Il n’existe pas beaucoup de plateformes de football qui donnent un accès gratuit à des données xG construites sur plus de 100 000 tirs et entraînées via un réseau de neurones. Understat est l’une d’elles.
Ce site couvre six ligues majeures depuis la saison 2014-2015 et propose des métriques avancées que la majorité des outils grand public ignorent encore. Pour un data analyst, un recruteur ou un entraîneur qui commence à travailler avec la donnée, c’est une ressource sérieuse, gratuite, et sous-utilisée.
Voici comment elle fonctionne, ce qu’elle permet vraiment de faire, et en quoi elle se distingue de FBref.
Understat : qu’est-ce que c’est exactement ?
Understat est une plateforme de statistiques football dont le cœur est un modèle xG (Expected Goals) entraîné sur plus de 100 000 tirs avec plus de 10 paramètres par tir, via un algorithme de réseau de neurones. L’objectif affiché par ses créateurs est de produire la méthode d’évaluation de la qualité des tirs la plus précise possible.
Des modèles xG plus simples ne prennent en compte que la position du tir et l’angle par rapport au but. Le modèle d’Understat se différencie en intègrant d’autres paramètres contextuels.
Le site (understat.com) affiche la localisation du tir et des facteurs contextuels comme la minute, la situation de jeu, si le tir est assisté ou non, et la partie du corps utilisée pour tirer. Le modèle lui-même reste partiellement opaque car aucune documentation officielle ne liste explicitement tous les paramètres retenus, ce qui est une limite réelle à garder en tête.
Chez Formations Football, nous recommandons souvent Understat comme premier outil de data pour nos apprenants, justement parce qu’il force à comprendre ce que les métriques mesurent avant de les utiliser. Un xG affiché sans comprendre les paramètres du modèle qui l’a produit est un chiffre qu’on lit, pas qu’on analyse.
Données proposées par Understat
Quelles sont les ligues et données couvertes par l’outil ?
En 2026, Understat propose des données disponibles sur 2014-2015 sur six ligues :
- la Premier League,
- La Liga,
- la Bundesliga,
- la Serie A,
- la Ligue 1 et
- la Premier League russe (RFPL).
C’est à la fois une force et une limite importante. Dix saisons de données sur les cinq grands championnats européens plus le championnat russe permettent des analyses longitudinales sérieuses. En revanche, tout ce qui se passe en dehors de ces six ligues, Ligue 2 comprise, est invisible sur Understat.
Un scout qui travaille sur des marchés moins couverts comme le Portugal, les Pays-Bas, la Belgique ou la Turquie devra aller chercher ses données ailleurs.
Les métriques disponibles sur Understat
Pour chaque joueur, Understat fournit 18 métriques incluant les buts, les passes décisives, les tirs, les passes clés, le xG, le xA, le npg (buts hors penaltys), le npxG (Expected Goals hors penaltys), le xGChain et le xGBuildup.
Métriques disponibles sur Understat par type de donnée
Voici des métriques disponibles sur Understat, regroupées par catégorie pour comprendre ce que chaque indicateur mesure concrètement :
| Catégorie | Métriques | Ce qu’elles mesurent |
|---|---|---|
| Volume offensif | Goals, Shots, Assists, Key Passes | Production brute observée |
| xG de base | xG, xA | Qualité des tirs et passes précédant un tir |
| xG épuré | npxG, npg | Production hors penaltys, plus révélatrice |
| Construction offensive | xGChain, xGBuildup | Contribution dans les séquences aboutissant à un tir |
| Données équipe | xG pour, xGA, points, victoires, nuls, défaites | Lecture des performances collectives |
| Données tir | Localisation, situation, corps utilisé, résultat | Granularité shot-by-shot |
La colonne npxG mérite une attention particulière. Un joueur dont les statistiques xG sont élevées mais dont une part importante provient de penaltys tire profit d’une situation avantageuse plutôt que de ses propres qualités de finisseur. Examiner son npxG permet d’évaluer plus justement sa contribution réelle.
C’est ce type de lecture qui distingue une analyse de footballeurs sérieuse, d’une lecture superficielle des chiffres.
xGChain et xGBuildup : les métriques qui font vraiment la différence
Les deux métriques xGChain et xGBuildup sont propres à Understat et n’ont pas d’équivalent direct sur FBref. Elles sont particulièrement utiles pour évaluer les joueurs dont la contribution n’est pas lisible via les stats classiques.
Le xGChain attribue à chaque joueur impliqué dans une possession aboutissant à un tir la totalité des xG générés par ce tir. Si une séquence se termine par un tir à 0,25 xG, chaque joueur ayant touché le ballon dans cette possession reçoit 0,25 de xGChain. C’est une façon de valoriser l’ensemble de la chaîne offensive, pas uniquement l’action finale.
Le xGBuildup fonctionne selon le même principe, mais exclut les deux dernières actions de la possession soit la passe décisive et le tir. Il valorise donc exclusivement les joueurs ayant participé à la construction de l’action sans en être les protagonistes finaux. Un défenseur central qui relance proprement et déclenche des séquences dangereuses accumule du xGBuildup sans jamais toucher au xA ni au xG.
Une limite importante
Si la possession ne se termine pas par un tir, elle ne génère aucun xGChain pour aucun joueur impliqué.
Le xGChain est donc une métrique de joueur, pas une métrique d’équipe, et les sommes de xGChain au niveau d’une équipe dépassent mécaniquement son xG total puisque chaque joueur reçoit l’intégralité de la valeur.
Understat ou FBref : lequel choisir ?
Les deux plateformes Understat et FBref sont gratuites et complémentaires. Mais elles ne font pas la même chose, et les confondre aboutit à des erreurs d’interprétation.
La différence la plus importante est celle du modèle xG utilisé. FBref utilisait les données Opta (Stats Perform), tandis qu’Understat s’appuie sur son propre modèle de réseau de neurones entraîné en interne.
Une comparaison directe entre les deux sources montre qu’Understat est généralement plus généreux dans ses valeurs xG pour un même tir, bien que la différence ne soit pas significative tant qu’on reste à l’intérieur du même modèle pour ses comparaisons.
Ce point est crucial : on ne mélange pas des xG Understat avec des xG FBref dans une même analyse.
Understat vs FBref : comparatif pratique
Voici un comparatif des deux plateformes sur les critères qui comptent pour un data analyste ou un scout au quotidien :
| Critère | Understat | FBref |
|---|---|---|
| Modèle xG | Réseau de neurones, propriétaire | Anciennement Opta (Stats Perform) |
| Ligues couvertes | 6 ligues depuis 2014-2015 | 30+ ligues, coverage plus large |
| Métriques exclusives | xGChain, xGBuildup | xAG, progressive passes, pressures |
| Données équipe | Oui | Oui, plus détaillées |
| Données tir (shot map) | Oui, shot-by-shot | Via StatsBomb Open Data (partiel) |
| Historique disponible | Saison 2014-2015 à aujourd’hui | Variable selon la ligue |
| Interface | Simple, sobre | Plus dense, courbe d’apprentissage |
| Accès | 100% gratuit | 100% gratuit |
| Ligues mineures | Non | Oui |
À savoir sur FBref
Le 20 janvier 2026, Sports Reference a supprimé la quasi-totalité des métriques avancées de FBref. La rupture du contrat entre Sports Reference et Stats Perform (éditeur d’Opta) a privé FBref de l’accès aux modèles xG et aux événements enrichis.Les scores et classements restent disponibles, mais les métriques avancées (xG, passes progressives, shot-creating actions) ont disparu.
Understat reste donc à ce jour l’une des seules plateformes gratuites proposant encore des données xG complètes sur les cinq grands championnats.
Comment utiliser Understat concrètement
La navigation sur Understat suit une logique simple : on accède d’abord à une ligue, puis à une saison, puis à un joueur ou une équipe. L’interface présente les données sous forme de tableaux triables et de visualisations graphiques directement dans le navigateur, sans nécessiter d’exportation pour une première lecture.
Pour un analyste ou un recruteur qui démarre, trois usages pratiques ressortent régulièrement :
- Comparer le xG et les buts réels d’un joueur sur plusieurs saisons pour détecter une surperformance ou une sous-performance chronique, ce qui aide à qualifier la nature d’une séquence (forme réelle ou variance statistique)
- Utiliser le xGBuildup pour évaluer les profils défensifs créateurs, comme les latéraux offensifs ou les milieux relayeurs qui contribuent à la construction sans apparaître dans les stats de tirs et de passes décisives
- Analyser les shot maps d’une équipe pour identifier ses zones de danger préférentielles et les comparer à ses concurrents sur une même ligue
Une précaution importante s’impose sur l’exportation des données. Understat ne propose pas nativement d’export CSV ou Excel depuis son interface. Les données sont intégrées dans le code source des pages sous forme de JSON. Des outils tiers permettent d’extraire ces données de façon structurée, mais ils accèdent à des données publiques et leur usage doit rester conforme aux conditions du site.
Understat, en résumé
Understat est l’une des rares plateformes gratuites qui proposent un modèle xG réellement avancé, des données historiques sur dix saisons, et des métriques comme le xGChain et le xGBuildup qui n’ont pas d’équivalent direct ailleurs en accès libre. Sa couverture limitée à six ligues est sa principale contrainte, mais pour quiconque travaille sur les cinq grands championnats européens, c’est un superbe outil quotidien.
Attention à ne jamais comparer des valeurs xG issues de modèles différents dans une même analyse. Chaque plateforme produit des xG cohérents en interne, pas entre eux. C’est une nuance que tout data analyst ou recruteur travaillant avec la donnée doit avoir intégrée avant même d’ouvrir un tableau de comparaison.
