En 2004, Dean Oliver publie le livre Basketball on Paper, dans lequel il propose quatre facteurs (four factors) statistiques pour évaluer la performance d’une équipe. Sa question de recherche était “comment les équipes de basketball gagnent-elles des matchs ?”.
Cet article a été écrit par FloppySet.
Il identifie qu’environ 40% est dû à l’adresse (eFG%), 25% aux pertes de balles (TOV%), 20% aux rebonds (REB%) et 15% aux lancers-francs (FT/FGA). En 2024, les four factors expliquent 96% des variations de pourcentage de victoires entre les équipes, c’est-à-dire qu’ils capturent la majorité des éléments qui influencent le résultat (C. Gunter, 2025).
Aussi, une étude de 2023 (Poropudas & Halme, 2023) de l’université d’Aalto (Finlande), conclut à des proportions différentes entre les facteurs : 44% pour l’adresse, 34% pour les pertes de balle, 16% pour les rebonds et 6% pour les lancers francs. Dans cet article, nous allons essayer à nouveau de quantifier l’impact de chacun des facteurs, mais en adoptant un certain nombre de choix méthodologiques qui tranchent avec les analyses traditionnelles (universitaires notamment).
Premièrement, nos données ne viennent pas de nba.com ou de Basketball Référence. Nous avons choisi d’utiliser les données de Cleaning The Glass (CTG) afin d’exclure le garbage time (définit comme un écart important dans le dernier quart-temps) et les heaves (tirs de fin de quart-temps souvent lointains), c’est-à-dire éliminer les phases de jeu les moins représentatives et structurées.
Ensuite, nous avons choisi d’analyser les facteurs, non pas comme des chiffres bruts mais comme des chiffres relatifs. Par exemple, en 2024-25 le Oklahoma City Thunder provoquait 17,1% de perte de balle (selon CTG), ici nous considérons qu’il provoquait +2,8 points de pourcentage de perte de balle (car la moyenne était à 14,3% au niveau de la ligue). Cette analyse des chiffres en relatif permet de neutraliser les tendances récentes qui faussent les comparaisons. De plus, ce choix méthodologique permet d’envisager la performance comme une somme d’avantages relatifs.
Enfin, notre analyse se base sur seulement quatre saisons NBA (de 2022-23 à 2024-25), soit 120 campagnes de 82 matchs : 9840 matchs NBA. Ce choix se justifie par une volonté d’actualisation des recherches existantes, et s’inscrit dans une analyse au plus près des évolutions récentes (rebond offensif, espace et mouvement).
Résultats
Notre régression linéaire multiple étudie la relation entre une variable cible (le net rating) et des variables explicatives (les four factors). La régression linéaire multiple permet d’expliquer 99% des variations du net rating, avec un p-value (probabilité que ces explications soient fortuites) très faible, ce qui est excellent. Elle identifie l’adresse (eFG%) comme responsable de 41,32% de la performance. Concrètement, une équipe qui génère une adresse supérieure d’un point d’eFG par rapport à la moyenne de la ligue (+1 de relative eFG%), aura un net rating qui augmentera de 1,56 point en moyenne. Parallèlement une équipe qui arrive à faire chuter l’eFG% adverse à hauteur d’un point en dessous de la moyenne de la ligue, verra son net rating augmenter de 1,59 point.
De plus, notre régression identifie les pertes de balle comme responsable de 35,38% de la performance. Pareil que pour l’eFG%, le TOV% offensif (ne pas perdre de ballon en attaque) augmente le net rating de 1,36 point pour une baisse de 1 point du TOV% offensif relatif et de 1,33 point de net rating pour une hausse de 1 point du TOV% relatif en défense (provoquer plus de perte de balle).
Le rebond, souvent mis en avant lorsque l’on parle de bataille des possessions et de retour des lineups à deux intérieurs, ne contribue qu’à 16,10%, selon notre régression, dans l’explication de la performance. Enfin la provocation de lancers francs n’explique que 7,19% de la performance dans notre régression.
Pour résumer, l’adresse et les pertes de balle sont les deux facteurs les plus déterminants dans la performance d’une équipe en saison régulière puisqu’ils expliquent plus des trois quart (76,71%) des variations de net rating. Les équipes auraient donc intérêt à se focaliser sur quatre objectifs : maximiser leur eFG% en attaque, minimiser l’eFG% adverse, maximiser les pertes de balle adverses et faire attention au ballon en attaque. Cette stratégie qui priorise ces deux facteurs est littéralement celle prônée par Mark Daigneault avec le Thunder. Depuis la saison 2023-2024, OKC est à minima dans le top 4 dans les quatre statistiques (eFG% offensif et défensif, TOV% offensif et défensif). On peut d’ailleurs noter que cette philosophie de jeu était déjà présente depuis la saison 2022-2023 concernant les pertes de balle.
Finalement, notre analyse aboutit à des résultats proches de ceux de Poropudas & Halme en 2023, et vient souligner l’importance des pertes de balle dans la performance et surtout dans la bataille des possessions. Privilégier des schémas agressifs en défense (blitz, stunts proactifs, etc.) et des actions plus conservatrices en attaque (isolation, sortie d’écran, actions à faible TOV% en général) semblerait une stratégie optimale. Enfin, avoir dans son effectif des joueurs capables de provoquer des pertes de balle (STL%), de passer en attaque sans perdre la balle et ayant une adresse positive (relativement) constituerait un atout majeur a fortiori s’il s’agit de joueur ayant un gros usage (ex : Shai Gilgeous-Alexander).
Bibliographie
Oklahoma City /// Stats /// Cleaning the Glass. (s. d.). Consulté 5 janvier 2026, à l’adresse https://cleaningtheglass.com/stats/team/21/team#tab-four_factors Oliver, D. (2004). Basketball on paper: Analyzing the game with logic and history. Potomac Books.
