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Rugby – Plaquages offensifs en TOP 14

Lors de la 12ème journée du TOP14 les commentateurs ont utilisés la statistiques des “plaquages offensifs par match” concernant l’équipe du Stade Français Paris. Une statistique “positive” dans leurs propos. Le Stade Français Paris étant, avant la 12ème journée, l’équipe réalisant le plus de “plaquages offensifs  par match”. Au regard du classement du Stade Français Paris à cet instant de la saison, derniers, j’ai trouvé l’utilisation curieuse.

Je vous propose donc d’explorer la question des “plaquages offensifs réussis” en rugby, Top14 plus précisément.

Au rugby le “plaquage offensif réussi” est implique de saisir son adversaire pour lui faire perdre ses appuis et le repousser, le reculer. On regagne du terrain sur son adversaire. C’est un classique des sports dit de “gagne terrain” comme le rugby et le football américain.

Les données utilisées ont été obtenues sur le site de la Ligue Nationale de Rugby. Il s’agit dans notre cas du classement (avec les points marqués et encaissés) ainsi que des statistiques défensives pour les saisons 2014-2015 à 2019-2020 (hors saison 2017-2018 pour lesquelles il n’y a pas de statistiques disponibles….). L’analyse va être faites en langage R.

Pour chacune des saisons les données sont sur 2 fichiers. Nous allons pour commencer par regrouper les données sur une seule table de données par saison puis toutes les regrouper sur une table 2015 à 2020. Nous au passage caractériser chaque saison par l’année lors de laquelle se déroule la finale. Exemple : Saison 2019-2020 = 2020. Ceci nous aidera dans la suite de l’analyse. Les tables finales sont disponibles sur mon Github.

# Installation packages necessaires
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# Importation data frame
top14_class2015 <- read_csv("data/top14_class2015.csv")
top14_def2015 <- read_csv("data/top14_def2015.csv")

top14_class2016 <- read_csv("data/top14_class2016.csv")
top14_def2016 <- read_csv("data/top14_def2016.csv")

top14_class2017 <- read_csv("data/top14_class2017.csv")
top14_def2017 <- read_csv("data/top14_def2017.csv")

top14_class2019 <- read_csv("data/top14_class2019.csv")
top14_def2019 <- read_csv("data/top14_def2019.csv")

top14_class2020 <- read_csv("data/top14_class2020.csv")
top14_def2020 <- read_csv("data/top14_def2020.csv")

# Création de data frame pour chaque saison

## Renommage pour fusion
names(top14_class2015)[2]<-"Clubs"
names(top14_class2016)[2]<-"Clubs"
names(top14_class2017)[2]<-"Clubs"
names(top14_class2019)[2]<-"Clubs"
names(top14_class2020)[2]<-"Clubs"

## Regroupement des 2 fichiers pour chaque saisons

bilan2015<-merge(top14_class2015,top14_def2015, by = "Clubs")
bilan2016<-merge(top14_class2016,top14_def2016, by = "Clubs")
bilan2017<-merge(top14_class2017,top14_def2017, by = "Clubs")
bilan2019<-merge(top14_class2019,top14_def2019, by = "Clubs")
bilan2020<-merge(top14_class2020,top14_def2020, by = "Clubs")

## Création variable saison pour chaque table 
bilan2015$saison<-c("2015")
bilan2016$saison<-c("2016")
bilan2017$saison<-c("2017")
bilan2019$saison<-c("2019")
bilan2020$saison<-c("2020")

# Regroupement des toutes les saisons dans une table unique

bilan15_20<-do.call("rbind",list(bilan2015,bilan2016, bilan2017, bilan2019, bilan2020))

Saison 2019-2020

Nous allons explorer graphiquement la relation entre le nombre de plaquage par rencontre avec le nombre de points encaissés par rencontre puis le classement. Nous allons pour cela créer les deux variables puis faire les graphiques.

# Création variable plaq_p_m et pts_e_p_m

bilan2020$plaq_p_m<-bilan2020$`Plaquages offensifs réussis`/bilan2020$Matchs
bilan2020$pts_e_p_m<-bilan2020$Pts.E/bilan2020$J.

# Graphiques plaquages / pts encaissés
ggplot(bilan2020, aes(x=plaq_p_m, y=pts_e_p_m)) +
  geom_point() + # Show dots
  geom_label(label= bilan2020$Clubs,nudge_x = 0.25, nudge_y = 0.25, 
    check_overlap = T )+
  ggtitle("Saison 2019-2020 : plaquages offensifs et points encaissés (après 12 journées)")+
  xlab ("Nombre de plaquage offensif par rencontre")+
  ylab("Nombre de points encaissés par rencontre")

# Graphiques plaquages / Classement
ggplot(bilan2020, aes(x=plaq_p_m, y=Rang)) +
  geom_point() + # Show dots
  geom_label(label= bilan2020$Clubs,nudge_x = 0.25, nudge_y = 0.25, 
             check_overlap = T )+
  ggtitle("Saison 2019-2020 : plaquages offensifs et points encaissés (après 12 journées)")+
  xlab ("Nombre de plaquage offensif par rencontre")+
  ylab("Classement")

On constate qu’il n’y a pas de relation entre le nombre de plaquage par rencontre et le nombre de points encaissés par rencontre ou le classement. Le Stade Français Paris étant l’exemple le plus flagrant. L’équipe est une des équipes du TOP 14 avec les plus de plaquages offensifs par rencontre, mais l’une des dernières au classement et au nombre de points encaissés.

Période 2015-2020

Pour aller plus loin nous allons explorer graphiquement les mêmes relations mais sur la période des saisons 2014-2015 à 2019-2020.

# Période 2015-2020

# Création variable plaq_p_m et pts_e_p_m

bilan15_20$plaq_p_m<-bilan15_20$`Plaquages offensifs réussis`/bilan15_20$Matchs
bilan15_20$pts_e_p_m<-bilan15_20$Pts.E/bilan15_20$J.

# Graphiques plaquages / pts encaissés
ggplot(bilan15_20, aes(x=plaq_p_m, y=pts_e_p_m)) +
  geom_point(color="black",
             fill="orange",
             shape=22,
             alpha=0.5,
             size=6,
             stroke = 1) +
  ggtitle("Période 2015-2020 : plaquages offensifs et points encaissés")+
  xlab ("Nombre de plaquage offensif par rencontre")+
  ylab("Nombre de points encaissés par rencontre")

# Graphiques plaquages / Classement
ggplot(bilan15_20, aes(x=plaq_p_m, y=Rang)) +
  geom_point(color="black",
             fill="orange",
             shape=22,
             alpha=0.5,
             size=6,
             stroke = 1)+
  ggtitle("Période 2015-2020 : plaquages offensifs et points encaissés")+
  xlab ("Nombre de plaquage offensif par rencontre")+
  ylab("Classement")

Période 2015-2020 : évolution plaquages offensifs

La statistiques des plaquages offensifs ne semble pas être indicateur de qualité pour de performance. Cependant lorsque l’on regarde son évolution depuis plusieurs saison on ne peut que faire le constat d’une augmentation du nombre de plaquages offensifs par match de TOP 14.

# Graphiques plaquages OFF par saison 
ggplot( bilan15_20, aes(x=bilan15_20$saison,y=bilan15_20$plaq_p_m , fill=bilan15_20$saison)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Période 2015-2020 : plaquages offensifs par match") +
  xlab("Saison") + ylab("Nombre de plaques offensifs par match")+
  theme(    legend.position="none")

Période 2015-2020 : évolution points marqués et encaissés

Cependant, sur la même période, il est possible d’observer un certaines constance dans le nombres de points marqués et encaissés.

# Création variables nombres de points marqués par match 
bilan15_20$pts_m_p_m<-bilan15_20$Pts.M/bilan15_20$J.

# Graphiques nombre de points encaissés par match 
ggplot( bilan15_20, aes(x=bilan15_20$saison,y=bilan15_20$pts_e_p_m , fill=bilan15_20$saison)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Période 2015-2020 : points encaissés par match") +
  xlab("Saison") + ylab("Nombre de points encaissés par match")+
    theme(    legend.position="none")

# Graphiques nombre de points marqués par match 
ggplot( bilan15_20, aes(x=bilan15_20$saison,y=bilan15_20$pts_m_p_m , fill=bilan15_20$saison)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Période 2015-2020 : points marqués par match") +
  xlab("Saison") + ylab("Nombre de points marqués par match")+
  theme(    legend.position="none")

Résumons

La statistique des plaquages offensifs ne semble pas être indicateur de qualité pour de performance. Réaliser plus de plaquages offensifs n’est pas associé à une diminution du nombre points encaissés, ni à un meilleur classement.

Les plaquages offensifs semblent être plus nombreux depuis quelques saisons. Il serait intéressant d’étudier une modification des organisations et techniques défensives utilisées par les équipes. Peut-être une tendance actuelle vers la défense inversée ? Un refus du statut de défenseur et l’objectif de récupérer des possessions lors des rucks suivants le plaquage offensif ? Cette statistique (rucks gagnés suite plaquage offensif) n’est malheureusement pas disponible sur le site de la LNR.

Cette évolution du nombre de plaquage offensif ne semble pas s’associer à une modifications du nombre de points marqués et encaissés par match. Les équipes semblent avoir trouver des solutions si cette tendance, si celle leur avait posé problème.

En bref...

Commentateurs et entraîneurs devraient hésiter à utiliser les plaquages offensifs comme argument de qualité ou d’efficacité 

Les entraîneurs peuvent probablement utiliser cette statistique pour apprécier si l’organisation collective défensive et technique correspondent aux attentes et ont les effets désirés.