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Quels XI projetés jouent déjà ensemble ?
Snapshot · 2026-05-22Model 1.0.0Pour chaque nation de la Coupe du Monde 2026, nous prenons le XI de départ projeté par le modèle et quantifions le chevauchement en club qu'il comporte. Trois chiffres par équipe : minutes partagées en club par paires (normalisées à un maximum de 55 × 3000 = 165,000 ), un score de concentration par club sur les clubs les plus récents du XI (indice Herfindahl-Hirschman), et la part du XI jouant dans les trois clubs les plus représentés. Méthodologie dans /docs/methodology/.
48 équipes · XI entièrement résolus : 3 · fenêtre de rétrospective : 2 saisons.
Classement : minutes en club par paires, décroissant
15 équipes avec au moins 7 joueurs du XI résolus.
| # | Équipe | Par paires | Concentration | Top 3 | Clubs principaux |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | France | 5.20% | 0.140 | 50% | AC Milan (2) · Inter (2) · Aston Villa (1) |
| 2 | Portugal | 4.99% | 0.225 | 71% | Manchester United (2) · AC Milan (2) · Barcelona (1) |
| 3 | England | 4.85% | 0.124 | 45% | Manchester City (2) · Arsenal (2) · Everton (1) |
| 4 | Argentina | 4.31% | 0.180 | 60% | Atletico Madrid (3) · Real Betis (2) · Aston Villa (1) |
| 5 | Netherlands | 4.18% | 0.140 | 50% | Liverpool (2) · Inter (2) · Brighton (1) |
| 6 | Germany | 3.06% | 0.124 | 45% | Bayern Munich (2) · VfB Stuttgart (2) · Barcelona (1) |
| 7 | Croatia | 3.00% | 0.161 | 56% | Manchester City (2) · Torino (2) · Fiorentina (1) |
| 8 | Colombia | 2.25% | 0.184 | 57% | Crystal Palace (2) · Cagliari (1) · Tottenham (1) |
| 9 | Belgium | 1.91% | 0.140 | 50% | Eintracht Frankfurt (2) · Manchester City (2) · Real Madrid (1) |
| 10 | Spain | 1.83% | 0.140 | 50% | Manchester City (2) · Barcelona (2) · Athletic Club (1) |
| 11 | Switzerland | 1.23% | 0.107 | 36% | Monaco (2) · Borussia Dortmund (1) · Mainz 05 (1) |
| 12 | Austria | 1.13% | 0.120 | 40% | Freiburg (2) · Real Madrid (1) · Atalanta,Bologna (1) |
| 13 | Brazil | 0.00% | 0.143 | 43% | Chelsea (1) · Paris Saint Germain (1) · Juventus (1) |
| 14 | Norway | 0.00% | 0.143 | 43% | Sevilla (1) · Brentford (1) · Borussia Dortmund (1) |
| 15 | Sweden | 0.00% | 0.111 | 33% | Aston Villa (1) · Manchester United (1) · Atalanta (1) |
Couverture faible : à lire avec le nombre de joueurs résolus
33 équipes avec moins de 7 joueurs du XI résolus.
Ces équipes tirent la majeure partie de leur XI de championnats hors de notre couverture FBref / Understat, les chiffres de cohésion ci-dessous sont donc structurellement sous-estimés. Un score par paires proche de zéro pour un XI dominé par la MLS, le championnat saoudien ou la Süper Lig reflète généralement des données manquantes, pas un chevauchement en club réellement faible.
| # | Équipe | Par paires | Concentration | Top 3 | Clubs principaux | Résolus |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Scotland | 0.00% | 0.167 | 50% | Arsenal (1) · Everton (1) · Napoli (1) | 6/11 |
| 2 | Uruguay | 0.00% | 0.167 | 50% | Sassuolo (1) · Barcelona (1) · Cagliari (1) | 6/11 |
| 3 | Algeria | 0.19% | 0.280 | 80% | Lille (2) · Nice (1) · Wolverhampton Wanderers (1) | 5/11 |
| 4 | DR Congo | 0.00% | 0.200 | 60% | Marseille (1) · West Ham (1) · Nantes (1) | 5/11 |
| 5 | Czech Republic | 2.65% | 0.280 | 80% | West Ham (2) · Torino (1) · Bayer Leverkusen (1) | 5/11 |
| 6 | Ghana | 0.00% | 0.200 | 60% | Auxerre (1) · Rennes (1) · Arsenal (1) | 5/11 |
| 7 | Japan | 0.00% | 0.200 | 60% | Parma Calcio 1913 (1) · Borussia M.Gladbach (1) · Freiburg (1) | 5/11 |
| 8 | Senegal | 0.27% | 0.280 | 80% | Monaco (2) · Lyon (1) · Everton (1) | 5/11 |
| 9 | United States | 0.92% | 0.280 | 80% | Fulham (2) · Juventus (1) · AC Milan (1) | 5/11 |
| 10 | Ivory Coast | 0.00% | 0.250 | 75% | Angers (1) · Roma (1) · Nottingham Forest (1) | 4/11 |
| 11 | Egypt | 0.00% | 0.250 | 75% | Nice (1) · Arsenal (1) · Eintracht Frankfurt (1) | 4/11 |
| 12 | Morocco | 0.00% | 0.250 | 75% | Manchester United (1) · Paris Saint Germain (1) · Fiorentina (1) | 4/11 |
| 13 | Mexico | 0.00% | 0.250 | 75% | Salernitana (1) · Genoa (1) · Fulham (1) | 4/11 |
| 14 | Bosnia and Herzegovina | 0.00% | 0.333 | 100% | St. Pauli (1) · Atalanta (1) · VfB Stuttgart (1) | 3/11 |
| 15 | South Korea | 0.00% | 0.333 | 100% | Bayern Munich (1) · Paris Saint Germain (1) · Tottenham (1) | 3/11 |
| 16 | Tunisia | 0.00% | 0.333 | 100% | Lorient (1) · Union Berlin (1) · Eintracht Frankfurt (1) | 3/11 |
| 17 | Australia | 0.21% | 1.000 | 100% | St. Pauli (2) | 2/11 |
| 18 | Ecuador | 0.00% | 0.500 | 100% | Bayer Leverkusen (1) · Chelsea (1) | 2/11 |
| 19 | Haiti | 0.00% | 0.500 | 100% | Nantes (1) · Wolverhampton Wanderers (1) | 2/11 |
| 20 | New Zealand | 0.00% | 0.500 | 100% | Empoli (1) · Nottingham Forest (1) | 2/11 |
| 21 | Paraguay | 0.00% | 0.500 | 100% | Getafe (1) · Torino (1) | 2/11 |
| 22 | Turkey | 0.00% | 0.500 | 100% | Atletico Madrid (1) · Inter (1) | 2/11 |
| 23 | Canada | 0.00% | 1.000 | 100% | Villarreal (1) | 1/11 |
| 24 | Cape Verde | 0.00% | 1.000 | 100% | Villarreal (1) | 1/11 |
| 25 | Iran | 0.00% | 1.000 | 100% | Brentford (1) | 1/11 |
| 26 | South Africa | 0.00% | 1.000 | 100% | Burnley (1) | 1/11 |
| 27 | Uzbekistan | 0.00% | 1.000 | 100% | Roma (1) | 1/11 |
| 28 | Curaçao | 0.00% | 0.000 | 0% | — | 0/11 |
| 29 | Iraq | 0.00% | 0.000 | 0% | — | 0/11 |
| 30 | Jordan | 0.00% | 0.000 | 0% | — | 0/11 |
| 31 | Saudi Arabia | 0.00% | 0.000 | 0% | — | 0/11 |
| 32 | Panama | 0.00% | 0.000 | 0% | — | 0/11 |
| 33 | Qatar | 0.00% | 0.000 | 0% | — | 0/11 |
Ce que c'est, et ce que ce n'est pas
La cohésion d'effectif est une surface descriptive. Elle mesure dans quelle mesure le XI projeté joue ensemble en club, en sommant les minutes partagées pour chacune des C(11, 2) = 55 paires, avec une clé de jointure de (season_end_year, club). Deux joueurs ayant partagé un club lors de saisons différentes ne comptent pas.
Ce n'est pas une probabilité du modèle. Cette mesure n'alimente pas les chiffres publiés de victoire au tournoi. Un score de cohésion élevé ne prédit pas une meilleure équipe. L'Espagne 2022 avait un XI dominé par le FC Barcelone et a été éliminée tôt ; le chiffre descriptif ne comble pas l'écart avec la familiarité en sélection, les routines de coups de pied arrêtés ou la continuité du sélectionneur (ce qui nécessiterait des données d'historique de compositions que nous n'avons pas). Le chiffre est publié à des fins éditoriales et de recherche.
La métrique hérite du biais de couverture FBref / Understat documenté dans le reste du pipeline de données : les championnats du Big-5 sont bien couverts, tandis que les joueurs de petits championnats n'apparaissent dans le tableau des notes que lorsqu'ils atteignent les seuils de meilleur buteur Wikipedia. La section « couverture faible » ci-dessus isole les équipes où le chiffre par paires est sous-estimé par des données manquantes plutôt que par une fragmentation réelle.