Tous les fans de Football Manager ont connu ça : ces nuits blanches passées à faire monter le club de Vannes en Ligue des Champions, à dénicher la perle rare péruvienne de 17 ans pour une bouchée de pain ou à hurler sur un écran parce que son attaquant vedette a raté l’immanquable à la 93ème minute. Mais ce qui n’était qu’une addiction vidéoludique pour des millions de passionnés est devenu, en deux décennies, l’outil le plus sous-estimé des directions sportives européennes. Enquête sur le moment de bascule où le jeu a cessé de simuler le football pour commencer à le diriger.
Il y a encore dix ans, dire à un recruteur professionnel que vous aviez repéré un joueur sur Football Manager (FM) vous valait, au mieux, un sourire poli, au pire, une porte claquée au nez. Le football, le « vrai », se jouait sur le terrain, pas sur des tableurs Excel déguisés.
Aujourd’hui, la donne a changé. L’avènement médiatique de Will Still, l’entraîneur belgo-britannique de Ligue 1 (Reims, puis Lens), a fini de briser le plafond de verre. Lorsqu’il déclare ouvertement avoir affiné sa vision tactique et sa connaissance des joueurs grâce au jeu, il ne fait que dire tout haut ce que beaucoup pensent tout bas. FM n’est plus un simple jeu vidéo, c’est une base de données mondiale d’une granularité effrayante.
Dans les entrailles de la matrice du « English Dream » :
Pour comprendre l’hégémonie de Football Manager, il faut remonter à sa genèse. Né en 1992 sous le nom de Championship Manager, le jeu est le fruit de l’obsession statistique de deux frères anglais, Paul et Oliver Collyer. Contrairement à son rival FIFA qui mise tout sur le graphisme et le spectacle, leur création mise sur l’austérité et la précision mathématique.
Sous la houlette du studio Sports Interactive, le jeu a bâti une armée de l’ombre sans équivalent dans le sport professionnel : un réseau de 1 300 scouts (observateurs) répartis dans 51 pays. Ces observateurs ne sont pas des algorithmes, mais des passionnés locaux, des entraîneurs de jeunes ou des journalistes qui notent chaque joueur sur plus de 250 attributs. Le niveau de détail est maladif : on ne note pas seulement la vitesse ou la finition, mais aussi la « détermination », « l’influence », ou encore la « propension aux blessures ». C’est cette densité de données qui a transformé le jeu en un oracle.
Le 31 décembre dernier, alors que le monde se préparait au réveillon, ils étaient nombreux connectés sur Spotify pour écouter le « Quiz de l’année » spécial FM plutôt que de lancer les confettis
L’annuaire universel ou « Le LinkedIn du crampon »
C’est ici que la comparaison avec LinkedIn prend tout son sens. De la même manière qu’un DRH utilise le réseau social professionnel pour « screener » le CV d’un candidat avant un entretien, les directeurs sportifs utilisent FM pour dégrossir le travail. Comme le soulignait une enquête de référence du Guardian, cette base de données est devenue une ressource que le football réel ne peut plus ignorer.
L’histoire fondatrice de cette méthode reste celle de Roberto Firmino. En 2010, Lutz Pfannenstiel, recruteur pour le club allemand d’Hoffenheim, repère le profil du Brésilien dans le jeu alors qu’il évolue en deuxième division brésilienne (Figueirense). Intrigué par les statistiques virtuelles exceptionnelles du joueur, il décide d’investir du temps et de l’argent pour aller le voir en vrai. Le pari est gagnant : Hoffenheim l’achète pour 4 millions d’euros. Quelques années plus tard, il sera revendu à Liverpool pour plus de 40 millions. L’anecdote a été confirmée par le recruteur lui-même, admettant que le jeu avait été le déclencheur initial de l’intérêt du club.
Si ce cas était isolé à l’époque, il est aujourd’hui devenu un standard silencieux. L’exemple récent de Ben Brereton Díaz, convoqué par l’équipe nationale du Chili après qu’un chercheur de la communauté FM a repéré sa double nationalité, prouve que le jeu a souvent un temps d’avance sur les fédérations.
Quand le virtuel prédit le réel : L’anticipation du « Swiss Model »
La puissance de simulation de Football Manager dépasse désormais le simple recrutement de joueurs. Le jeu possède une capacité prédictive sur les structures mêmes du football. L’exemple le plus frappant est l’actualité brûlante de cette saison 2024/2025 : la réforme de la Ligue des Champions.
Ce nouveau format, dit « système suisse » (une poule unique de 36 équipes remplaçant les groupes traditionnels), a semé la confusion chez les supporters et les commentateurs lors de son annonce par l’UEFA. Pourtant, une communauté n’était pas surprise : les joueurs de FM. Le studio Sports Interactive avait intégré cette réforme complexe dans le code du jeu plusieurs années avant son application réelle. En simulant des parties dans le futur, les joueurs avaient déjà expérimenté les avantages et les inconvénients de ce format. Le jeu sert désormais de « bac à sable » géant où l’on teste le futur du sport avant qu’il n’arrive.
La Révolution B2B d’Everton et Toulouse
Si les joueurs l’utilisent pour le plaisir, l’industrie l’utilise pour le business. La bascule « officielle » vers le monde professionnel s’est faite par étapes, transformant un jouet en outil B2B (Business to Business).
Historiquement, le club anglais d’Everton fut le pionnier en 2008 en signant un accord pour utiliser la base de données du jeu via Prozone afin de filtrer ses cibles de mercato.
Mais en France, c’est bien le Toulouse FC qui a poussé la logique le plus loin. Peu après le rachat du club par le fonds d’investissement RedBird Capital, le président Damien Comolli — figure de proue de l’utilisation de la Data — a acté un rapprochement stratégique. Dès 2020, le club occitan a confirmé se servir officiellement de la technologie de Sports Interactive pour épauler sa cellule de recrutement. L’objectif ? Utiliser la puissance de calcul du jeu pour repérer des talents sous-cotés et valider statistiquement les intuitions des scouts terrain.
Toulouse va bientôt se servir du jeu « Football Manager » pour son recrutement
Enfin, en 2024, la boucle a été bouclée au niveau mondial avec la connexion du jeu à TransferRoom. Cette plateforme est l’outil de travail quotidien de plus de 800 directeurs sportifs pour acheter et vendre des joueurs en direct. En intégrant les données de Football Manager à cet écosystème, la note virtuelle d’un joueur influence désormais sa visibilité réelle sur le marché des transferts.
De YouTube au banc de touche : L’expertise du streamer Arthur Ray
Si Will Still est l’exemple de la réussite institutionnelle, le phénomène s’étend désormais aux créateurs de contenu qui utilisent le jeu comme un véritable CV tactique. L’exemple le plus fascinant est celui d’Arthur Ray. Ce Youtuber français, suivi pour ses tutoriels pointus et ses analyses tactiques, a franchi la barrière de l’écran pour intégrer le monde professionnel.
Sa crédibilité a d’abord été validée par le monde pro traditionnel. Récemment, le Pau FC (Ligue 2) lui a ouvert ses portes pour une immersion de 48 heures au cœur du staff technique. Loin d’être une simple opération de communication, cette expérience a prouvé que la gymnastique intellectuelle exigée par FM : analyse vidéo, gestion des séances, causeries…est une compétence transférable au quotidien d’un club professionnel.
Mais c’est dans le « Nouveau Football » que son profil hybride explose. Repéré pour sa maîtrise analytique, Arthur Ray a rejoint le projet du streamer Domingo et de son équipe, le FC Silmi, en vue de la future Kings League France. Dans cette compétition où les règles du jeu vidéo et du football se mélangent, son expertise de la « Data FM » devient une arme stratégique pour construire l’équipe et déjouer les plans adverses.
📺 À voir : Pour comprendre la complexité tactique que demande le jeu aujourd’hui, la vidéo « COMMENT BIEN DÉBUTER SUR FM26 ET PRENDRE EN MAIN L’INTERFACE ! Guide Football Manager 26 » d’Arthur Ray est un modèle de pédagogie. Elle démontre que pour gagner sur FM, il faut penser comme un coach réel.
Football Manager a gagné sa guerre culturelle. Il est passé du statut de « passe-temps de geek » à celui d’outil stratégique incontournable, capable de prédire les réformes de l’UEFA, de servir de filtre pour le recrutement du Toulouse FC ou de propulser un Youtuber dans le staff d’un club de Ligue 2. Pour les étudiants et futurs professionnels du Sport Business, la leçon est majeure : la prochaine révolution du sport ne viendra peut-être pas d’un laboratoire de performance high-tech, mais d’une simple chambre d’étudiant équipée d’un ordinateur portable.
Autrefois, sur les premiers forums et réseaux sociaux, un simple pseudonyme pouvait donner l’illusion d’être anonyme. Derrière un écran, chacun se créait un alias et pouvait s’exprimer librement sans afficher son nom civil. Mais au fil des années, cet anonymat en ligne s’est érodé. La multiplication des données collectées, des avancées technologiques et maintenant de l’intelligence artificielle ont peu à peu levé le voile. Aujourd’hui, il devient presque impossible de passer inaperçu sur les réseaux sociaux, une quasi-impossibilité de garantir l’anonymat à l’ère de l’IA. Comment en est-on arrivé là, et en quoi l’IA représente-t-elle le dernier clou dans le cercueil de l’anonymat en ligne ?
Pseudonymisation et anonymat : l’illusion d’une protection déjà mise à mal
Pendant des années, le pseudonyme représentait un moyen simple et intuitif de conserver un anonymat relatif sur les plateformes sociales comme Twitter, Reddit ou Instagram. Pourtant, dès le début, cette protection était en partie illusoire, car les pseudonymes ne protégeaient que des regards superficiels.
Chaque activité sur internet laisse en effet une multitude de traces numériques, ou métadonnées : adresses IP, localisation géographique approximative, données de navigation, historique des sites visités, informations stockées par les cookies publicitaires, ou encore données sur l’appareil utilisé (type d’ordinateur, résolution d’écran). Si ces informations sont individuellement banales, leur combinaison permet très rapidement d’identifier une personne, même sans connaître son nom réel.
Un exemple célèbre remonte à 2006, lorsque AOL publia involontairement des millions de recherches anonymisées. Parmi ces recherches figuraient des requêtes anodines sur des lieux précis, qui ont suffi à des journalistes pour identifier une femme précisément. Plus récemment encore, une étude publiée en 2019 dans la revue scientifique Nature Communications a démontré que seulement trois données basiques (âge, genre, code postal) suffisaient pour ré-identifier précisément 99,8 % des utilisateurs dans une base pourtant anonymisée.
Parallèlement à ces recherches, une autre technique a pris de l’ampleur : le fingerprinting numérique. Chaque appareil connecté à Internet génère une signature unique en fonction de ses caractéristiques techniques (version de navigateur, plugins installés, fuseau horaire, polices d’écriture). L’Electronic Frontier Foundation souligne que ce fingerprinting identifie un internaute avec une précision supérieure à 90 %, sans jamais avoir recours à son nom ou son email.
Enfin, la pseudonymisation atteint également ses limites sous les pressions économiques et techniques. Les réseaux sociaux utilisent des algorithmes sophistiqués qui croisent constamment des données sur les utilisateurs pseudonymes, afin de les relier à leur identité réelle et ainsi améliorer le ciblage publicitaire. Par exemple, Facebook utilise régulièrement ces procédés pour suggérer des « amis » sur la base de connexions indirectes (même lieu, même adresse IP, mêmes intérêts).
Si l’anonymat était déjà fragile, l’intelligence artificielle vient aujourd’hui lui porter le coup de grâce, à travers trois avancées majeures particulièrement puissantes :
Reconnaissance faciale : Clearview AI, symbole de la fin d’un anonymat visuel
Clearview AI constitue l’exemple le plus frappant de cette nouvelle réalité. Cette entreprise américaine a accumulé des milliards d’images provenant de plateformes publiques comme Facebook, Instagram ou Twitter, sans consentement explicite. Grâce à un puissant algorithme de reconnaissance faciale, elle est capable de retrouver instantanément l’identité précise d’une personne à partir d’une simple image. L’utilisation de Clearview AI par les autorités policières aux États-Unis et ailleurs dans le monde a suscité des critiques massives pour son intrusion sans précédent dans la vie privée.
Cette technologie ne se limite pas aux services de police : aujourd’hui, d’autres outils similaires sont utilisés plus largement, ce qui implique que toute photo en ligne peut désormais servir à identifier précisément un internaute, même caché derrière un pseudonyme ou sur un autre profil.
Reconnaissance comportementale : quand vos habitudes suffisent à vous identifier
Un autre aspect majeur concerne la reconnaissance comportementale. L’IA permet désormais d’identifier précisément une personne uniquement à partir de ses comportements et interactions en ligne. Une étude récente (2023) a montré qu’une intelligence artificielle entraînée sur des données anonymisées de communications téléphoniques pouvait ré-identifier précisément plus de la moitié des utilisateurs simplement en observant leurs habitudes de communication : horaires précis, contacts réguliers, et fréquence des interactions.
Facebook et Instagram utilisent quotidiennement des procédés similaires pour détecter automatiquement les liens entre différents comptes pseudonymes et profils réels, simplement à partir des comportements numériques. Ainsi, même sans fournir explicitement des informations personnelles, les habitudes d’utilisation révèlent l’identité réelle d’un internaute avec une efficacité redoutable.
Stylométrie par IA : quand écrire suffit à vous dénoncer
Enfin, l’analyse stylométrique automatisée par IA permet d’identifier précisément l’auteur réel de textes anonymes grâce à l’analyse du style d’écriture : vocabulaire spécifique, habitudes grammaticales, fréquence d’utilisation de certains mots, ou encore erreurs récurrentes. Des recherches récentes ont montré que cette technique est suffisamment puissante pour identifier anonymement des auteurs sur des plateformes comme Reddit, Twitter, ou même dans des emails et SMS anonymisés.
Avec ces trois avancées majeures combinées, l’intelligence artificielle détruit rapidement les derniers remparts de l’anonymat numérique. Le pseudonyme devient inefficace dès que l’on poste une image, un message ou que l’on interagit simplement sur les réseaux sociaux.
L’IA, un espoir paradoxal pour réinventer l’anonymat ?
Il apparaît désormais clairement que l’anonymat en ligne est largement dépassé. Nos pseudonymes et nos tentatives pour cacher notre identité sont minés de toutes parts par la collecte massive de données et par la puissance des algorithmes d’intelligence artificielle capables de relier ces données. Ce que nous faisons, ce que nous aimons, où nous allons, tout peut être analysé pour deviner qui nous sommes réellement. L’IA a accéléré ce processus jusqu’à rendre l’anonymat quasi illusoire sur les réseaux sociaux.
Faut-il pour autant sombrer dans la fatalité ? Pas nécessairement. Les mêmes technologies qui portent atteinte à l’anonymat peuvent aussi être mobilisées pour mieux protéger notre identité numérique. Paradoxalement, l’IA peut devenir une alliée de la vie privée, si on l’oriente dans ce but. Des chercheurs travaillent sur des techniques d’anonymisation assistée par IA : par exemple, des algorithmes capables de parcourir un document et d’en supprimer automatiquement toutes les informations personnelles (noms, adresses…) avant publication. Des initiatives voient le jour pour doter les régulateurs d’outils qui mesurent le risque de ré-identification et alertent en cas de données trop parlantes.
D’autres pistes, plus expérimentales, explorent la cryptographie comportementale : l’idée de chiffrer ou de brouiller nos patterns de navigation afin de les rendre inexploitables par les IA malveillantes. Par exemple, on pourrait imaginer un outil qui introduit du bruit dans nos données (fausses requêtes, likes aléatoires) pour déjouer les profilages automatisés. De même, des techniques de privacy by design (telles que la differential privacy) intègrent un flou statistique dans les données collectées, de sorte qu’on puisse en tirer des tendances globales sans pouvoir identifier individuellement les personnes.
Ces approches sont encore naissantes, mais elles offrent une lueur d’espoir. À l’heure où l’IA semble avoir levé toutes nos masques, nous ne sommes pas condamnés à une transparence totale sur les réseaux sociaux. Une prise de conscience s’opère et stimule la recherche de contre-mesures technologiques et juridiques. Demain, l’IA pourra peut-être nous aider à naviguer de façon plus anonyme, en étant le gardien de nos données plutôt que le fossoyeur de notre anonymat. En attendant, rappelons-nous que sur Internet, nous ne sommes jamais aussi cachés que nous le croyons, et agissons en conséquence, avec prudence et discernement quant aux informations que nous laissons derrière nous sur les réseaux sociaux.
Nature Communications – Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models, par Luc Rocher, Julien M. Hendrickx et Yves-Alexandre de Montjoye (2019) https://www.nature.com/articles/s41467-019-10933-3
Si le Business Model de l’artiste est en pleine mutation au niveau des canaux de distribution (nouvelles plateformes de streaming) et des activités clefs (diversification des expériences), la question de business model est interdépendante de la stratégie marketing de l’artiste via la segmentation et relation client.
1. Définir La proposition de valeur de l’artiste
Quelle est la stratégie marketing qui fera que les personnes écouteront lui et pas un autre. Autrement dit, comment l’artiste arrive-t-il à se différencier ?
Tout d’abord, avant même de
parler de réseaux sociaux ou autre outil. L’artiste doit comprendre en amont
comment il souhaite présenter son projet, pourquoi le public porterait un
intérêt à sa musique et de quels éléments voudriez-vous que le public se
souvienne ? On parle de stratégie
musicale propre à l’artiste.
Pour répondre à ses questions,
l’artiste doit faire une introspection sur ce qu’il fait, pour analyser chaque élément
qui pourrait plaire à un certain public ou à un autre et déduire par la suite
le type de personne que l’on souhaite toucher. Ensuite, l’artiste doit définir
sa spécificité, et reconstituer le plus fidèlement son univers autour d’une
image de marque.
Une fois cette stratégie
musicale bien définie, l’artiste peu enfin définir sa réelle stratégie marketing.
Selon le type d’artiste et ses objectifs, l’artiste doit en général se créer un site web, un profil sur les réseaux sociaux, et une chaîne sur les plateforme vidéo. Il doit ensuite en fonction de sa stratégie musicale choisir sur quels canaux de promotion et de distribution il souhaite retrouver sa musique, et avec quels partenaires il souhaiterait travailler (partenaires numériques ou physiques nécessaires à la construction de la chaîne de valeur de l’artiste).
2. Segmentation client
Une fois la stratégie musicale et marketing définie, l’artiste doit segmenter son public en plusieurs groupes distincts afin de se construire une base fan solide.Pour cela, il va s’appuyer sur le
data mining pour l’aider à trouver au mieux la cible qui matchera au mieux avec
sa musique.
Les artistes ont de plus en plus d’outils
technologiques pour analyser ces données notamment sur les réseaux sociaux tels que Facebook, Twitter, Instagram qui génèrent
des milliards de données chaque jour. L’intérêt pour les artistes de ces différentes métriques est qu’il peut ensuite adapter sa cible, et la peaufiner sur les réseaux sociaux via une campagne promotionnelle digital.
Mais ces réseaux sociaux ne sont pas les
seules mines d’or à données potentielles pour les artistes indépendants.
D’autres plateformes telles que les plateformes streaming hébergent un certain
nombre de données relatives aux comportements du public.
On trouve notamment Spotify qui collabore avec The Next Big Sound et lui fournit l’ensemble de ses données. En échange, cette dernière récolte et traite, agrège en temps réelles tout un panel de données relatives aux auditeurs avec notamment un classement des titres les plus populaires selon l’âge, la localisation ou le genre. Ces données ensuite corrélées et enrichies par les données relatives aux réseaux sociaux. The Next Big Sound propose ainsi d’optimiser la campagne marketing de l’artiste via un Dashboard qui sera indispensable dans sa prise de décision.
3. Relation client
Après avoir analyser les données et segmenter son public, il peut cibler le ou les segments sur lesquels il souhaite se concentrer. Cette étape va lui permettre d’acquérir de nouveaux fans et de se construire une base fan.Mais ces fans ne sont encore que des prospects. L’enjeux de la relation client va donc être de transformer le prospect en client réel.
Avant tout, l’artiste doit évaluer la
valeur de ses fans pour les classer en 3 catégories distinctes énoncé par
Kevin Kelly dans 1000 True Fans :
Causual fans : Ce sont la partie des fans les moins engagés dans la
relation avec l’artiste. Ils vont « liker » la page Facebook sans
pour autant porter un très grand intérêt à l’artiste. Ils ne connaissent souvent
pas très bien l’artiste, en ont déjà entendu parler, ou connaissent un ou deux
titres de l’artiste.
Regular fan : Ils représentent une grande partie de la fan base de
l’artiste. Ils suivent l’artiste assez régulièrement sur les différents canaux.
Super fan : Ils constituent la partie centrale, essentielle pour
l’artiste. Ce sont les fans les plus engagés, dévoués pour l’artiste qui cette
fois-ci porte véritablement bien l’expression de « fan ».
On comprend ainsi que tout
l’enjeux de la relation client pour l’artiste va donc être de maximiser le
nombre de super fan et de facto de
minimiser le nombre de causual fan.
Pour cela, il faut d’abord que
l’artiste engage sa base fan. Il faut que l’artiste inspire le public, lui
donne envie d’interagir avec lui, et l’amène à une conversation avec lui. Il
est important que le public se sente reconnu dans les actions menées par
l’artistes.Pour engager sa base fan,
l’artiste a à sa disposition un certain nombre d’outil pour communiquer sans
trop de moyens avec notamment le owned ou par la création de contenu (vidéo,
clip, post, photo …).
Ensuite, il faut développer la
base fan et la fidéliser pour convaincre la cible d’acheter un album, une place
de concert ou un merchandising. L’idée ici est de jouer sur les
différentes catégories de fan en augmentant la valeur fan en fonction de chacune
de ces catégories dans le but de faire passer le fan de prospect à client réel.
Pour les Causual fans, leur disposition à acheter la musique de l’artiste
est faible. Ils ont donc encore peu de chance d’acheter la musique de l’artiste.
Dans ce cas, l’artiste doit favoriser avec eux l’échange gratuit de contenu,
continuer à engager la conversation pour que ces derniers deviennent des
regular fan.
En ce qui concerne les Regular fans, l’artiste devra varier
son marketing entre la création de contenu (owned media), campagne du publicité
payante (paid media) et profiter de la publicité gratuite par les fans eux même
(earned media). Dès lors, il faut réfléchir à
des tactiques inédites pour fidéliser et monétiser l’activité de l’artiste.
Autrement dit, l’artiste doit développer un marketing innovant pour convaincre
les regular fans de consommer un produit de l’artiste dans l’espoir qu’ils
deviennent à terme des super fan.
Les Super fans sont les fans les plus rentable pour l’artiste car il
n’y a plus besoin d’aller vers eux et de payer pour communiquer, ce sont eux
qui viennent vers l’artiste. On parle en anglais d’advocacies, ambassadeurs de la marque de l’artiste, qui vont
générer un certain nombre de contenus gratuitement pour l’artiste. La
fidélisation passe par des récompenses (possibilité de rencontrer l’artiste,
avoir des exclusivités sur des musiques, places VIP …) de ces super fans pour
leur donner une reconnaissance dans ce qu’ils ont accompli en échange de ce
travail gratuit.
Finalement, l’arrivée des réseaux sociaux et du Big Data ont donc considérablement améliorer « le targeting » pour les artistes qui peuvent désormais offrir une relation particulière avec chacun des segments auditeurs.
