NBA 2.0 : Du Basketball Smart à l’ère du BIG DATA
2013, la NBA implémente SportVU, un systéme de tracking capable de capturer des données à hauteur de 25 fois par seconde sur les joueurs et leurs différentes interactions sur le terrain.
Les NBA Finals 2015 et 2016 mettant aux prises les Warriors et Cavaliers sont la preuve évidente de l’emprise du phénomène Basketball Analytics sur la NBA. Ces finales, les plus suivis depuis l’ère Michael Jordan, sont une confrontation entre deux équipes ayant recours massivement à l’étude avancée des statistiques, avec une forte influence sur leur style de jeu.
Au-delà de nos deux finalistes, d’autres franchise NBA ne jurent plus que par le Basketball Advanced Analytics. Les Rockets de Houston, dirigé par un GURU de l’analytique, Daryl Morey, sont connus pour leur recours quasi exclusivement aux statistiques avancées pour toutes leurs décisions, de scout, de lineup, de stratégies de jeu... etc. A titre d’exemple, les Rockets ne prennent quasiment plus de tirs longue distance à deux point et les ont remplacé par des tirs à 3 points.
Cette décision a beaucoup de sens : quel intérêt à prendre des tirs risqués, de par leur distance, et qui ne valent que 2 points alors que les tirs à 3 points présentent quasiment le même risque mais avec un 1 point potentiel en plus. Ceci illustre parfaitement, comment le Basketball Analytics s’est fait une place de choix dans les outils de coaching NBA aujourd’hui.
Si l’amorce de ce mouvement est en marche depuis quelques années, le vrai déclic fut l’adoption par la NBA d’un système de tracking de la performance des joueurs dans les 30 salles de la ligue. Grace à ce système, chaque Micro-mouvement est désormais mesuré, évalué, enregistré et archivé.
Avec ces montagne d’information, les coachs, grâce à leurs analystes, connaissent désormais mieux leurs joueurs et leurs tendances, voir même les groupes de joueurs qui collaborent le mieux ensemble. Ceci est valable également dans la démarche de Scout des adversaires et des joueurs prospects avec une évaluation désormais plus objective, Chiffres Vs Intuition/Impressions.
Prenons, à titre d’illustration, les Volume Scorers, des joueurs qui prennent énormément de tirs, scorent beaucoup de points, mais sans aucune valeur ajoutée en défense, sur les rebonds, et autres aspect du jeu. Jusque là, ces joueurs échappaient aux radars (presse, General Management, coach) grâce à leurs performances en points. Aujourd’hui, ce n’est plus le cas. Ils sont attendus sur leur impact global sur le jeu, le cas de James Harden.
L’adoption du Basketball Analytics, n’est pas sans impact sur le développement même et la formation du futur joueur NBA. L’émergence d’un joueur tel que Stephen Curry n’est pas dû uniquement à ses gènes (Dell Curry) mais plutôt à un changement dans la culture du tir en NBA. Sur les 10 dernières années, nous sommes passés de 15 tirs à 3 points tentés par match à une moyenne de 25 tirs (+66%). Etre tireur d’élite NBA n’est plus un luxe, c’est désormais un nécessité avec ce qui s’en suit comme programme d’entrainement spécifique favorisant l’éclosion de tels talents.
L’évaluation de la performance défensive, est une autre facette de la révolution Basketball Analytics en NBA. Jusqu’à là dans l’ombre de performances offensives, le rendement défensif n’était pas réellement évalué ou du moins pas de maniére pertinente puisque les Box Scores n’en capturent pas les données intangibles.
L’analyse avancée des statistiques permet désormais de passer outre ce problème à travers une combinaison d’indicateurs dont le rôle est de distribuer le crédit (mérite) au défenseur. Elle a même était à l’origine de l’émergence de défenseur élite, capable de stopper n’importe quel joueur. Le cas Shane Batier contre Kobe Bryant fut le plus éloquent.
Lors des NBA Finals 2008, l’actual Analyste à ESPN, a eu recourt à l’analyse avancée des statistiques du jeu de Kobe afin de mieux le connaitre, comprendre son influence sur le jeu offensif des Lakers et trouver le meilleur sénario possible pour la défense des Heat de Miami. Cette année-là, les Lakers tournaient à 0.98 point/Possesion. Seule exception, les soirs ou Kobe prennait beaucoup de tirs à mi-distance, après dribble sur sa main gauche, pour un rendement de à 0.88. Je vous laisser deviner ce que Shane Batier a essayé de faire faire à Kobe Bryant tout au long de ces Finals avec à la clé une bague de Champion.
Pour conclure, je souhaite revenir sur l’immense performance de Klay Thompson face aux Pacers d’Indiana et démontrer le rôle majeur de l’analyse avancée des statistiques dans cet exploit.
Pour se faire, prêtons nous à un petit jeu de comparaison entre la distribution des différentes formes de jeu de Thompson et leur efficacité d’une part, et les performances défensives des Pacers sur ces mêmes formes de jeu d’autre part.
En termes d’efficacité, Thompson a clairement un avantage sur trois formes de jeu que sont le Pick N'Roll, le jeu de transition et les tirs sur écran non porteur. Mais ce n’est qu’une partie de l’histoire.
Comparons maintenant 3 éléments qui ont trait au volume de jeu :
- La répartition des possessions individuelles de K.THOMPSON autour des différentes formes de jeu depuis le début de saison 2016-2017
- La répartition des possessions défensives des Pacers autour de ces mêmes forme de jeu et sur la même période
- La répartition des possessions individuelles de K.THOMPSON autour des différentes formes de jeu contre les Pacers avec à la clé 60 points en 29 minutes.
Sur le Pick’N’Roll, Thompson a certes un avantage en terme d‘efficacité mais pas en terme de fréquence de jeu. En clair, quel intérêt à jouer en Pick’N’Roll contre une équipe qui en défend sur 16% de ses possessions défensives alors que ce n’est pas sa tasse de thé à lui (4% des possessions individuelles) ?
En revanche, les actions de tirs sur écran non porteur semble etre un très bon compromis. La défense des Pacers autorisent là-dessus 48% d’efficacité depuis le début de saison, ce qui semble être dans les cordes de Thompson (lui-même à 48%). Le génie de Steve Kerr réside dans le choix d’augmenter sensiblement le volume de Thompson sur cette forme de jeu (45% contre 30% habituellement) face à une défense des Pacers qui n’en défend que sur 7% de ses possessions défensives depuis le début de saison.
Une ultime démonstration de la force et la pertinence du phénomène Basketball Analytics.