Les limites de la data

Le chapitre « Les limites de la data » apprend à identifier ce que les données peuvent réellement montrer et ce qu’elles ne permettent pas de conclure.

Une représentation partielle du football

Toutes les dimensions du jeu ne sont pas parfaitement mesurables. Les données peuvent manquer d’informations sur :

• l’intention ;
• certaines prises de décision ;
• le contexte exact ;
• les options disponibles ;
• certains comportements sans ballon ;
• des dimensions humaines ou relationnelles.

La qualité des données

Une analyse dépend également de la qualité de la source. Deux fournisseurs peuvent parfois définir ou collecter certains événements différemment. La comparaison doit donc tenir compte de la manière dont les données ont été produites.

La taille de l’échantillon

Quelques matchs peuvent donner une impression qui ne représente pas forcément le niveau habituel. Plus l’échantillon est limité, plus l’interprétation doit rester prudente.

Corrélation et explication

Deux phénomènes peuvent évoluer ensemble sans que l’un soit nécessairement la cause de l’autre. Une relation statistique ne constitue donc pas automatiquement une explication footballistique.

Accepter l’incertitude

Une bonne analyse sait également dire : « Les données disponibles ne permettent pas de conclure avec suffisamment de certitude. »

Mis à jour le : 01/09/2026