Dans le football, les chiffres font souvent débat, surtout quand ils touchent au prix des joueurs. Entre rumeurs, coups de poker et négociations secrètes, le marché paraît parfois illisible. Pourtant, à Neuchâtel, le CIES observe, décortique et met des chiffres sur l’intuition. Et ce n’est pas tout. Derrière chaque estimation publiée, il y a une démarche rigoureuse, presque clinique, qui cherche à coller au terrain et au réel.

Joueurs les mieux valorisés selon le CIES
Selon le dernier classement CIES, Lamine Yamal domine la planète football avec une valeur marchande estimée à environ 343,1 M€, loin devant ses rivaux. Ensuite vient Erling Haaland, second avec une estimation autour de 255,1 M€ grâce à son irrésistible rendement. En troisième position, Kylian Mbappé reste un actif de premier plan à 201,3 M€, reflet de son expérience et de sa notoriété. Quatrième, Jude Bellingham se distingue à 153,1 M€, preuve de sa montée en puissance constante. Michael Olise suit, valorisé à 136,9 M€, une récompense de ses performances régulières. Florian Wirtz complète la première moitié du top 10 avec environ 135,8 M€. Juste après, Désiré Doué est estimé à 134,6 M€, montrant sa progression fulgurante. Joao Neves arrive en huitième position avec 130,6 M€, illustrant son poids au PSG. Arda Guler suit de près avec 130,3 M€, tandis que Pedri ferme ce top 10 autour de 130 M€, démontrant l’importance des créateurs de jeu. Ce classement reflète la combinaison de performances, d’âge et de contexte contractuel prise en compte par le modèle statistique du CIES.
Voir le classement complet sur le site du CIES
Quand le marché devient un objet d’étude
Le CIES, Observatoire du Football, ne travaille pas à l’instinct. Sa mission consiste à comprendre le marché tel qu’il fonctionne réellement. Pour cela, les chercheurs partent d’un matériau brut : des milliers de transferts payés depuis 2010 dans les grands championnats européens. Chaque montant devient une pièce du puzzle. L’idée centrale reste simple sur le papier. Reproduire statistiquement ce que ferait un club type face à un joueur donné, dans un contexte précis. Mais attention, la simplicité s’arrête là.
Le marché des transferts n’est pas linéaire. Il mélange performance sportive, rapport de force contractuel et pouvoir financier. Le CIES cherche donc à traduire ce chaos apparent en équations lisibles. Le résultat n’est pas une vérité absolue. C’est une valeur dite normale, celle qu’un marché rationnel paierait en moyenne. Une base solide pour comprendre les excès, les coups de folie ou les bonnes affaires.
Les bases scientifiques du modèle économétrique
Au cœur du dispositif, on trouve un modèle économétrique. Plus précisément, une régression multivariée. La variable expliquée reste le montant du transfert. Les variables explicatives décrivent tout ce qui entoure le joueur et son environnement. Le modèle est calibré à partir de transferts réellement payés. Aucun chiffre inventé, aucune projection hors sol. Le CIES observe le passé pour mieux lire le présent.

La robustesse du modèle se mesure par un indicateur clé. La corrélation entre valeurs prédites et montants payés atteint environ 80 à 85 %. Dans le monde du sport, c’est considérable. Cela signifie que le modèle capte une large part de la logique du marché. Pas tout, évidemment. Mais suffisamment pour offrir un point de repère crédible aux clubs et aux médias.
Le joueur au centre de l’équation
Première famille de variables, le joueur lui-même. L’âge joue un rôle central. Le modèle identifie une prime claire entre 22 et 26 ans. Avant, le potentiel rassure moins. Après, la décote s’installe. Le poste pèse aussi lourd. Les attaquants et créateurs voient leur valeur grimper plus vite que les défenseurs ou les gardiens. Le football aime les buts et les passes décisives.
La durée de contrat restante reste un levier décisif. Un joueur proche de la fin coûte moins cher. Le club vendeur négocie en position de faiblesse. Le statut international compte également. Des sélections en équipe A signalent une reconnaissance au plus haut niveau. La trajectoire de carrière complète le tableau. Une progression constante dans des clubs plus exposés rassure les acheteurs.
Les performances récentes entrent aussi dans le calcul. Minutes jouées, buts, passes, dribbles, contributions défensives. Tout est pondéré selon les compétitions disputées. Un but en Ligue des champions n’a pas le même poids qu’un but en coupe nationale. Là encore, le modèle colle au regard du marché.
Le poids du club et de la compétition
Mais un joueur ne brille jamais seul. Le contexte club influence directement sa valeur. Le niveau de la ligue reste déterminant. Les championnats du Big 5 offrent une visibilité supérieure. Les parcours européens amplifient encore l’exposition. Un joueur performant dans un club qualifié en Ligue des champions attire plus d’acheteurs.
Les résultats du club comptent aussi. Classements élevés, titres et campagnes européennes réussies augmentent la valeur perçue de l’effectif. Dans certaines versions du modèle, le CIES intègre la puissance financière du club acheteur. Et là, le constat est clair. Un grand club paie souvent une prime pour un même profil. Le marché n’est pas égalitaire. Le modèle l’assume.
Le contexte, ce facteur souvent oublié
Troisième bloc de variables, le contexte du transfert. La saison joue un rôle clé. Elle permet d’intégrer l’inflation globale du marché. Un joueur vendu en 2014 et un autre en 2024 ne s’évaluent pas sur la même échelle. Le modèle ajuste ces écarts.
Autre élément pris en compte, la valeur comptable résiduelle du joueur. Ce chiffre influence la marge de négociation du club vendeur. Un joueur presque amorti peut être vendu plus facilement. À l’inverse, une forte valeur résiduelle pousse parfois le club à durcir le ton.
Tester, vérifier, ajuster sans relâche
La construction du modèle ne s’arrête pas à une première estimation. Les chercheurs du CIES utilisent la validation croisée. Une partie des transferts sert à entraîner le modèle. Une autre vérifie sa capacité prédictive. Chaque coefficient mesure l’impact marginal d’une variable précise. Combien vaut une année de contrat supplémentaire. Combien rapporte un but de plus.
L’ajout de variables contextuelles, comme la force financière de l’acheteur, améliore encore la précision. La corrélation grimpe alors vers 85 %. Le modèle n’est jamais figé. Il évolue au fil des saisons et des données disponibles.
Ce que la science ne peut pas mesurer
Mais attention. Le CIES ne prétend pas tout expliquer. Certains facteurs échappent volontairement au modèle. Une urgence de liquidités, un conflit interne ou une mise à l’écart pèsent lourd dans une négociation. Pourtant, ils restent difficiles à quantifier.
Même chose pour les problèmes disciplinaires, médicaux ou le buzz médiatique soudain. Une compétition de jeunes peut créer une hype passagère. Le modèle ne la capte pas. Il produit une valeur normale. Libre aux acteurs d’y ajouter primes ou décotes selon le contexte réel.
Des applications concrètes dans le football professionnel
Sur le terrain des négociations, cette valeur scientifique sert de boussole. Elle permet de relativiser les montants annoncés. Elle aide aussi à structurer des bonus ou des pourcentages à la revente. Pour les clubs, c’est un outil de discussion crédible.
Lors des renouvellements de contrats, le modèle devient prospectif. Il projette la valeur future d’un joueur selon son âge et sa progression. Cela aide à fixer durée, salaire et clauses libératoires. Dans les audits d’effectif, l’addition des valeurs individuelles permet d’estimer l’actif joueurs d’un club. Un critère clé lors de ventes ou d’investissements.
Enfin, les médias s’en emparent. Les classements publiés par le CIES alimentent le data-journalisme. Ils offrent un éclairage chiffré dans un univers souvent dominé par l’émotion. Et ce n’est pas rien.
Une grille de lecture pour mieux comprendre le marché
Au fond, la force du CIES réside dans cette capacité à raconter le marché avec des chiffres. Sans l’idéaliser. Sans le caricaturer. Le football reste un sport d’hommes et de décisions. Mais la donnée éclaire désormais les coulisses. Et la prochaine question se pose déjà. Comment ces modèles pourraient-ils anticiper les futurs cycles économiques du football mondial ?
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