Meilleurs Jeunes Milieux Défensifs U23 de Ligue 1
23 joueurs de 23 ans ou moins · classés par Analytical Strength Index
Meilleurs Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 (Sep 2026)
Classés par Analytical Strength Index
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Classement des joueurs
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Tyler Morton
Olympique Lyon • 23 ans
€25.9M
€30.0M
+15.6%
Attendu : €28.0M
78.6
Arthur Vermeeren
Olympique Marseille • 21 ans
€17.3M
€20.0M
+15.6%
Attendu : €20.3M
72.7
Aladji Bamba
AS Monaco • 20 ans
€15.6M
€18.0M
+15.6%
Attendu : €19.8M
71.0
Ngal'ayel Mukau
LOSC Lille • 21 ans
€13.0M
€15.0M
+15.6%
Attendu : €15.2M
69.2
Johann Lepenant
FC Nantes • 23 ans
€6.1M
€7.0M
+15.6%
Attendu : €6.8M
56.9
Junior Mwanga
RC Strasbourg Alsace • 23 ans
€5.2M
€6.0M
+15.6%
Attendu : €5.8M
55.0
Lucas Gourna-Douath
Le Havre AC • 23 ans
€5.2M
€6.0M
+15.6%
Attendu : €5.8M
55.0
Maxi Oyedele
RC Strasbourg Alsace • 21 ans
€4.3M
€5.0M
+15.6%
Attendu : €5.1M
51.9
Rafael Luís
RC Strasbourg Alsace • 21 ans
€4.3M
€5.0M
+15.6%
Attendu : €5.1M
51.9
Alpha Touré
FC Metz • 20 ans
€4.3M
€5.0M
+15.6%
Attendu : €5.5M
51.5
Tochukwu Nnadi
Olympique Marseille • 23 ans
€3.9M
€4.5M
+15.6%
Attendu : €4.4M
51.4
Mathys de Carvalho
Olympique Lyon • 21 ans
€2.6M
€3.0M
+15.6%
Attendu : €3.0M
41.9
Marius Courcoul
Angers SCO • 19 ans
€2.2M
€2.5M
+15.6%
Attendu : €2.8M
38.8
Rabby Nzingoula
RC Strasbourg Alsace • 20 ans
€1.7M
€2.0M
+15.6%
Attendu : €2.2M
36.4
Everton
OGC Nice • 19 ans
€1.7M
€2.0M
+15.6%
Attendu : €2.2M
36.0
Bahmed Deuff
FC Nantes • 20 ans
€1.0M
€1.2M
+15.6%
Attendu : €1.3M
30.1
Hamidou Makalou
Stade Brestois 29 • 20 ans
€865K
€1.0M
+15.6%
Attendu : €1.1M
27.8
Pape Diong
RC Strasbourg Alsace • 20 ans
€865K
€1.0M
+15.6%
Attendu : €1.1M
27.8
Fodé Sylla
RC Lens • 20 ans
€778K
€900K
+15.6%
Attendu : €992K
26.5
Lohann Doucet
Paris FC • 23 ans
€605K
€700K
+15.6%
Attendu : €679K
24.7
If you were Ligue 1's sporting director, who would you sign?
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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 Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1. Identifiez les actifs sous-évalués et suivez la dynamique du marché sur 15 clubs représentant une valeur cumulée de €136.6M.
Répartition par âge : Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1
Le marché des CDM de Ligue 1 présente 2 tranches d'âge distinctes, la cohorte la plus importante se situant dans la tranche 21-23 (13 joueurs, soit 57% du marché). La tranche d'âge 21-23 concentre le plus de valeur avec €102.8M, soit une moyenne de €7.9M par joueur.
Meilleurs Jeunes Milieux Défensifs par tranche d'âge
U21 ans (10 joueurs)
21-23 ans (13 joueurs)
Répartition de la valeur marchande
Concentration de la catégorie élite
Les 3 meilleurs Jeunes Milieux Défensifs (13% des joueurs) contrôlent €68.0M
Catégories de marché
La structure du marché révèle une valeur répartie, la catégorie premium (30-50 m€) représentant 4% du vivier de CDM de Ligue 1.
Premium (30-50 M€)
Élevée (15-30 M€)
Moyenne (5-15 M€)
Répartition par club : Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1
Parmi les 15 clubs de Ligue 1, Olympique Lyon domine avec 2 Jeunes Milieux Défensifs pour une valeur de €33.0M (soit €16.5M en moyenne par joueur). Les 10 premiers clubs représentent 78% des Jeunes Milieux Défensifs suivis.
Olympique Lyon (2 Jeunes Milieux Défensifs)
Olympique Marseille (2 Jeunes Milieux Défensifs)
RC Strasbourg Alsace (5 Jeunes Milieux Défensifs)
AS Monaco (1 Jeunes Milieux Défensifs)
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)
Aladji Bamba de AS Monaco, à 20 ans, présente la plus forte efficience de valeur avant le pic, à 9.00×. Cela signifie que Aladji Bamba est valorisé 9.00× plus haut que le joueur médian de la tranche d'âge U21, ce qui représente une valeur exceptionnelle avant d'atteindre l'âge du pic.
En deuxième position se trouve Tyler Morton de Olympique Lyon, âgé de 23 ans, avec un PPVE de 6.00×. En troisième, Arthur Vermeeren de Olympique Marseille, âgé de 21 ans, avec un PPVE de 4.00×.
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 9.00× signifie que le joueur vaut 800% 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 | Aladji Bamba AS Monaco | 20 | U21 | €18.0M | €2.0M | 9.00× |
| #2 | Tyler Morton Olympique Lyon | 23 | 21-23 | €30.0M | €5.0M | 6.00× |
| #3 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | 21 | 21-23 | €20.0M | €5.0M | 4.00× |
| #4 | Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | 21 | 21-23 | €15.0M | €5.0M | 3.00× |
| #5 | Alpha Touré FC Metz | 20 | U21 | €5.0M | €2.0M | 2.50× |
| #6 | Johann Lepenant FC Nantes | 23 | 21-23 | €7.0M | €5.0M | 1.40× |
| #7 | Marius Courcoul Angers SCO | 19 | U21 | €2.5M | €2.0M | 1.25× |
| #8 | Junior Mwanga RC Strasbourg Alsace | 23 | 21-23 | €6.0M | €5.0M | 1.20× |
| #9 | Lucas Gourna-Douath Le Havre AC | 23 | 21-23 | €6.0M | €5.0M | 1.20× |
| #10 | Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | 20 | U21 | €2.0M | €2.0M | 1.00× |
| #11 | Everton OGC Nice | 19 | U21 | €2.0M | €2.0M | 1.00× |
| #12 | Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | 21 | 21-23 | €5.0M | €5.0M | 1.00× |
| #13 | Maxi Oyedele RC Strasbourg Alsace | 21 | 21-23 | €5.0M | €5.0M | 1.00× |
| #14 | Tochukwu Nnadi Olympique Marseille | 23 | 21-23 | €4.5M | €5.0M | 0.90× |
| #15 | Mathys de Carvalho Olympique Lyon | 21 | 21-23 | €3.0M | €5.0M | 0.60× |
| #16 | Bahmed Deuff FC Nantes | 20 | U21 | €1.2M | €2.0M | 0.60× |
| #17 | Pape Diong RC Strasbourg Alsace | 20 | U21 | €1.0M | €2.0M | 0.50× |
| #18 | Hamidou Makalou Stade Brestois 29 | 20 | U21 | €1.0M | €2.0M | 0.50× |
| #19 | Fodé Sylla RC Lens | 20 | U21 | €900K | €2.0M | 0.45× |
| #20 | Daren Mosengo Le Havre AC | 20 | U21 | €300K | €2.0M | 0.15× |
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)
Marius Courcoul de Angers SCO, à 19 ans, présente le plus fort potentiel de retour au pic, à +44%. Cela signifie que Marius Courcoul devrait s'apprécier de 44% 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 Everton de OGC Nice, âgé de 19 ans, avec un RPP de +44% (7 ans avant le pic). En troisième, Rabby Nzingoula de RC Strasbourg Alsace, âgé de 20 ans, avec un RPP de +40% (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 44% signifie que le joueur devrait gagner 44% 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 | Marius Courcoul Angers SCO | 19 | 7 | €2.5M | €4.5M | +44% |
| #2 | Everton OGC Nice | 19 | 7 | €2.0M | €3.6M | +44% |
| #3 | Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | 20 | 6 | €2.0M | €3.3M | +40% |
| #4 | Daren Mosengo Le Havre AC | 20 | 6 | €300K | €499K | +40% |
| #5 | Bahmed Deuff FC Nantes | 20 | 6 | €1.2M | €2.0M | +40% |
| #6 | Pape Diong RC Strasbourg Alsace | 20 | 6 | €1.0M | €1.7M | +40% |
| #7 | Hamidou Makalou Stade Brestois 29 | 20 | 6 | €1.0M | €1.7M | +40% |
| #8 | Aladji Bamba AS Monaco | 20 | 6 | €18.0M | €29.9M | +40% |
| #9 | Alpha Touré FC Metz | 20 | 6 | €5.0M | €8.3M | +40% |
| #10 | Fodé Sylla RC Lens | 20 | 6 | €900K | €1.5M | +40% |
| #11 | Mathys de Carvalho Olympique Lyon | 21 | 5 | €3.0M | €4.6M | +35% |
| #12 | Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | 21 | 5 | €15.0M | €23.2M | +35% |
| #13 | Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | 21 | 5 | €5.0M | €7.7M | +35% |
| #14 | Maxi Oyedele RC Strasbourg Alsace | 21 | 5 | €5.0M | €7.7M | +35% |
| #15 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | 21 | 5 | €20.0M | €30.9M | +35% |
| #16 | Mehdi Puch-Herrantz AC Ajaccio | 22 | 4 | €200K | €287K | +30% |
| #17 | Noah Françoise Stade Rennais FC | 23 | 3 | €350K | €468K | +25% |
| #18 | Lohann Doucet Paris FC | 23 | 3 | €700K | €936K | +25% |
| #19 | Johann Lepenant FC Nantes | 23 | 3 | €7.0M | €9.4M | +25% |
| #20 | Tyler Morton Olympique Lyon | 23 | 3 | €30.0M | €40.1M | +25% |
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)
Rabby Nzingoula de RC Strasbourg Alsace présente le plus fort potentiel ajusté du risque, à 31.1. Cela signifie que Alpha Touré dispose d'un potentiel de hausse de 10% 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 Marius Courcoul de Angers SCO avec un RAU de 31.1 (10% de potentiel, 0% d'incertitude). En troisième, Alpha Touré de FC Metz avec un RAU de 31.1 (10% 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 31.1 signifie que le potentiel de hausse est 31.1× 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 | Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | €2.2M | €1.9M-2.5M | +10% | 31.1 |
| #2 | Marius Courcoul Angers SCO | €2.8M | €2.3M-3.2M | +10% | 31.1 |
| #3 | Alpha Touré FC Metz | €5.5M | €4.7M-6.3M | +10% | 31.1 |
| #4 | Pape Diong RC Strasbourg Alsace | €1.1M | €938K-1.3M | +10% | 31.1 |
| #5 | Everton OGC Nice | €2.2M | €1.9M-2.5M | +10% | 31.1 |
| #6 | Hamidou Makalou Stade Brestois 29 | €1.1M | €938K-1.3M | +10% | 31.1 |
| #7 | Aladji Bamba AS Monaco | €19.8M | €16.9M-22.8M | +10% | 31.1 |
| #8 | Daren Mosengo Le Havre AC | €331K | €281K-380K | +10% | 31.1 |
| #9 | Bahmed Deuff FC Nantes | €1.3M | €1.1M-1.5M | +10% | 31.1 |
| #10 | Fodé Sylla RC Lens | €992K | €844K-1.1M | +10% | 31.1 |
| #11 | Mehdi Puch-Herrantz AC Ajaccio | €203K | €176K-229K | +1% | 5.4 |
| #12 | Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | €5.1M | €4.3M-5.8M | +1% | 4.7 |
| #13 | Maxi Oyedele RC Strasbourg Alsace | €5.1M | €4.3M-5.8M | +1% | 4.7 |
| #14 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | €20.3M | €17.3M-23.3M | +1% | 4.7 |
| #15 | Mathys de Carvalho Olympique Lyon | €3.0M | €2.6M-3.5M | +1% | 4.7 |
| #16 | Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | €15.2M | €12.9M-17.5M | +1% | 4.7 |
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 jeune 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)
Mathys de Carvalho de Olympique Lyon, dans la tranche d'âge 21-23, présente la plus forte concentration de part par âge, à +18.7%. Cela signifie que Tyler Morton capte 75.2% de la valeur marchande totale tout en ne représentant que 56.5% des joueurs de son groupe d'âge, ce qui témoigne d'un statut d'élite dominant.
En deuxième position se trouve Junior Mwanga de RC Strasbourg Alsace avec un ASC de +18.7% (75.2% de part de valeur contre 56.5% de part de joueurs dans la tranche 21-23). En troisième, Ngal'ayel Mukau de LOSC Lille avec un ASC de +18.7% (75.2% de valeur contre 56.5% de joueurs dans la tranche 21-23).
Comment l'ASC est calculé : ASC = (% de la valeur totale) - (% du total des joueurs) dans la tranche d'âge. Un ASC de +18.7% signifie que le joueur capte 18.7% 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 | Mathys de Carvalho Olympique Lyon | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #2 | Junior Mwanga RC Strasbourg Alsace | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #3 | Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #4 | Johann Lepenant FC Nantes | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #5 | Tyler Morton Olympique Lyon | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #6 | Lucas Gourna-Douath Le Havre AC | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #7 | Noah Françoise Stade Rennais FC | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #8 | Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #9 | Lohann Doucet Paris FC | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #10 | Maxi Oyedele RC Strasbourg Alsace | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #11 | Tochukwu Nnadi Olympique Marseille | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #12 | Arthur Vermeeren Olympique Marseille | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #13 | Mehdi Puch-Herrantz AC Ajaccio | 21-23 | 75.2% | 56.5% | +18.7% |
| #14 | Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | U21 | 24.8% | 43.5% | -18.7% |
| #15 | Marius Courcoul Angers SCO | U21 | 24.8% | 43.5% | -18.7% |
| #16 | Daren Mosengo Le Havre AC | U21 | 24.8% | 43.5% | -18.7% |
| #17 | Bahmed Deuff FC Nantes | U21 | 24.8% | 43.5% | -18.7% |
| #18 | Alpha Touré FC Metz | U21 | 24.8% | 43.5% | -18.7% |
| #19 | Pape Diong RC Strasbourg Alsace | U21 | 24.8% | 43.5% | -18.7% |
| #20 | Everton OGC Nice | U21 | 24.8% | 43.5% | -18.7% |
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 : 0 cibles immédiates, 10 acquisitions standards, 13 prospects en liste de suivi, 0 à leur pic.
ACHETER MAINTENANT - Fort potentiel
Aucun joueur dans cette catégorie
LISTE DE SUIVI - Fort potentiel
ACHETER MAINTENANT - Potentiel moyen
Joueurs au PIC
Aucun joueur dans cette catégorie
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 €30.0M. 0 sous-évalués, 0 premium.
Positionnement de valeur vs pairs
| Joueur | Valeur marchande | Médiane du poste | Z-Score | Évaluation |
|---|---|---|---|---|
Ngal'ayel Mukau LOSC Lille | €15.0M | €3.0M | -1.00 | Bonne affaire |
Rafael Luís RC Strasbourg Alsace | €5.0M | €3.0M | -1.00 | Bonne affaire |
Maxi Oyedele RC Strasbourg Alsace | €5.0M | €3.0M | -1.00 | Bonne affaire |
Daren Mosengo Le Havre AC | €300K | €3.0M | -0.90 | Bonne affaire |
Fodé Sylla RC Lens | €900K | €3.0M | -0.30 | Valeur équitable |
Pape Diong RC Strasbourg Alsace | €1.0M | €3.0M | -0.20 | Valeur équitable |
Hamidou Makalou Stade Brestois 29 | €1.0M | €3.0M | -0.20 | Valeur équitable |
Mehdi Puch-Herrantz AC Ajaccio | €200K | €3.0M | -0.19 | Valeur équitable |
Noah Françoise Stade Rennais FC | €350K | €3.0M | -0.13 | Valeur équitable |
Junior Mwanga RC Strasbourg Alsace | €6.0M | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Bahmed Deuff FC Nantes | €1.2M | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Alpha Touré FC Metz | €5.0M | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Tyler Morton Olympique Lyon | €30.0M | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Lucas Gourna-Douath Le Havre AC | €6.0M | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Lohann Doucet Paris FC | €700K | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Arthur Vermeeren Olympique Marseille | €20.0M | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Aladji Bamba AS Monaco | €18.0M | €3.0M | 0.00 | Valeur équitable |
Rabby Nzingoula RC Strasbourg Alsace | €2.0M | €3.0M | +0.80 | Au-dessus du marché |
Everton OGC Nice | €2.0M | €3.0M | +0.80 | Au-dessus du marché |
Mathys de Carvalho Olympique Lyon | €3.0M | €3.0M | +0.87 | Au-dessus du marché |
Aperçu du marché : Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 2026-27
Notre base de données répertoriait 23 Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 pour la saison 2026-27, représentant 15 clubs avec une valeur marchande cumulée de €136.6M. La valeur marchande moyenne des Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 était de €5.9M, avec un âge moyen de 21 ans.
Le jeune milieu défensif le plus précieux de Ligue 1 était Tyler Morton, évalué à €30.0M et ayant joué pour Olympique Lyon à l'âge de 23 ans. Les 5 meilleurs Jeunes Milieux Défensifs affichaient en moyenne €18.0M de valeur marchande, dont Arthur Vermeeren and Aladji Bamba.
La répartition par âge montrait que le plus jeune jeune milieu défensif répertorié était Marius Courcoul (19 ans, Angers SCO, €2.5M), tandis que le plus âgé était Tyler Morton (23 ans, Olympique Lyon, €30.0M). Les recherches montrent que les Jeunes Milieux Défensifs atteignent généralement leur apogée à 27 ans.
L'analyse historique a montré que 16 Jeunes Milieux Défensifs (70 %) 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 Jeunes Milieux Défensifs restait en plein développement avec des talents émergents pour la saison 2026-27.
Comment nous classons les Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1
Notre Analytical Strength Index est calibré spécifiquement pour les jeunes 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 jeunes 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 jeunes 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 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 : 27 ans (compétences techniques et lucidité tactique)
Taux de déclin : Par paliers de plus en plus marqués, et non à taux fixe : environ -5 % à 28 ans, -10 % à 29 ans, puis plus marqué à partir de 30 ans (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 : courbe composée par paliers autour d'une apogée à 27 ans ; +25 %/an jusqu'à 21 ans, +15 % à 22-23 ans, +10 % jusqu'à l'année précédant l'apogée, puis -5 %, -10 % et plus marqué à chaque palier suivant. La croissance est atténuée au-delà de 30 M€.
• 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 jeunes 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 Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 pour la saison 2026-27
Qui sont les Jeunes Milieux Défensifs les plus précieux de Ligue 1 en 2026-27 ?
Le jeune milieu défensif le plus précieux de Ligue 1 en 2026-27 est Tyler Morton, qui vaut €30.0M et joue pour Olympique Lyon. Le deuxième plus précieux est Arthur Vermeeren (€20.0M, Olympique Marseille), suivi de Aladji Bamba (€18.0M, AS Monaco). Notre base de données répertorie 23 Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 avec des valorisations de marché complètes mises à jour pour la saison 2026-27.
Comment les Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 sont-ils classés ?
Les Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 sont classés par notre Analytical Strength Index propriétaire, qui est spécifiquement calibré pour les Jeunes 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 Jeunes Milieux Défensifs atteignent-ils leur apogée ?
Les milieux de terrain atteignent généralement leur apogée à 27 ans. Dans notre modèle de valorisation, la valeur baisse ensuite par paliers de plus en plus marqués, et non à un taux annuel fixe : environ -5 % à 28 ans, -10 % à 29 ans, -15 % à 30 ans, puis plus marqué ensuite. 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 jeune milieu défensif de premier plan de Ligue 1 ?
Les indemnités de transfert pour les Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 varient considérablement selon la valeur marchande, la durée du contrat et la position de négociation du club. Pour le jeune milieu défensif le mieux classé Tyler Morton (valeur marchande : €30.0M), les indemnités de transfert estimées s'échelonneraient de €24.0M à €42.0M 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 Jeunes Milieux Défensifs de Ligue 1 ?
Notre modèle de prévision sur 1 an projette les variations de valeur marchande des Jeunes 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 cumulent des gains composés vers l'âge d'apogée de leur poste, atteignant +25 % par an jusqu'à 21 ans puis de moins en moins à l'approche, ceux après l'apogée baissent par paliers de plus en plus marqués), 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 jeune milieu défensif de Ligue 1 ?
Nos données sur les jeune 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 2026-27 afin de garantir leur exactitude pour les décisions de recrutement et d'investissement.