Vous ouvrez votre app de paris. Deux matchs MLB ce soir. Vous regardez les pitchers :
- Match A : Pitcher avec 2.85 ERA
- Match B : Pitcher avec 4.20 ERA
Le choix semble évident, non ? Le pitcher à 2.85 est clairement meilleur. Under sur son match, Over sur l'autre.
Stop.
Vous êtes peut-être en train de tomber dans le piège le plus courant des paris baseball. L'ERA vous raconte une histoire. Le xERA vous raconte la vraie histoire.
Dans l'article précédent, on a expliqué ce qu'est le xERA. Aujourd'hui, on va creuser la comparaison ERA vs xERA avec des exemples concrets — et surtout, comment exploiter les écarts pour trouver des value bets.
Le rappel en 30 secondes
ERA (Earned Run Average)
ERA = (Points mérités accordés × 9) ÷ Manches lancées
Ce qu'elle mesure : Les résultats réels — combien de points le pitcher a accordés.
Le problème : Les résultats incluent de la chance (bonne ou mauvaise).
xERA (Expected ERA)
xERA = f(Exit Velocity, Launch Angle, Barrel%, Hard Hit%)
Ce qu'elle mesure : La qualité du contact autorisé — ce que le pitcher "mérite" vraiment.
L'avantage : Élimine la chance liée à la défense et au séquençage.
La matrice ERA vs xERA
Voici comment interpréter chaque situation :
| ERA | xERA | Diagnostic | Ce qui va se passer |
|---|---|---|---|
| Basse | Basse | ✅ Vrai talent | Performance stable |
| Basse | Haute | ⚠️ Chanceux | Régression négative à venir |
| Haute | Basse | 💎 Malchanceux | Amélioration probable |
| Haute | Haute | ❌ Vrai problème | Performance stable (mauvaise) |
C'est dans les cases ⚠️ et 💎 que se cachent les opportunités de paris.
Le schéma à retenir
ERA << xERA → Le pitcher a été CHANCEUX → Ses résultats vont se DÉGRADER
ERA >> xERA → Le pitcher a été MALCHANCEUX → Ses résultats vont S'AMÉLIORER
Pourquoi ces écarts existent-ils ?
Facteur #1 : Le BABIP (Batting Average on Balls In Play)
Le BABIP mesure le pourcentage de balles mises en jeu qui deviennent des hits (excluant les home runs).
BABIP = Hits (sans HR) ÷ (Balles en jeu - HR)
La moyenne de la ligue est d'environ .300 (30% des balles en jeu deviennent des hits).
| BABIP du pitcher | Interprétation |
|---|---|
| < .270 | Très chanceux — la défense a tout attrapé |
| .270 - .290 | Légèrement chanceux |
| .290 - .310 | Normal |
| .310 - .330 | Légèrement malchanceux |
| > .330 | Très malchanceux — les balles tombent partout |
Le truc : Le BABIP tend à revenir vers .300 sur le long terme. Un pitcher avec un BABIP de .250 va voir plus de hits tomber à l'avenir. Son ERA va monter.
Facteur #2 : Le séquençage des hits
Imaginez deux scénarios identiques : un pitcher accorde 6 hits en 6 manches.
Scénario A : 1 hit par manche, 0 point accordé Scénario B : 0 hit pendant 4 manches, puis 6 hits en 2 manches, 5 points accordés
Même nombre de hits. ERA complètement différente.
Le séquençage (quand les hits arrivent) affecte énormément l'ERA mais pas le xERA. Et le séquençage est largement aléatoire.
Facteur #3 : La qualité de la défense
Un pitcher qui joue devant une défense élite (Gold Glove à chaque position) aura un BABIP plus bas. Moins de hits. Meilleure ERA.
Le même pitcher avec une défense moyenne aurait une ERA plus haute — mais son xERA serait identique.
Bonne défense → Moins de hits → ERA artificiellement basse
Mauvaise défense → Plus de hits → ERA artificiellement haute
xERA → Ignore la défense → Mesure le vrai talent du pitcher
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Exemples concrets de la saison
Exemple 1 : Le pitcher "chanceux"
Profil type :
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| ERA | 2.95 |
| xERA | 4.15 |
| Écart | -1.20 (très chanceux) |
| BABIP | .258 |
| Hard Hit% | 42% |
Ce que voit le public : "ERA sous 3.00, c'est un ace !"
Ce que voient les données : Ce pitcher autorise du contact dur (42% Hard Hit%). Son BABIP de .258 est insoutenable — la moyenne est .300. Quand sa chance va tourner, son ERA va exploser.
Opportunité de pari : Over sur ses matchs, surtout contre des équipes qui frappent fort.
Exemple 2 : Le pitcher "malchanceux"
Profil type :
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| ERA | 4.45 |
| xERA | 3.30 |
| Écart | +1.15 (très malchanceux) |
| BABIP | .345 |
| Hard Hit% | 31% |
Ce que voit le public : "ERA de 4.45, ce mec est moyen"
Ce que voient les données : Ce pitcher limite le contact dur (31% seulement). Son BABIP de .345 est anormalement élevé — beaucoup de balles molles sont tombées pour des hits. Sa vraie valeur est bien meilleure.
Opportunité de pari : Under sur ses matchs, Run Line de son équipe.
Exemple 3 : Le vrai ace
Profil type :
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| ERA | 2.80 |
| xERA | 2.65 |
| Écart | +0.15 (stable) |
| BABIP | .295 |
| Hard Hit% | 28% |
Ce que voit le public : "Excellent pitcher"
Ce que voient les données : Oui, c'est vraiment un excellent pitcher. Son xERA confirme son ERA. Pas de régression attendue.
Opportunité de pari : Moins évidente — le marché a probablement déjà intégré sa vraie valeur. Cherchez ailleurs.
Le seuil magique : quand l'écart est significatif
Tous les écarts ne sont pas égaux. Voici comment les interpréter :
| Écart ERA - xERA | Signification | Action |
|---|---|---|
| ± 0.30 | Normal, pas significatif | Ignorer |
| ± 0.30 à 0.60 | Légère chance/malchance | Prendre en compte |
| ± 0.60 à 1.00 | Significatif | Opportunité probable |
| > ± 1.00 | Très significatif | Forte opportunité |
La règle simple :
|ERA - xERA| > 0.50 → Creuser davantage
|ERA - xERA| > 0.75 → Opportunité de pari potentielle
|ERA - xERA| > 1.00 → Signal fort
Comment trouver ces écarts
Méthode 1 : Baseball Savant
- Allez sur baseballsavant.mlb.com
- Cliquez sur "Leaderboards" → "Expected Stats"
- Filtrez par "Pitching"
- Triez par "xERA" ou regardez la colonne "ERA - xERA"
Vous obtiendrez un classement de tous les pitchers avec leurs métriques expected.
Méthode 2 : Créer votre propre watchlist
Identifiez les pitchers avec les plus gros écarts en début de saison. Suivez-les.
Watchlist "chanceux" (ERA << xERA) : - Ciblez les Over sur leurs matchs - Particulièrement contre des équipes qui frappent bien
Watchlist "malchanceux" (ERA >> xERA) : - Ciblez les Under sur leurs matchs - Particulièrement dans des stades favorables aux pitchers
Méthode 3 : Laissez ProbWin faire le travail
Notre modèle intègre automatiquement les écarts ERA/xERA dans l'analyse de chaque match. Quand nous identifions un pitcher chanceux ou malchanceux face à un adversaire pertinent, ça se reflète dans nos picks.
Le timing : quand la régression arrive-t-elle ?
C'est la question à un million de dollars. La régression va arriver, mais quand ?
Les facteurs qui accélèrent la régression
| Facteur | Impact sur la régression |
|---|---|
| Échantillon grandissant | Plus de manches = plus de régression |
| Adversaires plus forts | Les bonnes équipes "corrigent" la chance |
| Stades neutres/offensifs | Moins d'aide du ballpark |
| Fatigue (fin de saison) | Les pitchers chanceux craquent souvent |
Les chiffres approximatifs
| Manches lancées | Fiabilité de l'ERA | Régression attendue |
|---|---|---|
| < 30 | Très faible | Forte |
| 30-60 | Faible | Significative |
| 60-100 | Moyenne | Modérée |
| 100-150 | Bonne | Légère |
| > 150 | Haute | Faible |
En pratique : Si un pitcher a un écart ERA/xERA de +1.00 après 80 manches, attendez-vous à ce qu'il "régresse" d'environ 0.50 à 0.70 sur les 80 prochaines manches.
Étude de cas : parier sur la régression
Le setup
Match du 15 juillet : - Brewers @ Cubs - Pitcher Cubs : Marcus Stroman
Les stats de Stroman :
| Métrique | Valeur saison | Derniers 30 jours |
|---|---|---|
| ERA | 3.10 | 2.45 |
| xERA | 4.25 | 4.40 |
| Écart | -1.15 | -1.95 |
| BABIP | .262 | .240 |
| Hard Hit% | 41% | 43% |
L'analyse
Stroman a été extrêmement chanceux : - BABIP de .262 (très en dessous de la moyenne .300) - Hard Hit% de 41% (il autorise du contact dur) - Son écart ERA/xERA sur les 30 derniers jours est encore pire (-1.95)
Le public voit : "ERA de 2.45 sur le dernier mois, il est en feu !"
Les données disent : "Il a eu une chance insolente, ça va craquer."
La ligne du bookmaker
Total du match : 8.5
Over : 1.90
Under : 1.92
Le raisonnement
- Les Brewers sont une bonne équipe offensive
- Stroman semble excellent mais son xERA dit le contraire
- La régression peut arriver n'importe quand
Value bet potentielle : Over 8.5
Le résultat ?
Peu importe le résultat de CE match spécifique. Ce qui compte, c'est que si vous pariez systématiquement Over sur les pitchers chanceux (ERA << xERA) contre des équipes offensives, vous serez profitable sur 100+ paris.
C'est la pensée probabiliste en action.
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Les pièges à éviter
Piège #1 : Parier sur la régression trop tôt
Un pitcher peut rester "chanceux" pendant 50 manches. La régression n'est pas instantanée.
Solution : Ne pariez pas contre un pitcher chanceux à chaque match. Sélectionnez les spots où d'autres facteurs s'alignent : - Adversaire offensif - Stade favorable aux frappeurs - Météo chaude (balles volent plus loin)
Piège #2 : Ignorer les vrais changements
Parfois, un écart ERA/xERA s'explique par un vrai changement chez le pitcher : - Nouveau pitch ajouté - Changement de vélocité - Modification mécanique - Retour de blessure
Avant de parier sur la régression, vérifiez si quelque chose a changé dans son approche.
Piège #3 : Oublier le contexte
Le xERA n'est pas parfait. Il ne capture pas : - Les walks (contrôle) - La performance avec coureurs sur les bases - Les matchups spécifiques (droitier vs gaucher)
Un pitcher avec un bon xERA mais un BB% (taux de walks) de 12% aura quand même des problèmes.
Piège #4 : Échantillon trop petit
En avril, les écarts ERA/xERA sont souvent énormes. Mais avec seulement 20-30 manches, ils ne signifient pas grand-chose.
Règle : Attendez au moins 50 manches avant de tirer des conclusions sur l'écart ERA/xERA.
Le tableau récapitulatif pour vos paris
Gardez ce tableau sous la main :
| Situation | ERA | xERA | BABIP | Action |
|---|---|---|---|---|
| 💎 Forte value Under | > 4.00 | < 3.50 | > .320 | Under, Run Line équipe |
| 💎 Value Under modérée | > 3.75 | < 3.25 | > .310 | Under si autres facteurs OK |
| ⚖️ Neutre | ~ | ~ | .290-.310 | Pas d'edge sur le pitcher |
| ⚠️ Value Over modérée | < 3.25 | > 3.75 | < .280 | Over si autres facteurs OK |
| ⚠️ Forte value Over | < 3.00 | > 4.00 | < .270 | Over, Run Line adversaire |
Combiner ERA/xERA avec d'autres facteurs
L'écart ERA/xERA est un signal, pas une stratégie complète. Combinez-le avec :
Le stade (Park Factor)
Pitcher chanceux + Stade offensif (Coors, Great American) = Over encore plus attractif
Pitcher malchanceux + Stade de pitcher (Oracle, Petco) = Under encore plus attractif
On parle des Park Factors dans l'article suivant.
L'adversaire
Pitcher chanceux vs Équipe top 5 offensive = Over attractif
Pitcher chanceux vs Équipe bottom 5 offensive = Signal dilué
La météo
Chaleur (>85°F) + Vent sortant = Balles volent plus loin = Over
Froid (<55°F) + Vent entrant = Balles meurent = Under
Le bullpen
Pitcher chanceux + Bullpen fatigué = Over sur Full Game
Pitcher malchanceux + Bullpen frais = Under peut-être mieux en F5
Comment ProbWin utilise ces données
Notre modèle MLB intègre l'écart ERA/xERA comme l'une des variables principales. Voici notre processus simplifié :
1. Récupérer xERA des deux pitchers (saison + 30 jours)
2. Comparer à leur ERA réelle
3. Calculer le "facteur régression" attendu
4. Ajuster notre prédiction de runs en conséquence
5. Comparer à la ligne du bookmaker
6. Identifier la value bet éventuelle
Ce processus est automatisé et appliqué à chaque match de la saison MLB.
Consultez nos picks MLB pour voir cette analyse en action.
Résumé : les 5 règles ERA vs xERA
| # | Règle |
|---|---|
| 1 | ERA mesure les résultats, xERA mesure le talent |
| 2 | Écart > 0.50 = signal potentiel |
| 3 | Écart > 0.75 = opportunité de pari |
| 4 | Cherchez les pitchers chanceux (ERA << xERA) pour l'Over |
| 5 | Cherchez les pitchers malchanceux (ERA >> xERA) pour l'Under |
Prochaine étape
Vous savez maintenant lire les pitchers avec le xERA. Mais un match de baseball ne se joue pas dans le vide — le stade a un impact énorme sur le scoring.
Certains parcs sont des paradis pour les frappeurs (Coors Field, on te voit). D'autres étouffent les attaques.
Découvrez comment intégrer les Park Factors dans votre analyse pour affiner encore vos prédictions Totals.