Comment une petite équipe de baseball a-t-elle battu les riches avec des statistiques ? Moneyball

Pourquoi cette question : un modèle d'introduction

Le jury attend que vous expliquiez pourquoi vous avez choisi la question. Inspirez-vous de ce modèle, mais racontez votre propre parcours.

En spécialité LLCER, nous avons étudié la place du sport dans la culture américaine, et le film Moneyball (2011), avec Brad Pitt, m'a fait découvrir le baseball sous un angle inattendu : celui des statistiques. Le manager Billy Beane, sans argent, a construit une équipe compétitive en se fiant aux chiffres plutôt qu'à l'intuition des recruteurs. J'ai voulu comprendre les indicateurs qu'il utilisait.

L'enjeu et les notions du programme

Construire et comparer des indicateurs statistiques, calculer des rapports coût par résultat et discuter la pertinence d'une mesure.

Le plan de l'exposé en 9,5 min

1. 1. Introduction

   1 min

   Au baseball, les équipes riches achètent les meilleurs joueurs. En 2002, les Oakland Athletics, l'une des équipes les plus pauvres, font jeu égal avec elles. Problématique : comment les statistiques ont-elles permis de compenser le manque d'argent ?

2. 2. Mathématiques : choisir le bon indicateur

   4 min

   Coût par victoire en 2002 : Oakland, environ 41 millions de dollars de salaires pour 103 victoires, soit $\frac{41}{103}\approx 0,40$41/103≈0,40 million par victoire. Les Yankees, environ 126 millions pour 103 victoires : $\frac{126}{103}\approx 1,22$126/103≈1,22 million. Le rapport vaut environ 3.

   L'indicateur traditionnel était la moyenne au bâton : coups sûrs divisés par passages officiels au bâton. Il ignore les buts sur balles, qui permettent pourtant d'atteindre une base. Le pourcentage de présence sur base (OBP) les compte : $\text{OBP}=\frac{\text{coups suˆrs}+\text{buts sur balles}+\text{atteint par un lancer}}{\text{preˊsences comptabiliseˊes}}$OBP =(coups sûrs + buts sur balles + atteint par un lancer)/(présences comptabilisées).

   Exemple : un joueur obtient 150 coups sûrs, 55 buts sur balles et 5 fois atteint par un lancer, pour 500 passages officiels au bâton et 10 sacrifices. Ses présences comptabilisées sont $500+55+5+10=570$500+55+5+10=570, et $\text{OBP}=\frac{150+55+5}{570}=\frac{210}{570}\approx 0,368$OBP =(150+55+5)/570=210/570≈0,368. Sa moyenne au bâton, $\frac{150}{500}=0,300$150/500=0,300, le sous-évalue.

   Les analystes (la « sabermétrie », fondée par Bill James) ont montré par des régressions que les points marqués par une équipe sont bien plus corrélés à l'OBP qu'à la moyenne au bâton. Or le marché payait les joueurs selon la moyenne au bâton : les joueurs à fort OBP et faible moyenne étaient sous-payés. Oakland les a recrutés.

3. 3. In English: the data revolution in sport

   3 min

   Moneyball is based on Michael Lewis's 2003 book, Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game. In the film, Peter Brand, a young economics graduate, tells Billy Beane: "Your goal shouldn't be to buy players. Your goal should be to buy wins. And in order to buy wins, you need to buy runs." The old scouts, who judge players by their looks and their "instinct", are shown as resistant to change.

   The 2002 Athletics won twenty games in a row, an American League record at the time, but they lost in the play-offs. The method spread quickly: in 2004, the Boston Red Sox, who used similar analysis, won the World Series for the first time in 86 years. Today, data analysis is used in almost every sport, from basketball to football. The story also raises a wider debate about the role of data in decisions: in recruitment, in justice or in politics, numbers can correct prejudice, but they can also create new blind spots.

4. 4. Conclusion

   1,5 min

   Oakland a payé une victoire environ trois fois moins cher que les Yankees, en recrutant selon l'OBP, mieux corrélé aux points marqués que la moyenne au bâton. Le choix d'un indicateur pertinent peut changer une stratégie. J'ouvre sur l'usage des données dans les autres sports et dans le recrutement en entreprise.

Ce que j'écris au tableau

Pas de calculatrice ni de support numérique : un calcul clé écrit au tableau rend l'exposé concret et montre la solidité des connaissances.

Conclusion : la réponse à la question

Les questions probables du jury

Pendant les 10 minutesd'échange, le jury vous fait préciser et approfondir, sur tout le programme de vos spécialités en lien avec la question.

Les pièges qui coûtent des points

• Confondre corrélation et causalité.
• Oublier que les Athletics n'ont pas gagné le titre en 2002.
• Croire qu'un indicateur unique résume un joueur.

Revoir les notions

• Statistiques à deux variables (Première générale) →
• Statistiques descriptives (Seconde) →

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