Le sigle xG s’affiche dans les applis de score, dans les statistiques d’après-match des diffuseurs et dans les débats entre supporters. Une équipe « gagne aux xG », une autre « vole » sa victoire. En Ligue 1 comme ailleurs, l’xG s’est installé dans le vocabulaire du football sans que sa méthode de calcul soit toujours connue. Ce chiffre aide à comprendre pourquoi un score ne reflète pas toujours la physionomie d’un match.
L’xG mesure la probabilité qu’un tir se transforme en but
L’xG, abréviation d’expected goals (traduction française : buts attendus), attribue à chaque tir une probabilité de finir au fond des filets, sur une échelle de 0 à 1. Selon Opta, fournisseur de données statistiques d’origine britannique, la valeur 0 correspond à une occasion impossible à convertir et la valeur 1 à une occasion qu’un joueur marquerait à chaque tentative. Un tir noté 0,1 xG débouche donc sur un but dans une occasion sur dix en moyenne.
La somme des xG de tous les tirs d’une équipe donne le nombre de buts qu’elle « aurait dû » inscrire avec ses occasions. Si elle marque plus, elle surperforme par rapport à la qualité de ses tirs. Si elle marque moins, elle manque d’efficacité ou bute sur un gardien en réussite.
Le terme s’inspire de la notion anglaise d’expected value, l’espérance mathématique en probabilités. Stats Perform, maison mère d’Opta, donne deux repères de la stat xG au foot : un penalty vaut 0,76 xG et une frappe à 30 yards (environ 27 mètres) peut descendre à 0,03 xG.
Comment est calculé l’xG
Chaque tir est comparé à des milliers de tirs similaires du passé, dont le modèle déduit un taux de conversion. Celui d’Opta est entraîné par apprentissage automatique sur près d’un million de tirs historiques et intègre plus de 20 variables.
Les variables qui font varier l’xG d’un tir
Chaque variable augmente ou réduit la probabilité attribuée à une frappe. Les effets décrits s’appuient sur les modèles d’Opta et de StatsBomb, autre fournisseur de données détenu par la société d’analyse vidéo Hudl.
| Variable | Effet sur la valeur xG |
| Distance au but | Plus la frappe est proche du but, plus la valeur monte |
| Angle de tir | Un tir depuis l’axe de la surface vaut plus qu’un tir en angle fermé |
| Partie du corps | À distance égale, un tir du pied a plus de chances d’aboutir qu’une tête |
| Action précédant le tir | Un tir consécutif à un centre aérien se convertit plus difficilement qu’un tir après une passe au sol, une passe en profondeur ou un dribble |
| Position du gardien | Un gardien hors de position fait grimper la valeur du tir |
| Pression défensive | Un tireur sous pression ou un défenseur sur la trajectoire fait baisser la valeur |
| Penalty | Valeur fixe, car tous les penaltys partagent les mêmes caractéristiques |
Exemple de calcul : Rennes-OM du 15 août 2025
Le match d’ouverture de la saison 2025-2026 de Ligue 1 illustre l’addition tir par tir. Les valeurs proviennent d’Understat, un site gratuit qui publie l’xG de chaque frappe.
Le Stade Rennais a joué à dix à partir de la 31e minute, après l’expulsion d’Abdelhamid Aït Boudlal pour une faute sur Amir Murillo. Il a tenté 12 tirs. Ses deux meilleures occasions sont arrivées dans les arrêts de jeu : le but de Ludovic Blas dans la première minute du temps additionnel (0,33 xG), puis une frappe manquée de Mahamadou Nagida (0,34 xG). Les dix autres tentatives pèsent 0,65 xG au total. Cinq d’entre elles ont été contrées par un défenseur (0,26 xG), ce qui montre que l’xG compte aussi les frappes bloquées. Le calcul donne 0,33 + 0,34 + 0,65 = 1,32 xG pour un but marqué (Understat arrondit le total à 1,31 dans le résumé du match).
En supériorité numérique pendant plus d’une heure, l’Olympique de Marseille a tiré deux fois plus, avec 24 tentatives, pour 2,08 xG (2,07 dans le résumé) et aucun but. Le volume cachait une faible qualité, car 21 de ces 24 tirs valaient moins de 0,1 xG. Adrien Rabiot et Amir Murillo ont touché le poteau, sur deux frappes estimées à 0,03 xG chacune. La meilleure occasion, une reprise de Leonardo Balerdi sur corner à la 65e minute (0,59 xG), a été arrêtée. Rennes s’est imposé 1-0.
À quoi servent les expected goals
Selon Opta, son analyste Sam Green a introduit l’xG dans sa forme moderne en 2012. Toujours d’après le fournisseur, la métrique a d’abord été adoptée par les sociétés de paris et les clubs professionnels.
Pour les bookmakers et les parieurs
D’après Stats Perform, les bookmakers s’appuient sur des modèles de type xG pour établir les probabilités qui fondent leurs cotes. De plus en plus d’opérateurs affichent aussi l’xG en direct dans leurs applications, ce qui aide un parieur à vérifier si une équipe domine sans que le score le traduise encore. Parmi les comparateurs de divertissement en ligne, CritiqueJeu.info intègre les statistiques sur chaque match aux fonctionnalités évaluées dans son classement des sites de paris sportifs.
Pour les clubs et les staffs techniques
Les analystes s’en servent pour juger la qualité réelle d’une équipe indépendamment de ses résultats. Au niveau individuel, l’xG cumulé indique si un joueur traverse une période de réussite devant le but ou une disette passagère. StatsBomb cite un autre usage : repérer les entraîneurs dont les équipes produisent un jeu efficace.
Pour les médias, les supporters et la fantasy
Les commentateurs utilisent l’xG pour mesurer la part de chance ou de malchance dans un résultat. Les joueurs de fantasy football s’en servent pour évaluer un attaquant, surtout quand ses buts s’écartent de son xG. Sur l’application de résultats FotMob, l’xG de chaque joueur s’affiche directement dans la composition d’équipe.
Comment interpréter l’xG sans se tromper
L’xG décrit la qualité des occasions créées, pas le résultat d’un match. Il se lit donc avec du recul :
Un match isolé dit peu de choses. Le Rennes-OM l’a montré, tout comme Tottenham-Nottingham Forest le 21 avril 2025 : selon Opta, Tottenham a généré 2,14 xG en 22 tirs et s’est incliné 1-2 face à une équipe créditée de 0,48 xG.
La tendance compte plus que le score. Selon StatsBomb, l’xG collectif prédit mieux les performances futures d’une équipe que la différence de buts ou le nombre de tirs.
La finition fait rarement la différence. La plupart des joueurs restent proches de leur moyenne sur la durée, et les meilleurs buteurs se distinguent surtout par leur capacité à se procurer des tirs dans les zones dangereuses.
xGA, xGOT, npxG : les statistiques dérivées de l’xG
Les fournisseurs de données ont décliné l’xG pour mesurer la défense, le gardien ou la création. Chaque métrique répond à une question précise sur la performance.
| Métrique | Ce qu’elle mesure | Usage |
| xGA (expected goals against) | Somme des xG des tirs concédés | Juger une défense sur les occasions laissées à l’adversaire plutôt que sur les buts |
| npxG (non-penalty xG) | xG hors penaltys | Comparer des attaquants sans l’effet des tireurs désignés |
| xGOT (expected goals on target) | Valeur d’un tir cadré, calculée après la frappe selon son placement | Évaluer la qualité de la finition |
| Buts évités | Écart entre les xGOT concédés et les buts encaissés, hors buts contre son camp | Mesurer l’apport d’un gardien |
| xA (expected assists) | Probabilité qu’une passe réussie devienne une passe décisive | Évaluer la créativité d’un passeur |
| xG par tir | xG total divisé par le nombre de tirs | Vérifier si un joueur choisit de bons tirs |
Où consulter les xG et pourquoi les valeurs diffèrent
Plusieurs plateformes publient les stats xG gratuitement, avec des niveaux de détail variables.
Understat publie l’xG de chaque tir, de chaque match et de chaque saison pour la Ligue 1 et les grands championnats européens.
The Analyst, le site éditorial d’Opta, détaille les définitions officielles de l’xG, de l’xA et des autres métriques du fournisseur.
FotMob affiche l’xG en direct pendant les matchs, ainsi que l’xGOT et une carte des tirs sur une partie des compétitions couvertes.
Le site de résultats Flashscore intègre l’xG dans les statistiques de ses fiches de match.
FBref, site de statistiques longtemps utilisé comme référence gratuite, a retiré toutes ses données avancées en janvier 2026, xG compris, après la résiliation de son contrat par son fournisseur de données, Stats Perform, propriétaire d’Opta.
D’une plateforme à l’autre, un même tir n’affiche pas la même valeur, car chaque modèle intègre ses propres variables. StatsBomb cite un exemple : un modèle basique fondé sur la distance, l’angle et la partie du corps note un tir 0,30 xG, alors qu’un modèle qui tient compte d’un gardien hors de position attribue 0,65 xG au même tir. Le même fournisseur indique que le penalty, fixé à 0,76 xG dans la plupart des modèles, passe à 0,78 dans la version 2022 du sien. Une comparaison entre équipes ou entre joueurs n’a donc de sens qu’avec une seule source.
Classement xG de la Ligue 1 sur la saison 2025-2026
Ce classement xG Ligue 1 range les 18 clubs selon leur xG cumulé sur les 34 journées de la saison 2025-2026, d’après Understat. Les buts comptés sont ceux marqués sur un tir, sans les buts contre son camp, qui n’ont pas de valeur xG. La colonne écart compare ces buts au total attendu.
| Rang xG | Club | xG | Buts marqués (hors csc) | Écart |
| 1 | Paris Saint-Germain | 75,6 | 73 | -2,6 |
| 2 | RC Lens | 74,4 | 65 | -9,4 |
| 3 | Olympique de Marseille | 69,4 | 63 | -6,4 |
| 4 | AS Monaco | 61,4 | 57 | -4,4 |
| 5 | LOSC | 57,2 | 51 | -6,2 |
| 6 | RC Strasbourg | 56,8 | 57 | +0,2 |
| 7 | Olympique Lyonnais | 55,2 | 51 | -4,2 |
| 8 | Stade Rennais | 54,5 | 57 | +2,5 |
| 9 | Paris FC | 49,7 | 46 | -3,7 |
| 10 | FC Lorient | 49,1 | 47 | -2,1 |
| 11 | OGC Nice | 46,8 | 35 | -11,8 |
| 12 | Toulouse FC | 46,6 | 47 | +0,4 |
| 13 | Stade Brestois | 46,4 | 42 | -4,4 |
| 14 | AJ Auxerre | 40,3 | 30 | -10,3 |
| 15 | Le Havre AC | 38,7 | 31 | -7,7 |
| 16 | FC Nantes | 37,9 | 28 | -9,9 |
| 17 | FC Metz | 33,6 | 31 | -2,6 |
| 18 | Angers SCO | 33,5 | 28 | -5,5 |
Le RC Lens a produit presque autant d’xG que le Paris Saint-Germain (74,4 contre 75,6), mais il a marqué 9,4 buts de moins que son total attendu. L’OGC Nice affiche la plus forte sous-performance du championnat, avec 35 buts pour 46,8 xG. À l’inverse, le Stade Rennais signe le meilleur rendement, avec 57 buts pour 54,5 xG.
Un écart marqué entre buts et xG reste possible sur une saison : selon une étude indépendante de Lars Maurath citée par StatsBomb, entre 79 % et 93 % des saisons d’équipes devraient présenter des buts compatibles avec leur xG (intervalle de confiance à 95 %), selon la qualité du modèle.