Estimation de la valeur de performance d'un joueur de football professionnel à partir de ses statistiques avancées : une application aux cinq grands championnats européens

Details

Supervisors

Satinet, Chloé

Faculty

Louvain School of Management

Degree label

Master [120] : ingénieur de gestion, à finalité spécialisée

Abstract

Le marché des transferts de football alimente depuis plusieurs années l'idée d'une bulle spéculative mais qualifier une bulle suppose de disposer d'une valeur fondamentale de référence dont le prix observé s'écarte (grandeur qui n'existe nulle part dans la littérature sur les transferts). Ce mémoire propose d'en construire un proxy de la valeur de performance : à partir des seules statistiques avancées observables avant un transfert, les modèles prédisent l'indemnité que la performance sportive d'un joueur justifierait. L'écart entre ce proxy et l'indemnité réellement observée constitue l'indicateur de sur- ou sous-évaluation central de ce travail. L'étude porte sur 1 172 transferts à indemnité réelle connue, issus des cinq grands championnats européens sur la période 2018-2024, à partir des bases FBref et Transfermarkt. La démarche combine trois étapes : une analyse en composantes principales réalisée séparément pour chacun des sept postes réduit 63 statistiques avancées à des facteurs synthétiques représentatifs des dimensions de la performance. Une décomposition Shapley LMG assortie d'intervalles de confiance bootstrap identifie les facteurs dominants pour chaque poste. Enfin, trois modèles supervisés sont comparés en validation croisée et le Random Forest (retenu sur six postes sur sept) produit les estimations constituant le proxy de la valeur de performance. La performance observable explique 7 % à 22 % de la variance des indemnités selon les postes, démontrant que la majorité du prix relève de déterminants extra-sportifs. La structuration des écarts confirme cette lecture : les plus fortes sur-évaluations concernent systématiquement des transferts très médiatisés (Bellingham, Rice, Kane), tandis que les sous-évaluations touchent des profils discrets ou en mobilité descendante. La convergence entre la décomposition LMG et les valeurs SHAP est confirmée sur cinq postes sur sept, renforçant la robustesse des résultats. Ce mémoire est le premier à construire explicitement un proxy de la valeur fondamentale d'un joueur à partir de données réelles de transfert, dans un pipeline analytique entièrement documenté et reproductible.