Comment les statistiques ont-elles permis à une équipe de baseball pauvre de défier les riches ?

Les statistiques ont changé le baseball en montrant que les chiffres auxquels tout le monde se fiait mesuraient la mauvaise chose. Pendant un siècle, les équipes ont jugé les frappeurs surtout à leur moyenne au bâton : les coups sûrs divisés par les présences au bâton. Mais on gagne les matchs avec des points, pas avec des coups sûrs, et la valeur d'un joueur pour marquer suit de près la fréquence à laquelle il atteint une base, y compris sur but sur balles. Un frappeur qui obtient beaucoup de buts sur balles atteint une base bien plus souvent que ne le montre sa moyenne. Comme le marché fixait le prix des joueurs avec les vieux chiffres, ce genre de joueurs ne coûtait pas cher.

Une bonne part de cette pensée est née chez un homme qui faisait des nuits comme vigile dans une conserverie de haricots au porc. Les articles de Bill James étaient si inhabituels que les rédacteurs refusaient de les publier : en 1977, il autopublie donc un Baseball Abstract bourré de statistiques. Il baptise l'approche sabermétrie, d'après la Society for American Baseball Research. Il offre même aux équipes une formule, l'espérance pythagoricienne, qui prédit combien de matchs une équipe devrait gagner à partir des seuls points marqués et encaissés.

Les Oakland Athletics en ont fait un plan d'affaires. En 2002, avec une masse salariale de 44 millions de dollars, ils ont rivalisé avec les New York Yankees, qui dépensaient plus de 125 millions, en traquant les joueurs sous-évalués par le marché. Michael Lewis a raconté l'histoire dans Moneyball en 2003. Le paradoxe, c'est que le livre a contribué à tuer l'avantage : une fois les méthodes adoptées par les rivaux, l'avance d'Oakland a fondu. Et les critiques rappellent que les A's de 2002 comptaient aussi sur des vedettes repérées par des recruteurs à l'ancienne.