Introduction

Les équipes de football professionnel sont généralement composées de joueurs d’une large tranche d’âge (Dendir, 2016). Dans les quatre principales ligues européennes de football professionnel, la Fußball-Bundesliga (Allemagne), la Premier League (Angleterre), la Serie A (Italie) et la Liga (Espagne), la plupart des joueurs ont entre 21 et 29 ans, et une baisse substantielle est observée aux alentours de 29 ans (Dendir, 2016). En outre, il existe une croyance générale selon laquelle les joueurs atteignent généralement leur apogée quelque part entre le milieu et la fin de la vingtaine, les joueurs offensifs ayant tendance à atteindre leur apogée plus tôt que les défenseurs (Kuper, 2011 ; Caley, 2013). Cependant, cette croyance est principalement basée sur des preuves anecdotiques et des opinions de professionnels du jeu et moins sur des recherches scientifiques. Dans une étude récente, Dendir (2016) a également constaté que le joueur de football professionnel moyen dans les ligues majeures en Europe atteint son pic entre 25 et 27 ans, où l’attaquant moyen atteint son pic à 25 ans tandis que les défenseurs à 27 ans. Pour les milieux de terrain, l’âge maximal se situe dans la tranche d’âge 25-27 ans. En outre, plusieurs grands clubs de football européens ont adopté une politique contractuelle officieuse consistant à raccourcir la durée des contrats à mesure que les joueurs approchent de la trentaine, car ils estiment que les joueurs d’élite ont largement dépassé leur pic de performance après cet âge (Dendir, 2016). Ainsi, l’âge des joueurs de football professionnels et l’âge auquel les joueurs de football professionnels atteignent leur pic semblent être une variable importante qui intéresse non seulement les analystes de performance et les scientifiques du sport, mais aussi les managers et les entraîneurs. La perception du moment où les joueurs ont tendance à atteindre leur apogée peut affecter les décisions du club de football en matière de personnel, comme la durée des contrats proposés aux joueurs et la somme acceptable des frais de transfert lors de l’achat ou de la vente de joueurs (Dendir, 2016). La connaissance du moment où les joueurs sont dans leur âge optimal a donc une valeur substantielle pour l’industrie du football. D’un point de vue sportif, cela fournit des informations utiles concernant l’âge auquel les joueurs de football sont susceptibles de performer au plus haut niveau.

Cependant, alors que l’évolution des performances tactiques, techniques et physiques au fil du temps a été largement étudiée (par exemple, Barnes et al., 2014 ; Wallace et Norton, 2014 ; Bush et al., 2015), à notre connaissance, aucune étude n’a examiné la tendance au vieillissement des joueurs de football d’élite masculins au cours des dernières décennies. À l’inverse, les tendances au vieillissement dans différents sports individuels et collectifs comme le baseball (Fair, 2008), le tennis (Kovalchik, 2014) ou le triathlon (Rüst et al., 2012), entre autres, ont été précédemment étudiées, suggérant une augmentation marquée de l’âge du pic de performance des athlètes d’élite au cours des deux dernières décennies, probablement en raison de facteurs tels que les progrès des sciences et technologies du sport (Allen et Hopkins, 2015). Au tennis, par exemple, Kovalchik (2014), p. 8) a constaté que l’âge moyen des 100 meilleurs joueurs masculins a augmenté au cours de la dernière décennie au rythme de 0,34 an par saison depuis le milieu des années 2000, passant de l’âge de 26,2 ans à un sommet historique de 27,9 ans. Compte tenu de ces preuves, il est clairement nécessaire d’étudier les tendances de l’âge de la plus haute performance chez les meilleurs joueurs de football professionnels afin de fournir des indices importants sur l’évolution du sport et peut aider à créer des stratégies plus spécifiques pour augmenter les performances des joueurs à l’avenir.

L’âge chronologique de la plus haute performance diffère selon les sports (Smith, 2003) et dépend des différentes capacités biologiques impliquées dans chaque sport et par les compétences et les attributs spécifiques nécessaires pour réussir (Allen et Hopkins, 2015). Cela confirme l’évidence selon laquelle les contraintes physiologiques et techniques de chaque sport dictent la fenêtre de performance optimale (Dendir, 2016). À cet égard, la fenêtre de pic de la mi-vingtaine estimée par Dendir (2016) semble s’expliquer par la combinaison d’endurance et de puissance explosive nécessaire pour faire face aux exigences physiques et physiologiques du football d’élite moderne. Cependant, même si le processus de vieillissement influence le développement physique et mental des joueurs et, à son tour, leur performance en compétition (Allen et Hopkins, 2015), aucune étude scientifique n’a examiné l’évolution de l’âge des joueurs dans le football d’élite.

Tenant compte de toutes les considérations précédentes, cette étude vise à analyser l’évolution de l’âge des joueurs dans la Ligue des champions de l’UEFA depuis le début de son format moderne en 1992-1993 jusqu’à la saison 2017-2018. Elle vise également à analyser si l’âge des joueurs a évolué différemment selon la position de jeu ou le niveau de l’équipe. Enfin, elle vise à analyser le lien entre l’âge des joueurs et leur valeur marchande. Nous émettons l’hypothèse que l’âge moyen des joueurs de la Ligue des champions a augmenté à tous les postes et à tous les niveaux d’équipe. Nous émettons en outre l’hypothèse qu’une courbe en U inversé définit l’association entre la valeur marchande et l’âge, le pic de valeur se produisant au milieu de la vingtaine.

Matériel et méthodes

Échantillon

L’échantillon se compose de tous les joueurs participant à la Ligue des champions de l’UEFA entre les saisons 1992-1993 et 2017-2018 qui ont joué au moins un match (n = 16062). Chaque participation d’un joueur dans une saison a été enregistrée comme un cas individuel, c’est-à-dire qu’un seul joueur peut représenter plusieurs cas. Les joueurs ont été classés en six positions : Gardiens de but (GK, n = 1224), défenseurs centraux (CB, n = 3206), arrières complets (FB, n = 2383), milieux centraux (CM, n = 4609), ailiers (W, n = 1980) et attaquants (F, n = 2660). Cette classification a été faite selon les informations fournies par le site officiel de l’UEFA1.

Variables

Les variables suivantes ont été utilisées dans cette étude : l’âge des joueurs, le nombre de saisons dans le club, le nombre de Ligues des Champions remportées, la performance de l’équipe et la valeur marchande du joueur dans la saison. L’âge des joueurs a été calculé comme la date de la compétition moins la date de naissance selon les informations fournies par le site officiel de l’UEFA (voir note de bas de page 1). Conformément aux études précédentes et pour les analyses postérieures (Botek et al., 2016), les joueurs de football ont été répartis en cinq groupes d’âge : 16-20, 20-25, 26-30, 30-35 et >35 ans. La performance de l’équipe a été décidée en fonction du niveau atteint par l’équipe en Ligue des champions : Vainqueurs, finale, demi-finale, quart de finale, huitième de finale et phase de groupe. Le nombre de saisons dans le club et le nombre de Ligues des champions remportées par chaque joueur ont été obtenus sur le site Internet de l’UEFA (voir note de bas de page 1). Enfin, conformément à des recherches antérieures et en raison de la difficulté d’opérationnaliser la performance dans un sport mixte/basé sur les compétences comme le football, la valeur marchande du joueur au cours de la saison (Gerhards et Mutz, 2017) a été obtenue sur le site Transfermarkt2.

Analyse statistique

Les analyses statistiques ont été réalisées à l’aide de IBM® SPSS® Statistics 21 pour Macintosh (IBM Co, New York, NY, États-Unis), à l’exception des analyses de régression qui ont été effectuées avec STATA (version 15.1, TX, États-Unis). Les résultats sont présentés sous forme de moyennes et d’écarts types (moyenne ± ET). La signification statistique a été fixée à p < 0,05. L’hypothèse de normalité des données a été vérifiée à la fois graphiquement et à l’aide du test de Kolmogorov-Smirnov. Toutes les données étaient normalement distribuées. L’homogénéité des variances a été examinée à l’aide du test de Levene. Comme les échantillons étaient normalement distribués et présentaient une variance homogène, une analyse de variance à sens unique (ANOVA) a été utilisée pour évaluer les différences d’âge moyen entre les différentes positions de jeu. Par la suite, un test ANOVA à une voie à mesures indépendantes avec sphéricité supposée a été utilisé pour comparer l’âge moyen de chaque saison. En cas de différence, des tests post hoc ajustés par Bonferroni ont été utilisés pour identifier les effets spécifiques.

En outre, les effets de l’âge des joueurs (AGE), de la position de jeu (PP), du nombre de saisons dans le club (NS) et du nombre de Ligues des Champions remportées (NCL) sur les valeurs marchandes des joueurs ont également été examinés à travers un modèle de régression linéaire. Les coefficients positifs ou négatifs indiquent une valeur marchande plus ou moins élevée des joueurs, respectivement. β1 est l’intercept ; β2, β3, β4 et β5 sont les impacts de chacune des variables indépendantes ; et 𝜀1 est le terme d’erreur. Le modèle est le suivant :

Résultats

L’histogramme de la distribution de l’âge des joueurs inclus dans l’étude est présenté dans la figure 1. L’âge des joueurs varie de 16 à 43 ans, avec une moyenne de 25,75 ± 4,14 ans. Un grand nombre de joueurs a été observé entre 21 et 29 ans (>80%). À partir de 29 ans, on observe une diminution annuelle substantielle du nombre de joueurs. Entre les saisons 1992-1993 et 2017-2018, une augmentation significative de l’âge moyen des joueurs (>1,6 ans) a été observée (p < 0,001). Cependant, cette augmentation n’était pas uniforme, et deux points de rupture ont été identifiés le long de ces saisons, le premier lors de la saison 2003-2004 et le second lors de la saison 2013-2014, qui peuvent être observés dans la figure 2.

Avec toutes les saisons regroupées, l’ANOVA à sens unique a montré des différences significatives entre les rôles positionnels sur l’âge moyen (p < 0,001). GK (28,19 ± 4,66 ans) et CB (26,31 ± 4,13 ans) ont montré des âges moyens significativement plus élevés que F (25,32 ± 3,92 ans), W (24,70 ± 3,90 ans) et CM (25,44 ± 3,99 ans). Bien qu’une tendance au vieillissement ait été apparente pour toutes les positions de jeu entre les saisons 1992-1993 et 2017-2018, une tendance plus stable a été observée chez F, CM et GK par rapport à CB, W et FB (figure 3).

Comme on peut le voir dans la figure 4, bien qu’une tendance au vieillissement ait été trouvée pour toutes les catégories de performance d’équipe considérées, aucune différence significative n’a été trouvée entre les gagnants, les finalistes ou les demi-finalistes et les autres catégories.

Les effets des variables indépendantes sur les valeurs marchandes des joueurs sont affichés dans le tableau 1. Les joueurs de 21 à 25 ans et de 26 à 30 ans ont une valeur marchande plus élevée (p < 0,01) par rapport aux joueurs de 16 à 20 ans (catégorie de référence dans le modèle de régression). Cependant, les joueurs âgés de 31 à 35 ans et de plus de 35 ans ont une valeur marchande inférieure à celle des joueurs âgés de 16 à 20 ans (p < 0,01). Concernant la position de jeu, F, W et CM sont plus chers que GK (catégorie de référence dans le modèle de régression), tandis qu’aucune différence n’a été trouvée entre CB, FB et GK.

Plus un joueur reste dans un club, plus sa valeur marchande est élevée. Pour chaque saison dans le club, la valeur du joueur augmente de 435 123 € (p < 0,01). Enfin, le nombre de Ligues des Champions remportées par les joueurs a un effet significatif sur leur valeur marchande ; chaque Ligue des Champions gagnée augmente leur valeur marchande de plus de 8 millions d’euros.

Discussion

Cette étude fournit de nouvelles informations sur l’évolution de l’âge du pic de performance des joueurs de football professionnels. La principale conclusion de la présente étude est qu’une tendance au vieillissement s’est produite au cours des trois dernières décennies en UEFA Champions League. Des études antérieures (Kuper, 2011 ; Caley, 2013 ; Dendir, 2016) ont démontré que les joueurs de football professionnels atteignent leur pic de performance vers le milieu de la vingtaine. Cependant, aucune de ces études n’a analysé le modèle de vieillissement dans le football d’élite. Il semble que l’évolution du football contemporain soit probablement associée à l’augmentation de l’âge des athlètes. Plusieurs facteurs peuvent avoir contribué au « vieillissement » récent des joueurs de haut niveau. L’un des facteurs est probablement l’augmentation des investissements des clubs de football sur les fonctions de soutien pour surveiller, augmenter et maintenir les performances des joueurs ; y compris les installations d’entraînement modernes, les départements de force et de conditionnement et les diététiciens (Anderson et Sally, 2013 ; Williams, 2013 ; Dendir, 2016).

Bien qu’une tendance au vieillissement se soit produite pour toutes les positions de jeu entre les saisons 1992-1993 et 2017-2018, GK et CB ont tendance à atteindre leur pic plus tard que F. Récemment, Dendir (2016) a constaté que l’attaquant et le défenseur moyens atteignent leur pic à 25 et 27 ans, respectivement. Pour les milieux de terrain, l’âge maximal se situe dans la tranche d’âge 25-27 ans. Ces résultats s’expliquent en grande partie par les différences d’exigences physiques liées à chaque poste, qui ont déjà été largement étudiées (Bangsbo et al., 1991 ; Rienzi et al., 2000 ; Mohr et al., 2003, 2008 ; Bradley et al., 2009, 2010, 2011 ; Di Salvo et al., 2009). En utilisant l’analyse temps-mouvement, ces études ont montré que les attaquants effectuent à la fois un plus grand nombre de sprints maximaux (et plus longs), un plus grand nombre de shuffles, plus de contacts à haute intensité et un plus grand nombre d’activités à haute et très haute intensité ; les défenseurs passent le moins de temps à courir et à sprinter, tandis que les milieux de terrain en passent le plus (Bangsbo et al., 1991 ; Mohr et al., 2003, 2008 ; Bradley et al., 2009, 2010, 2011 ; Di Salvo et al., 2009). La moindre demande physique pour les défenseurs est probablement l’une des raisons pour lesquelles ils ont tendance à atteindre leur apogée à un âge plus avancé, ainsi qu’à maintenir une performance élevée à un âge plus avancé. De façon similaire, la quantité plus élevée d’activité de haute intensité est probablement l’une des causes du pic plus précoce des attaquants.

La sagesse conventionnelle suggère qu’il existe un âge parfait pour être un joueur performant. L’âge moyen des 32 équipes qui ont participé aux deux dernières Coupes du monde était de 27,5 et 27,37 ans. Il a été constaté qu’une augmentation d’un an de l’âge moyen d’une équipe entraîne une baisse de performance de quatre positions lors de la Coupe du monde (Dendir, 2016). Selon nos résultats, bien qu’une tendance au vieillissement ait été constatée pour toutes les catégories de performance des équipes considérées, aucune différence significative n’a été trouvée entre les vainqueurs, les finalistes ou les demi-finalistes et les autres classifications. Ces résultats peuvent être dus au fait que des joueurs du monde entier participent à la Ligue des champions, et que les différences entre les équipes participantes sont probablement plus faibles que pour la Coupe du monde. Les études futures devraient fournir plus d’informations sur la relation entre la tendance au vieillissement et le succès dans le football d’élite.

Les résultats confirment l’hypothèse selon laquelle une courbe en U inversé caractérise la relation entre l’évaluation du marché et l’âge, la valeur maximale se produisant dans la tranche d’âge 26-30 ans. Ces résultats sont similaires à ceux fournis par d’autres études. Par exemple, Anderson et Sally (2013) ont constaté que le pic de valeur en Premier League se produit à l’âge de 26 ans. On observe une chute importante de la valeur marchande dans la tranche d’âge 31-35 ans. Enfin, les joueurs de plus de 35 ans ont la valeur marchande la plus faible. En ce qui concerne la position de jeu, les attaquants ont une valeur marchande plus élevée que les défenseurs. En d’autres termes, plus la surface de réparation de l’adversaire est proche, plus la valeur marchande des joueurs est élevée, les attaquants ayant la valeur marchande la plus élevée.

Une des limites de l’étude actuelle est que les variables étrangères qui pourraient avoir des effets sur les résultats n’ont pas été incluses (Gómez et al., 2013). Par exemple, la formation de la propre équipe et de l’équipe adverse pourrait affecter le nombre de joueurs que les équipes contractent pour chaque position. Le fait que des données anonymes aient été utilisées dans l’étude signifie que certaines observations peuvent correspondre au même joueur. Enfin, il n’a pas été contrôlé que les joueurs occupaient la même position de jeu ou qu’ils ont joué dans plus d’une équipe au cours des saisons analysées.

En conclusion, les résultats de l’article confirment que (i) une tendance au vieillissement s’est produite au cours des trois dernières décennies dans la Ligue des Champions, et que (ii) GK et CB ont tendance à atteindre leur pic plus tard que les attaquants, et leur performance maximale peut être maintenue plus longtemps, jusqu’à un âge d’environ 31 ans. Les résultats actuels fournissent des informations utiles en ce qui concerne nos attentes quant au moment où les joueurs de football sont susceptibles d’atteindre leur niveau maximal. Ils nous informent également sur le moment où ils sont susceptibles d’avoir le plus de valeur sur le marché. Du point de vue du recrutement ou de la rénovation d’un joueur, les résultats actuels peuvent fournir des informations précieuses pour aider à la prise de décisions concernant le recrutement et la gestion de la liste des joueurs au sein des clubs de football professionnels. Lorsqu’un nouveau contrat sera signé, la durée du contrat ou le salaire des joueurs peuvent désormais être décidés de manière plus objective. De même, l’évaluation d’après-match des aspects techniques, tactiques et physiques de la performance peut être faite plus objectivement en tenant compte de l’effet de l’âge des joueurs et peut aider les gestionnaires et les entraîneurs à guider les décisions concernant l’individualisation des stratégies d’entraînement ou la conception des périodes de charge d’entraînement.

Contributions des auteurs

CL-P et ER ont conceptualisé l’étude. AR-G a effectué la curation des données. CL-P, ER, et AK ont participé à l’analyse formelle. CL-P, ER, AK et AR-G ont conçu la méthodologie. CL-P a administré le projet. CL-P a supervisé l’étude. AK a visualisé l’étude. CL-P, ER et AK ont rédigé le manuscrit.

Funding

La présente étude a été soutenue par le ministère de l’Économie et de la Compétitivité d’Espagne avec le projet DEP2016-75785-R.

Déclaration de conflit d’intérêts

Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l’absence de toute relation commerciale ou financière qui pourrait être interprétée comme un conflit d’intérêts potentiel.

Notes de bas de page

1. ^ www.uefa.com
2. ^ www.transfermarkt.com

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