Expected Goals
Probabilité qu'une frappe finisse au fond, estimée par la position, l'angle et le type d'action. On somme les xG d'un match pour juger qui « méritait » de marquer.
IA & football françaisxG · xA · PPDA · simulation Monte-CarloNon affilié à la LFP / « Ligue 1 »
Data & intelligence artificielle du football
Le football français, lu par les chiffres.
Expected goals, pressing, probabilités de classement : nos modèles transforment des données publiques en lectures claires et honnêtes — sans hype, sans fausse certitude.
✓ Données publiques uniquement✓ Modèles documentés✓ Édité en France
Probabilité de score simuléeillustratif
Victoire domicile47%
Match nul27%
Victoire extérieur26%
Exemple générique d'une sortie de modèle de Poisson. Les pourcentages sont une distribution, pas un pronostic garanti.
Outil gratuit
Faire le quiz gratuitVotre profil créatif en quelques minutes
Un quiz sobre et sans prise de tête pour savoir comment jouer avec l'IA — seul, entre amis ou en famille.
3familles de modèles
10k+saisons simulées / scénario
0donnée propriétaire revendue
FRédité & hébergé en France
Outil interactif
Le laboratoire xG
Déplacez le tir : la position et l'angle changent la probabilité de marquer. Un modèle d'illustration pédagogique — pas la reproduction d'un match réel.
xG estimé0.92≈ 92 chances sur 100
Coefficients pédagogiques. Un vrai modèle intègre aussi le pied, le type de passe, la pression défensive et la position du gardien.
Le vocabulaire de la data
Les métriques qui expliquent vraiment un match.
Expected Assists
Valeur attendue d'une passe : la probabilité qu'elle débouche sur un but, indépendamment de la finition réelle du partenaire.
Passes Per Defensive Action
Mesure d'intensité du pressing : nombre de passes concédées à l'adversaire avant une action défensive. Plus c'est bas, plus le bloc presse haut.
Expected Points
Points qu'une équipe aurait dû récolter d'après ses xG pour et contre, simulés sur des milliers de scénarios. Révèle chance et malchance au classement.
Outil interactif
Pressing Meter — Calculateur de PPDA
Saisissez deux chiffres d'un match pour calculer le PPDA instantanément et situer le niveau de pressing sur la jauge calibrée L1.
PPDA=80÷10=8.00
07101420+
Pressing actif
Pressing organisé et soutenu. Profil typique des équipes ambitieuses du championnat en phase haute.
Repères en L1
< 7Top presseurs (Brest, Nice — phases intenses)
7 – 10Équipes ambitieuses de L1
10 – 14Milieu de tableau L1
> 14Bloc bas, peu de pressing haut
Outil interactif
Décodeur de match — qui a vraiment dominé ?
Saisissez le score et les xG d'un match que vous venez de regarder : l'outil traduit instantanément les chiffres en verdict clair — résultat logique ou chanceux, qui a dominé, sur- ou sous-performance de chaque équipe.
VS
MonacoBalance xGPSG
2.1 xG0.8 xG
MonacoSous-performance -2.1
PSGDans les clous +0.2
Résultat chanceux
Monaco a dominé 2.1 xG à 0.8 mais le score ne le reflète pas — résultat chanceux pour PSG.
Lecture basée sur les xG saisis. Saisissez les données depuis Understat, FBref ou votre source habituelle. La domination est définie par un écart xG ≥ 0,25.
Notre méthode
De la donnée brute à la phrase claire.
Collecte de données publiques
Événements de match agrégés depuis des sources ouvertes : tirs, passes, positions, résultats officiels. Aucune donnée propriétaire revendue, aucune image de marque.
Modélisation probabiliste
Régressions et modèles de Poisson estiment les xG, la force d'attaque/défense et la probabilité de chaque score. Les hypothèses sont documentées, pas magiques.
Simulation de saison
Des milliers de saisons rejouées par Monte-Carlo donnent des distributions de classement — un éventail de probabilités, jamais une certitude.
Lecture claire & honnête
On traduit les chiffres en phrases simples, avec leurs limites. Une probabilité de 30 % se réalise trois fois sur dix : l'incertitude reste affichée.
Ce que l'on couvre
Des analyses, pas des pronostics miracles.
🎯
Lecture xG des matchs
Qui s'est créé les meilleures occasions, au-delà du score : le xG révèle le rapport de force réel d'une rencontre.
📐
Profils d'équipes
Pressing (PPDA), création, solidité défensive : des profils chiffrés pour comparer les styles plutôt que les réputations.
🧩
Probabilités de classement
Simulations Monte-Carlo qui donnent un éventail de classements possibles — des fourchettes honnêtes, jamais un verdict définitif.
Bon à savoir
Vos questions, en clair.
Êtes-vous affiliés à la Ligue 1 ou à la LFP ?
Non. iAligue1 est un site indépendant d'analyse de données. Nous ne sommes affiliés ni à la LFP, ni à la marque « Ligue 1 », et nous ne reproduisons aucun logo ni aucune donnée propriétaire.
Est-ce un site de pronostics ou de paris ?
Non. Nous publions des analyses statistiques et des probabilités à but pédagogique. Un modèle estime des chances, jamais une certitude : aucune analyse ne garantit un résultat ni un gain.
D'où viennent les chiffres comme le xG ?
Les métriques avancées (xG, xA, PPDA) se calculent à partir d'événements de match agrégés depuis des sources ouvertes. Nous documentons les hypothèses des modèles plutôt que de les présenter comme magiques.
Pourquoi une probabilité de 60 % ne se réalise pas toujours ?
Parce qu'une probabilité décrit un éventail de scénarios. Une issue à 60 % échoue en moyenne quatre fois sur dix : le football reste imprévisible, et c'est précisément ce que les modèles mesurent.
Le football comporte-t-il une vraie part de hasard ?
Oui, et c'est mesurable. Les xG permettent de distinguer la performance durable de la réussite ponctuelle : une équipe peut gagner en sur-performant ses occasions, sans que cela soit reproductible.
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Un projet d'analyse football & data ?
Dashboard, modèle sur mesure, vulgarisation : on vous répond clairement, sans démarchage et sans promesse de gain.
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