Meilleurs Milieux défensifs de Ligue 1 (Jul 2026)
Classés par Analytical Strength Index
Aperçu du marché : Milieux défensifs de Ligue 1 2022-23
Notre base de données répertoriait 139 Milieux défensifs de Ligue 1 pour la saison 2022-23, représentant 36 clubs avec une valeur marchande cumulée de €419.3M. La valeur marchande moyenne des Milieux défensifs de Ligue 1 était de €3.0M, avec un âge moyen de 31 ans.
Le milieu défensif le plus précieux de Ligue 1 était Vitinha, évalué à €110.0M et ayant joué pour Paris Saint-Germain à l'âge de 26 ans. Les 5 meilleurs Milieux défensifs affichaient en moyenne €40.6M de valeur marchande, dont Arthur Vermeeren and Denis Zakaria.
La répartition par âge montrait que le plus jeune milieu défensif répertorié était Everton (19 ans, OGC Nice, €200K), tandis que le plus âgé était Mustapha Diallo (40 ans, Nîmes Olympique, €1.5M). Les recherches montrent que les Milieux défensifs atteignent généralement leur apogée à 26-27 ans.
L'analyse historique a montré que 30 Milieux défensifs (22 %) a augmenté en valeur marchande au cours des suivants 12 prochains mois selon les trajectoires des courbes d'âge, les tendances de performance d'alors et l'analyse du temps de jeu. Le marché de Ligue 1 pour les Milieux défensifs restait en plein développement avec des talents émergents pour la saison 2022-23.
Explorez la taille du marché par poste en Ligue 1
Graphique à bulles interactif montrant la croissance prévue sur 2 ans en fonction de l'âge actuel pour tous les Milieux défensifs de Ligue 1. Identifiez les actifs sous-évalués et suivez la dynamique du marché sur 36 clubs représentant une valeur cumulée de €419.3M.
Utilisez la barre de recherche ci-dessous pour trouver des joueurs précis, ou appliquez des filtres pour affiner les résultats par club, tranche d'âge ou valeur marchande. Cliquez sur l'icône du graphique à côté d'un joueur pour consulter sa trajectoire de valeur historique et sa prévision.
Répartition par âge : Milieux défensifs de Ligue 1
Le marché des CDM de Ligue 1 présente 5 tranches d'âge distinctes, la cohorte la plus importante se situant dans la tranche 30+ (84 joueurs, soit 60% du marché). La tranche d'âge 24-26 concentre le plus de valeur avec €173.1M, soit une moyenne de €10.2M par joueur.
Meilleurs Milieux défensifs par tranche d'âge
U21 ans (5 joueurs)
21-23 ans (11 joueurs)
24-26 ans (17 joueurs)
27-29 ans (22 joueurs)
Répartition de la valeur marchande
Concentration de la catégorie élite
Les 14 meilleurs Milieux défensifs (10% des joueurs) contrôlent €299.0M
Catégories de marché
La structure du marché révèle une valeur répartie, la catégorie élite (50 m€+) représentant 1% du vivier de CDM de Ligue 1.
Élite (50 M€+)
Élevée (15-30 M€)
Moyenne (5-15 M€)
Répartition par club : Milieux défensifs de Ligue 1
Parmi les 36 clubs de Ligue 1, Paris Saint-Germain domine avec 1 Milieux défensifs pour une valeur de €110.0M (soit €110.0M en moyenne par joueur). Les 10 premiers clubs représentent 37% des Milieux défensifs suivis.
Paris Saint-Germain (1 Milieux défensifs)
Olympique Marseille (6 Milieux défensifs)
AS Monaco (5 Milieux défensifs)
Olympique Lyon (7 Milieux défensifs)
Classement des joueurs
Classés par Analytical Strength Index. Cliquez sur un joueur pour consulter son profil complet, ou cliquez sur l'icône du graphique pour voir l'historique de sa valeur.
Vitinha
Paris Saint-Germain • 26 ans
€95.1M
€110.0M
+15.6%
Attendu : €117.9M
95.5
Arthur Vermeeren
Olympique Marseille • 21 ans
€24.2M
€28.0M
+15.6%
Attendu : €30.9M
77.0
Denis Zakaria
AS Monaco • 29 ans
€32.3M
€25.0M
-22.6%
Attendu : €20.7M
75.7
Orel Mangala
Olympique Lyon • 28 ans
€25.8M
€20.0M
-22.6%
Attendu : €17.5M
72.8
Mohamed Camara
AS Monaco • 26 ans
€17.3M
€20.0M
+15.6%
Attendu : €20.6M
72.6
Pierre-Emile Højbjerg
Olympique Marseille • 30 ans
€23.2M
€18.0M
-22.6%
Attendu : €14.9M
71.7
Tanner Tessmann
Olympique Lyon • 24 ans
€10.4M
€12.0M
+15.6%
Attendu : €12.3M
67.2
Ngal'ayel Mukau
LOSC Lille • 21 ans
€10.4M
€12.0M
+15.6%
Attendu : €13.2M
66.4
Azor Matusiwa
Stade Rennais FC • 28 ans
€14.2M
€11.0M
-22.6%
Attendu : €9.6M
65.4
Joris Chotard
Stade Brestois 29 • 24 ans
€8.6M
€10.0M
+15.6%
Attendu : €10.2M
61.3
Pierre Lees-Melou
Stade Brestois 29 • 33 ans
€12.9M
€10.0M
-22.6%
Attendu : €8.8M
61.1
Pablo Rosario
OGC Nice • 29 ans
€10.3M
€8.0M
-22.6%
Attendu : €6.6M
57.9
Salis Abdul Samed
OGC Nice • 26 ans
€6.9M
€8.0M
+15.6%
Attendu : €8.2M
57.6
Johann Lepenant
FC Nantes • 23 ans
€6.1M
€7.0M
+15.6%
Attendu : €7.5M
57.4
Junior Mwanga
RC Strasbourg Alsace • 23 ans
€6.1M
€7.0M
+15.6%
Attendu : €7.5M
57.4
Tyler Morton
Olympique Lyon • 23 ans
€6.1M
€7.0M
+15.6%
Attendu : €7.5M
57.4
Maxime Lopez
Paris FC • 28 ans
€9.7M
€7.5M
-22.6%
Attendu : €6.6M
57.0
Boubacar Traoré
FC Metz • 24 ans
€4.3M
€5.0M
+15.6%
Attendu : €5.1M
52.7
Geoffrey Kondogbia
Olympique Marseille • 33 ans
€6.5M
€5.0M
-22.6%
Attendu : €4.4M
52.5
Nabil Bentaleb
LOSC Lille • 31 ans
€6.5M
€5.0M
-22.6%
Attendu : €4.1M
52.3
Outils de scouting
Analyses avancées pour les décisions de scouting et de recrutement. Chaque outil offre un éclairage unique sur la valeur, le potentiel et la dynamique de marché des joueurs.
Efficience de valeur avant le pic (PPVE)
Identifie les joueurs avant leur pic offrant une valeur exceptionnelle par rapport à leur tranche d'âge. PPVE plus élevé = meilleure valeur.
Comprendre l'efficience de valeur avant le pic (PPVE)
Tanner Tessmann de Olympique Lyon, à 24 ans, présente la plus forte efficience de valeur avant le pic, à 12.00×. Cela signifie que Tanner Tessmann est valorisé 12.00× plus haut que le joueur médian de la tranche d'âge 24-26, ce qui représente une valeur exceptionnelle avant d'atteindre l'âge du pic.
En deuxième position se trouve Joris Chotard de Stade Brestois 29, âgé de 24 ans, avec un PPVE de 10.00×. En troisième, Arthur Vermeeren de Olympique Marseille, âgé de 21 ans, avec un PPVE de 7.00×.
Comment le PPVE est calculé : le PPVE compare la valeur marchande actuelle d'un joueur à la valeur médiane de tous les joueurs de sa tranche d'âge. Un PPVE de 12.00× signifie que le joueur vaut 1100% de plus que les joueurs typiques de son âge, ce qui en fait des cibles à forte valeur avant qu'ils n'atteignent leur valeur de pic.
PPVE par tranche d'âge
| Rang | Joueur | Âge | Tranche | Valeur actuelle | Médiane de la tranche | PPVE |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Tanner Tessmann Olympique Lyon | 24 | 24-26 | €12.0M | €1.0M | 12.00× |
| #2 | Joris Chotard Stade Brestois 29 | 24 | 24-26 | €10.0M | €1.0M | 10.00× |
| #3 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | 21 | 21-23 | €28.0M | €4.0M | 7.00× |
| #4 | Boubacar Traoré FC Metz | 24 | 24-26 | €5.0M | €1.0M | 5.00× |
| #5 | Aladji Bamba AS Monaco | 20 | U21 | €3.5M | €1.0M | 3.50× |
| #6 | Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | 21 | 21-23 | €12.0M | €4.0M | 3.00× |
| #7 | Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | 20 | U21 | €2.0M | €1.0M | 2.00× |
| #8 | Oussama El Azzouzi AJ Auxerre | 25 | 24-26 | €1.8M | €1.0M | 1.80× |
| #9 | Junior Mwanga RC Strasbourg Alsace | 23 | 21-23 | €7.0M | €4.0M | 1.75× |
| #10 | Johann Lepenant FC Nantes | 23 | 21-23 | €7.0M | €4.0M | 1.75× |
| #11 | Tyler Morton Olympique Lyon | 23 | 21-23 | €7.0M | €4.0M | 1.75× |
| #12 | Mathys de Carvalho Olympique Lyon | 21 | 21-23 | €4.0M | €4.0M | 1.00× |
| #13 | Pape Diong RC Strasbourg Alsace | 20 | U21 | €1.0M | €1.0M | 1.00× |
| #14 | Hyeok-kyu Kwon FC Nantes | 25 | 24-26 | €1.0M | €1.0M | 1.00× |
| #15 | Lucas Gourna-Douath Le Havre AC | 22 | 21-23 | €4.0M | €4.0M | 1.00× |
| #16 | Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | 21 | 21-23 | €4.0M | €4.0M | 1.00× |
| #17 | Wilitty Younoussa Dijon FCO | 24 | 24-26 | €600K | €1.0M | 0.60× |
| #18 | Pierre Ekwah AS Saint-Étienne | 24 | 24-26 | €500K | €1.0M | 0.50× |
| #19 | Gabriel Barès Montpellier HSC | 25 | 24-26 | €400K | €1.0M | 0.40× |
| #20 | Emeric Depussay FC Girondins Bordeaux | 24 | 24-26 | €250K | €1.0M | 0.25× |
Potentiel de retour au pic (RPP)
Potentiel de progression de la valeur actuelle vers le pic prévu. Indique le potentiel de hausse restant pour les joueurs approchant de leur prime.
Comprendre le potentiel de retour au pic (RPP)
Everton de OGC Nice, à 19 ans, présente le plus fort potentiel de retour au pic, à +40%. Cela signifie que Everton devrait s'apprécier de 40% en atteignant l'âge de son pic dans 7 ans, ce qui représente un potentiel de hausse significatif avant d'entrer dans sa prime.
En deuxième position se trouve Rabby Nzingoula de RC Strasbourg Alsace, âgé de 20 ans, avec un RPP de +35% (6 ans avant le pic). En troisième, Pape Diong de RC Strasbourg Alsace, âgé de 20 ans, avec un RPP de +35% (6 ans avant le pic).
Comment le RPP est calculé : le RPP compare la valeur marchande actuelle d'un joueur à sa valeur de pic prévue, en calculant le potentiel d'appréciation en pourcentage. Un RPP de 40% signifie que le joueur devrait gagner 40% de valeur en entrant dans sa prime, ce qui en fait d'excellents investissements de croissance.
Potentiel de progression par joueur
| Rang | Joueur | Âge | Années avant le pic | Actuelle | Prévision au pic | RPP % |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Everton OGC Nice | 19 | 7 | €200K | €332K | +40% |
| #2 | Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | 20 | 6 | €2.0M | €3.1M | +35% |
| #3 | Pape Diong RC Strasbourg Alsace | 20 | 6 | €1.0M | €1.5M | +35% |
| #4 | Aladji Bamba AS Monaco | 20 | 6 | €3.5M | €5.4M | +35% |
| #5 | Fodé Sylla RC Lens | 20 | 6 | €200K | €309K | +35% |
| #6 | Mathys de Carvalho Olympique Lyon | 21 | 5 | €4.0M | €5.7M | +30% |
| #7 | Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | 21 | 5 | €4.0M | €5.7M | +30% |
| #8 | Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | 21 | 5 | €12.0M | €17.2M | +30% |
| #9 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | 21 | 5 | €28.0M | €40.2M | +30% |
| #10 | Lucas Gourna-Douath Le Havre AC | 22 | 4 | €4.0M | €5.3M | +25% |
| #11 | Mehdi Puch-Herrantz AC Ajaccio | 22 | 4 | €200K | €267K | +25% |
| #12 | Noah Françoise Stade Rennais FC | 23 | 3 | €350K | €435K | +20% |
| #13 | Lohann Doucet Paris FC | 23 | 3 | €700K | €870K | +20% |
| #14 | Junior Mwanga RC Strasbourg Alsace | 23 | 3 | €7.0M | €8.7M | +20% |
| #15 | Johann Lepenant FC Nantes | 23 | 3 | €7.0M | €8.7M | +20% |
| #16 | Tyler Morton Olympique Lyon | 23 | 3 | €7.0M | €8.7M | +20% |
| #17 | Wilitty Younoussa Dijon FCO | 24 | 2 | €600K | €694K | +14% |
| #18 | Pierre Ekwah AS Saint-Étienne | 24 | 2 | €500K | €578K | +14% |
| #19 | Emeric Depussay FC Girondins Bordeaux | 24 | 2 | €250K | €289K | +14% |
| #20 | Joris Chotard Stade Brestois 29 | 24 | 2 | €10.0M | €11.6M | +14% |
Potentiel ajusté du risque (RAU)
Potentiel de hausse pondéré par l'incertitude des prévisions. RAU plus élevé = meilleur profil risque-rendement.
Comprendre le potentiel ajusté du risque (RAU)
Everton de OGC Nice présente le plus fort potentiel ajusté du risque, à 53.6. Cela signifie que Everton dispose d'un potentiel de hausse de 19% avec seulement 0% d'incertitude de prévision, ce qui représente un excellent rapport risque-rendement pour l'appréciation de la valeur.
En deuxième position se trouve Rabby Nzingoula de RC Strasbourg Alsace avec un RAU de 42.8 (15% de potentiel, 0% d'incertitude). En troisième, Pape Diong de RC Strasbourg Alsace avec un RAU de 42.8 (15% de potentiel, 0% d'incertitude).
Comment le RAU est calculé : le RAU divise le potentiel de hausse par l'incertitude de prévision (RAU = potentiel % ÷ incertitude %). Un RAU de 53.6 signifie que le potentiel de hausse est 53.6× supérieur à l'incertitude, ce qui en fait une opportunité de croissance à forte fiabilité. Visez un RAU ≥2.0 pour un rapport risque-rendement équilibré.
Potentiel ajusté du risque par joueur
| Rang | Joueur | Attendue | Fourchette | Potentiel % | RAU |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Everton OGC Nice | €238K | €203K-274K | +19% | 53.6 |
| #2 | Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | €2.3M | €2.0M-2.6M | +15% | 42.8 |
| #3 | Pape Diong RC Strasbourg Alsace | €1.1M | €975K-1.3M | +15% | 42.8 |
| #4 | Fodé Sylla RC Lens | €229K | €195K-264K | +15% | 42.8 |
| #5 | Aladji Bamba AS Monaco | €4.0M | €3.4M-4.6M | +15% | 42.8 |
| #6 | Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | €13.2M | €11.3M-15.2M | +10% | 31.1 |
| #7 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | €30.9M | €26.3M-35.5M | +10% | 31.1 |
| #8 | Mathys de Carvalho Olympique Lyon | €4.4M | €3.8M-5.1M | +10% | 31.1 |
| #9 | Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | €4.4M | €3.8M-5.1M | +10% | 31.1 |
| #10 | Vitinha Paris Saint-Germain | €117.9M | €102.6M-133.2M | +7% | 25.7 |
| #11 | Junior Mwanga RC Strasbourg Alsace | €7.5M | €6.5M-8.5M | +7% | 25.4 |
| #12 | Johann Lepenant FC Nantes | €7.5M | €6.5M-8.5M | +7% | 25.4 |
| #13 | Tyler Morton Olympique Lyon | €7.5M | €6.5M-8.5M | +7% | 25.4 |
| #14 | Noah Françoise Stade Rennais FC | €375K | €326K-423K | +7% | 25.4 |
| #15 | Lohann Doucet Paris FC | €749K | €652K-847K | +7% | 25.4 |
| #16 | Mehdi Puch-Herrantz AC Ajaccio | €212K | €184K-239K | +6% | 21.2 |
| #17 | Lucas Gourna-Douath Le Havre AC | €4.2M | €3.7M-4.8M | +6% | 21.2 |
| #18 | Mohamed Camara AS Monaco | €20.6M | €17.9M-23.3M | +3% | 11.1 |
| #19 | Alexandre Phliponeau Olympique Marseille | €412K | €358K-465K | +3% | 11.1 |
| #20 | Zinédine Ould Khaled Angers SCO | €412K | €358K-465K | +3% | 11.1 |
Indice de pression d'effectif (RPI)
Pression sur la profondeur d'effectif basée sur la distribution des Z-scores. RPI négatif = profondeur faible, positif = effectif profond.
Ce que cela montre
Le Z-Score expliqué : mesure de combien d'écarts-types la force d'un joueur s'éloigne de la moyenne du poste. Un Z-Score de 0 correspond à la moyenne, +1.0 à un écart-type au-dessus de la moyenne, -1.0 en dessous de la moyenne.
Comment l'utiliser : un RPI < -1.0 indique une pénurie critique de profondeur. Ces postes nécessitent un renfort immédiat. Un RPI > +1.0 suggère une profondeur solide, n'autorisant que des ajouts sélectifs et à forte valeur.
Marché actuel : le poste de milieu défensif présente une profondeur solide (Z-score moyen : 0.00). RPI : 0.00.
Analyse de la profondeur par poste
Z-Scores les plus élevés
Z-Scores les plus bas
Concentration de part par âge (ASC)
Identifie les joueurs captant une valeur disproportionnée par rapport à la représentation de leur groupe d'âge. ASC positif = concentration de valeur.
Comprendre la concentration de part par âge (ASC)
Tongo Doumbia de FC Toulouse, dans la tranche d'âge 30+, présente la plus forte concentration de part par âge, à +-41.2%. Cela signifie que Pierre-Emile Højbjerg capte 19.2% de la valeur marchande totale tout en ne représentant que 60.4% des joueurs de son groupe d'âge, ce qui témoigne d'un statut d'élite dominant.
En deuxième position se trouve Loïc Poujol de FC Sochaux-Montbéliard avec un ASC de +-41.2% (19.2% de part de valeur contre 60.4% de part de joueurs dans la tranche 30+). En troisième, Chris Philipps de FC Metz avec un ASC de +-41.2% (19.2% de valeur contre 60.4% de joueurs dans la tranche 30+).
Comment l'ASC est calculé : ASC = (% de la valeur totale) - (% du total des joueurs) dans la tranche d'âge. Un ASC de +-41.2% signifie que le joueur capte -41.2% de valeur marchande de plus que sa représentation numérique, ce qui indique un statut de vedette. ASC > +15% = domination d'élite, ASC < -15% = cibles de valeur potentielles.
Concentration de valeur par joueur
| Rang | Joueur | Tranche d'âge | Part de valeur | Part de joueurs | ASC |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Tongo Doumbia FC Toulouse | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #2 | Loïc Poujol FC Sochaux-Montbéliard | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #3 | Chris Philipps FC Metz | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #4 | Vincent Pajot FC Metz | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #5 | Jonas Martin Stade Brestois 29 | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #6 | Alexander N'Doumbou Olympique Marseille | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #7 | Benjamin Stambouli FC Metz | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #8 | Thomas Monconduit FC Lorient | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #9 | Geoffrey Kondogbia Olympique Marseille | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #10 | Alexi Peuget Stade Reims | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #11 | Abdou Dampha AS Nancy-Lorraine | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #12 | Pape Camara Valenciennes FC | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #13 | Facundo Píriz Montpellier HSC | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #14 | Karim El Hany AC Ajaccio | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #15 | Sidy Koné Olympique Lyon | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #16 | Marco da Silva Valenciennes FC | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #17 | Ilan Boccara Thonon Évian Grand Genève FC | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #18 | Manuel Perez RC Lens | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #19 | Pierre-Emile Højbjerg Olympique Marseille | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
| #20 | El-Hadji Ba SC Bastia | 30+ | 19.2% | 60.4% | -41.2% |
Carte Acheter maintenant vs Liste d'attente
Classe les joueurs selon leur position d'âge et leur potentiel de hausse afin de guider le moment de l'acquisition.
Ce que cela montre
Comment l'utiliser : « Acheter maintenant - Fort potentiel » = cibles prioritaires immédiates. « Liste de suivi » = à surveiller pendant 6-12 mois. « Pic » = payer une prime pour des joueurs à la performance avérée. « Vieillissant » = profondeur à court terme uniquement.
Marché actuel : 1 cibles immédiates, 15 acquisitions standards, 0 prospects en liste de suivi, 29 à leur pic.
ACHETER MAINTENANT - Fort potentiel
LISTE DE SUIVI - Fort potentiel
Aucun joueur dans cette catégorie
ACHETER MAINTENANT - Potentiel moyen
Joueurs au PIC
Prix vs Z-Score des pairs
Analyse de prix basée sur l'IQR par rapport aux pairs du poste. Identifie les joueurs sur- ou sous-évalués par rapport au marché.
Ce que cela montre
Comment l'utiliser : un Z-score < -1.5 = nettement sous-évalué (bonne affaire potentielle). Un Z-score > +1.5 = prix premium (nécessite une solide justification). Dans une fourchette de ±1.0 = valeur de marché équitable.
Marché actuel : la médiane du poste est de €275K. 0 sous-évalués, 15 premium.
Positionnement de valeur vs pairs
| Joueur | Valeur marchande | Médiane du poste | Z-Score | Évaluation |
|---|---|---|---|---|
Boubacar Traoré FC Metz | €5.0M | €400K | -1.25 | Bonne affaire |
Mehdi Puch-Herrantz AC Ajaccio | €200K | €400K | -1.04 | Bonne affaire |
Orel Mangala Olympique Lyon | €20.0M | €400K | -1.00 | Bonne affaire |
Noah Françoise Stade Rennais FC | €350K | €400K | -1.00 | Bonne affaire |
Lohann Doucet Paris FC | €700K | €400K | -0.90 | Bonne affaire |
Salis Abdul Samed OGC Nice | €8.0M | €400K | -0.50 | Valeur équitable |
Everton OGC Nice | €200K | €400K | -0.44 | Valeur équitable |
Fodé Sylla RC Lens | €200K | €400K | -0.44 | Valeur équitable |
Chris Philipps FC Metz | €125K | €400K | -0.44 | Valeur équitable |
Arton Zekaj LOSC Lille | €250K | €400K | -0.42 | Valeur équitable |
Emeric Depussay FC Girondins Bordeaux | €250K | €400K | -0.42 | Valeur équitable |
Abdou Dampha AS Nancy-Lorraine | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Pape Camara Valenciennes FC | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Sidy Koné Olympique Lyon | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Abdel Malik Hsissane Nîmes Olympique | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Fabien Dao Castellana OGC Nice | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
David Kong FC Girondins Bordeaux | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Emmanuel Debordeaux LOSC Lille | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Clément Badin FC Girondins Bordeaux | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Valentin Voisin SM Caen | €150K | €400K | -0.38 | Valeur équitable |
Comment nous classons les Milieux défensifs de Ligue 1
Notre Analytical Strength Index est calibré spécifiquement pour les milieux défensifs, en utilisant des courbes d'âge et des références de temps de jeu propres au poste. Le modèle s'appuie sur la recherche universitaire relative à la valorisation des joueurs (Franck & Nüesch, 2012) et aux courbes âge-performance (Dendir, 2016).
Composantes du score pour CDM
Indice de performance historique (35 %)
Valeur marchande maximale en carrière pour les milieux défensifs de Ligue 1, reflétant un palmarès avéré et la réputation. Utilise une échelle logarithmique pour tenir compte de la répartition exponentielle de la valeur au niveau de l'élite.
Indicateur de performance actuelle (30 %)
Valeur marchande actuelle pour les milieux défensifs de Ligue 1, capturant la forme récente, les blessures et le niveau de performance actuel. Pondéré pour refléter les schémas de dépréciation liés à l'âge.
Utilisation du temps de jeu (18 %)
Les milieux de terrain avec 2 400+ minutes obtiennent le score le plus élevé, indiquant un rôle de titulaire régulier et une performance soutenue.
Courbe de performance ajustée en fonction de l'âge (12 %)
Les milieux de terrain atteignent leur apogée à 26-27 ans avec un déclin de 6,0 %/an. Les joueurs avant leur apogée obtiennent un score plus élevé sur leur trajectoire de développement.
Ajustement du niveau de compétition (3 %)
Ligue 1 reçoit la prime des 5 grands championnats européens pour l'intensité compétitive et la qualité de l'opposition.
Multiplicateur d'attentes de performance (2 %)
Les joueurs des clubs ayant un pedigree en Ligue des champions font face à des standards de performance plus élevés et à une complexité tactique accrue, ce qui contribue au développement et à la validation par le marché.
Références de performance pour CDM
Âge d'apogée : 26-27 ans (compétences techniques et lucidité tactique)
Taux de déclin : 6,0 % par an (les compétences techniques vieillissent mieux que les attributs physiques)
Minutes optimales : 2 400-2 500 par saison (équilibre entre implication et récupération)
Prévision de la valeur marchande sur 1 an
Modèle probabiliste combinant la dépréciation liée à la courbe d'âge, la dynamique de valeur et les facteurs liés au temps de jeu :
• Facteur d'âge : Milieu de terrain : -6,0 %/an après l'apogée, +5 %/an avant l'apogée
• Trajectoire de valeur : Proche de l'apogée de carrière (>95 % de la valeur maximale) : +3 % de dynamique | Déclin modéré : -5 %
• Facteur de temps de jeu : Titulaires réguliers (+2 %), Rotation de l'effectif (-2 %)
• Fourchette de prévision : Intervalle de confiance de ±12-15 %
Fondement scientifique
• Dendir (2016) : Courbes âge-performance pour les milieux défensifs
• Carmichael et al. (2011) : Dépréciation des joueurs dans les grands championnats
• Franck & Nüesch (2012) : Modèles de prix hédoniques pour la valorisation des talents
• Szymanski, S. (2015). Money and Soccer: A Soccernomics Guide
Foire aux questions
Questions fréquentes sur les Milieux défensifs de Ligue 1 pour la saison 2022-23
Qui sont les Milieux défensifs les plus précieux de Ligue 1 en 2022-23 ?
Le milieu défensif le plus précieux de Ligue 1 en 2022-23 est Vitinha, qui vaut €110.0M et joue pour Paris Saint-Germain. Le deuxième plus précieux est Arthur Vermeeren (€28.0M, Olympique Marseille), suivi de Denis Zakaria (€25.0M, AS Monaco). Notre base de données répertorie 139 Milieux défensifs de Ligue 1 avec des valorisations de marché complètes mises à jour pour la saison 2022-23.
Comment les Milieux défensifs de Ligue 1 sont-ils classés ?
Les Milieux défensifs de Ligue 1 sont classés par notre Analytical Strength Index propriétaire, qui est spécifiquement calibré pour les Milieux défensifs. Le score combine six facteurs : l'indice de performance historique (35 %) mesurant la valeur maximale en carrière, l'indicateur de performance actuelle (30 %) reflétant les signaux de marché récents, l'utilisation du temps de jeu (18 %) suivant les minutes jouées, la courbe de performance ajustée en fonction de l'âge (12 %) utilisant les âges d'apogée spécifiques au poste, le coefficient de qualité de la compétition (3 %) pour le niveau de la compétition de Ligue 1, et le multiplicateur de niveau de club (2 %) tenant compte du prestige du club. Cette méthodologie s'appuie sur des recherches universitaires, notamment les travaux de Dendir (2016) sur les courbes âge-performance et de Franck & Nüesch (2012) sur les modèles de prix hédoniques.
À quel âge les Milieux défensifs atteignent-ils leur apogée ?
Les milieux de terrain atteignent généralement leur apogée à 26-27 ans, avec un taux de déclin de 6,0 % par an après l'apogée. Les milieux centraux nécessitent un mélange de qualités physiques, de compétences techniques et de lucidité tactique. Le temps de jeu optimal pour des performances maximales est d'environ 2 400-2 500 minutes par saison.
Combien coûte le recrutement d'un milieu défensif de premier plan de Ligue 1 ?
Les indemnités de transfert pour les Milieux défensifs de Ligue 1 varient considérablement selon la valeur marchande, la durée du contrat et la position de négociation du club. Pour le milieu défensif le mieux classé Vitinha (valeur marchande : €110.0M), les indemnités de transfert estimées s'échelonneraient de €88.0M à €154.0M selon la situation contractuelle. Les joueurs ayant des contrats plus longs (3 ans et plus) commandent des indemnités élevées (1,2-1,4 × la valeur marchande), tandis que ceux en dernière année peuvent être disponibles pour 0,8-1,1 × la valeur marchande. Nos estimations d'indemnités sont dérivées des tendances historiques de transferts et de modificateurs liés à l'échéance contractuelle, validés par rapport aux transactions réelles de Ligue 1.
Quelle est la prévision de valeur pour les Milieux défensifs de Ligue 1 ?
Notre modèle de prévision sur 1 an projette les variations de valeur marchande des Milieux défensifs de Ligue 1 en fonction de la dépréciation liée à la courbe d'âge, de la trajectoire historique et des ajustements du temps de jeu. La prévision combine trois facteurs : l'appréciation/dépréciation liée à l'âge (les joueurs avant l'apogée gagnent environ 5 % par an en approchant de l'âge d'apogée, ceux après l'apogée déclinent à des taux spécifiques au poste), la dynamique de la trajectoire de marché (comparant la valeur actuelle à la valeur maximale) et la confiance liée au temps de jeu (les titulaires réguliers reçoivent un bonus de +2 %). Les intervalles de confiance des prévisions tiennent compte de la volatilité spécifique au poste-les milieux de terrain ont une volatilité de ±12-15 %. Les jeunes joueurs (moins de 22 ans) et les joueurs plus âgés (plus de 32 ans) reçoivent des multiplicateurs d'incertitude de 1,15 × en raison de schémas de développement ou de déclin imprévisibles.
D'où proviennent les données sur les milieu défensif de Ligue 1 ?
Nos données sur les milieu défensif de Ligue 1 proviennent de la Transfer Intelligence Database propriétaire de Football Analytics AI, qui agrège les valorisations de marché, les statistiques des joueurs, les informations contractuelles et les historiques de transferts à partir de multiples sources du secteur. Les valeurs marchandes sont mises à jour régulièrement en fonction des performances des joueurs, des blessures, des négociations contractuelles et de l'activité du marché des transferts. Nous enrichissons ces données avec nos analyses propriétaires, notamment des algorithmes de notation spécifiques au poste, des courbes âge-performance calibrées sur la recherche universitaire et des modèles de prévision statistiques. Toutes les données sont validées par rapport aux sources officielles de Ligue 1 et mises à jour mensuellement pour la saison 2022-23 afin de garantir leur exactitude pour les décisions de recrutement et d'investissement.