… pour en gagner plus tard. Mais ceux dont je parle représentent peut-être 5% des clubs européens. Pas plus. Dans les autres 95%, on se doit d’avoir une gestion financière responsable et des budgets en équilibre. Et cela passe par le ‘trading’, et donc la vente de certains éléments. On ne fait pas tous le même métier [sourire].
Tout cela est très loin de la formation de juriste que vous avez reçue à Lille. C’est lors de votre passage à la tête de Barnsley en D3 anglaise que cette passion pour les data vous est venue?
«Le foot a toujours été une passion chez moi. C’est ainsi qu’à la fin de mes études de droit, j’ai effectué un stage chez moi, dans le nord de la France, au RC Lens. J’y suis resté, au final, quatre ans et demi, en tant que directeur juridique, puis secrétaire général.
Cependant, je me pensais capable de faire plus, de diriger moi-même un club. C’est ainsi que j’ai débarqué via un cabinet de recrutement à Barnsley en 2017. Un club qui avait alors déjà l’appétence pour ce domaine des data. C’était un des seuls fonctionnant ainsi, et c’est quelque chose qu’on a développé de plus en plus. Jusqu’à devenir la marque de fabrique de ce club, qui n’a pas été loin de monter en Premier League anglaise voici quelques jours.
À Barnsley, vous avez aussi côtoyé la «légende» Billy Beane, l’un des pionniers dans l’utilisation sportive des data. Sa réussite dans le baseball avec les Athletics d’Oakland a été immortalisée dans le film «Moneyball» (2011, en français «Le Stratège»). On se souvient que c’est le comédien Brad Pitt qui jouait son rôle…
«Billy est toujours actionnaire de Barnsley. Et il a aidé le club à franchir bien des étapes dans ce domaine des data. Il nous a fait gagner du temps. Il avait déjà travaillé à la manière de transposer dans le football le modèle qu’il avait mis en place dans le baseball. Notamment du côté des Pays-Bas et du club de l’AZ Alkmaar. Sa science dans ce domaine des data nous a permis d’éviter de commettre bien des erreurs.»
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