Depuis la saison 2020-21, Magnus Corsi vit une deuxième phase de son existence. Ne trackant plus les données nous-mêmes, nous avons commencé à utiliser les données collectées par la Ligue afin de les analyser et de produire l’indicateur des Win Shares permettant d’évaluer la valeur et la performance des joueurs.

Ceci est une mise à jour de l’article publié l’an passé.
Les Win Shares
Les Win Shares, ou littéralement les parts de victoires, est un indicateur créé par le célèbre analyste de baseball Bill James, qui souhaitait alors quantifier combien de victoires chaque joueur avait rapporté à son équipe sur la saison. Le modèle a été adapté au hockey, surtout par Justin Kubatko dont nous avons repris la recette.

La formule est aussi longue qu’une déclaration d’impôt canadienne mais repose sur le principe d’analyser séparément la contribution offensive et la contribution défensive. Dans les deux cas, la performance du joueur (buts et assists en attaque, différentiel de buts à 5v5 en défense), est toujours mise en perspective selon les résultats totaux de son équipe, la position du joueur et son temps de jeu. Donc un bon joueur dans une bonne équipe ne bénéficie pas vraiment des résultats collectifs, alors qu’un bon joueur dans une mauvaise équipe se voit accorder des circonstances atténuantes.

La question d’une statistique unique pour analyser la performance d’un joueur a fait, et fait toujours, débat dans le monde du hockey et dans les autres sports. Notre position est qu’un indicateur comme les Win Shares, ou les WAR, GAR et autres, donne une vision à haut niveau de la performance d’un joueur, de la même façon que les jeux vidéo donnent des côtes de valeur. En revanche, les raisons pour lesquelles un joueur est bon, ou non, peuvent être très différentes. Analyser son impact défensif, offensif, dans la transition, la construction, dans les unités spéciales et autre, demande de se plonger dans des statistiques et la vidéo. En attendant, les Win Shares nous permettent déjà de faire beaucoup de choses.

 

Définir une valeur en début de saison
Chaque joueur voit sa Win Shares évoluer au fil des matchs, mais cela rend les résultats très volatiles pendant un long moment. Le travail effectué en NHL par le journaliste de The Athletic Dom Luszczyszyn nous a donc inspiré pour établir un moyen logique d’obtenir une valeur stable pour chaque joueur, y compris avant que la saison commence.

La solution est simple, il faut prendre en compte les performances des saisons précédentes.

Pour les joueurs n’ayant pas, ou très peu, évolué en Magnus (moins de 10 matchs par saison), nous avons pris le parti de leur attribuer une équivalence en fonction de leurs points par match équivalent Magnus suivant notre modèle de projection de points qui compare la valeur des autres ligues à la Magnus. On peut ainsi voir ci-dessous qu’historiquement, plus un joueur produit, plus sa Win Shares est élevée, c’est logique. Le même procédé est utilisé pour les gardiens en fonction de leur pourcentage d’arrêts.

La valeur en Win Shares évolue pendant la saison
Suivant le même principe d’étude que pour nos projections de points, il est apparu que le plus prédictif était de prendre principalement la saison précédente (à 75%) et celle d’avant à 25%. En discutant ensuite avec Dom Luszczyszyn, nous avons vu comment incorporer au fur et à mesure de la saison les performances du joueur, afin que la Win Shares évolue en fonction de ses performances présentes, au lieu de rester figer de septembre à mars.

Pour cela, nous allons simplement tenir à jour les éléments permettant de calculer la Win Shares d’un joueur, et sa saison 2021-22 prendra au fur et à mesure de plus en plus de poids dans le calcul global. Concrètement, au premier jour de la saison, la Win Shares 2021-22 compte pour 0% du total, et 44 matchs plus tard, elle comptera pour environ 50%, alors que la Win Shares 2020-21 aura baissé à 35%, et celle de 2019-20 à 15%.

Cela est non seulement logique mais permet d’être à jour pour les joueurs qui connaissent des saisons exceptionnelles ou au contraire en deçà des attentes.

L’an passé, le meilleur attaquant était Guillaume Leclerc avec 3.5 Win Shares, devant Lukas Kaspar et Greg Squires (en début de saison). En défense, Kyle Hardy dominait toujours avec 3.4 Win Shares, devant Patrick McEachen et Patrick Coulombe.
Présentation de la saison 2021-22
Pour vous présenter tous les joueurs de la saison et la force des effectifs, nous avons posté ces profils résumés qui présentent les performances du joueur ces dernières saisons en termes de points mais aussi évidement de Win Shares.
Ils donnent également la projection pour la saison à venir, comme les 54 points et 2.7 Win Shares de Damien Fleury ici. Dernière touche, afin de placer cette valeur dans un contexte compréhensible, nous avons indiqué qu’avec 2.7 Win Shares se situe au 98e percentile parmi les attaquants de la ligue, donc tout près du sommet.
Pour la vision collective, il est ainsi facile de voir les forces et faiblesses de chaque équipe. Cergy par exemple peut compter sur deux attaquants parmi l’élite de la ligue avec Charles Levesque à 2.7 Win Shares (93e percentile) et Owre Stevens à 2.4 Win Shares (89e percentile), mais aussi quatre avants au-delà du 70e percentile (Rajamaki, Kestila, Tait et Hordelalay). La défense est cependant un peu moins étoffée et Sébastien Ylonen dans les cages pâtit encore un peu de sa saison 2020 morose à Gap.

Sur papier, Cergy possède ainsi au total la 5e meilleure attaque, la 5e défense et le 9e groupe de gardiens.

Camembert et autres prédictions
En sachant la valeur des équipes, nous pouvons évidement comparer les adversaires d’un soir. Camembert continuera cette saison à prendre en compte les 19 joueurs présents au coup d’envoi (sans compter le gardien remplaçant donc), et additionne combien de Win Shares par match ces 19 joueurs valent.
A titre d’exemple pour le match du 21 septembre prochain, avec son effectif complet, Angers est légèrement plus fort que Amiens. Cependant, nous rajoutons une pondération positive pour Amiens qui joue à domicile, et qui reflète que, historiquement, 57% des équipes à domicile ont gagné leur match. Et cela nous donne un Camembert de 51.3% de probabilité de victoire pour les Gothiques contre 48.7% pour les Ducs.

 

En utilisant les Win Shares pour évaluer la force des équipes l’an passé, Camembert a terminé avec 66.2% de bonnes prédictions, contre 70.6% en 2019-20. Un résultat satisfaisant vu tous les aléas de préparation pour les équipes et le calendrier en dents de scie. Nous avons hâte de voir ce que le modèle donnera sur une saison normale !

En pronostiquant les résultats de chaque match, nous continuerons également de projeter le classement probable en fin de saison ainsi que le résultat des playoffs suivant ce même classement !

Que les choses sérieuses commencent ! Bonne saison à tous.