Expected Goals : Le Guide Complet

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Expected Goals : Le Guide Complet

Expected Goals : Le Guide Complet. Dans le sport, le score final ne fournit pas toujours une image fidĂšle du match et de la performances des Ă©quipes. Souvent dĂ©signĂ© par le symbole xG, les Expected Goals ont rĂ©volutionnĂ©s la statistique sportive et notamment le monde du Football. Au travers de cet article, nous essaierons de faire toute la lumiĂšre sur les Expected Goals et plus largement ce que cela peut vous apporter dans les Paris Sportifs. Les xG n’auront plus aucuns secrets pour vous!

Qu'est ce que les Expected Goals?

Les expected goals prennent une place de plus en plus importante dans le monde du Football. C’est une notion essentielle Ă  comprendre en tant qu’observateur du Football.

DĂ©finition Expected Goals (xG)

L’expected Goals est une mĂ©trique qui prend en compte une sĂ©rie de facteurs et de donnĂ©es historiques permettant d’identifier le nombre de buts qu’un joueur ou qu’une Ă©quipe aurait dĂ» marquer en fonction de la qualitĂ© des occasions crĂ©Ă©es pendant un match.

L’expected Goals est une mesure, gĂ©nĂ©ralement exprimĂ©e sous la forme d’un nombre compris entre 0 et 1, permettant de savoir si un tir donnĂ© aboutira Ă  un but.

Voici quelques variables utilisĂ©s dans les modĂšles les plus courants d’Expected Goals:

  • Distance du tir : En gĂ©nĂ©ral, plus vous vous rapprochez du but, plus le score de l’xG est Ă©levĂ©.
  • Angle de tir : En gĂ©nĂ©ral, plus l’angle de tir est aigu, plus le score de l’xG est faible.
  • Partie du corps avec laquelle le tir est effectuĂ©: Pied fort? Pied faible? TĂȘte?
  • Situation de tir  : Corner, Coup Franc, Attaque placĂ©e, tir aprĂšs une perte de balle, Contre attaque…
  • Type de passe : Passe en Profondeur, Centre venant de la gauche, centre venant de la droite, ballon dans les pieds…

D’autres variables peuvent ĂȘtre prisent en compte comme le positionnement des dĂ©fenseurs, leurs nombres, la position du gardien, etc.. Tout dĂ©pend du modĂšle statistique utilisĂ©. Plus il y a de variable et plus on s’approche de façon optimal d’une rĂ©alitĂ© objective.

Le modĂšle Opta est sĂ»rement le plus poussĂ© Ă  l’heure actuelle concernant les expected Goals mais les donnĂ©es sont payantes. On utilisera le site understats.com qui propose plus des dizaines de variables concernant des centaines de milliers de tirs sur les 5 grands championnats de Football pour dĂ©terminer les Expected Goals. Ce site servira de support Ă  la prĂ©sentation de la notion xG.

Comment lire les Expected Goals (xG)

Une statistique d’xG (Expected Goals) s’exprime comme ceci: xG 0,53 .

Cela traduit une probabilitĂ© de but estimĂ©e dans 53% des cas. La valeur la plus haute d’un xG est de 1. Cela signifie qu’un joueur marquera dans 100 % des cas.

Expected Goals : La performance du Joueur

Les modĂšles d’expected goals concerne autant les Ă©quipes que les joueurs. Nous analyserons dans un premier temps la performance individuelle attendue du joueur. Cela peut vous donner quelques clĂ©s dans vos paris sportifs pour le choix d’un pronostic buteur. Ce modĂšle est d’ailleurs de plus en plus utilisĂ© par les bookmaker pour fixer les cotes des buteurs sur les sites de paris en ligne.

Les variables Expected Goals en détail

Pour mieux illustrer la performance individuelle et la notion d’expected Goals, rien de mieux qu’un exemple concret. Nous analyserons le cas de Lionel Messi.

Carte Expected Goals Lionel Messi

Voici l’ensemble des tirs rĂ©alisĂ©s par Lionel Messi sur la saison 2018/2019 :

expected-goals-map-lionel-messi-saison-2018-2019

Sur cette carte d’xG, Les Tirs sont reprĂ©sentĂ©s par des cercles plus ou moins grand selon la probabilitĂ© estimĂ© que le tir termine au fond des filets.

La couleur dĂ©finit l’issue du tir:

  • En Vert: Tirs amenant Ă  un But
  • En Jaune: Tirs sur le poteau
  • En Bleu: Tirs cadrĂ©s
  • En Rouge: Tirs non cadrĂ©s
  • En Violet: Tirs bloquĂ©s

Voici les données chiffrées des 5 derniÚres saison de Lionel Messi:

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Glossaire:

  • G: Nombre de buts marquĂ©s
  • NPG: Nombres de buts marquĂ©s sans penalty
  • A: Passes dĂ©cisives
  • Sh90: Nombres de Tirs moyens sur 90 minutes
  • KP90: Nombres moyen de passes clĂ©s qui mĂšnent Ă  un tir sur 90 minutes
  • xG: Expected Goal, Nombre de but attendus
  • xA: Expect Assist, nombre de passe dĂ©cisive attendues
  • G90: Nombres de buts moyen sur 90 Minutes
  • xG90: Moyenne de buts attendus sur 90 Minutes
  • A90: Nombre de passe dĂ©cisive moyen sur 90 Minutes
  • xA90: Moyenne de passes dĂ©cisives attendues sur 90 Minutes

Observation: Lionel Messi est un joueur hors norme, il apparaĂźt alors, dans ses statistiques globales, un nombre de Buts marquĂ©s supĂ©rieurs aux expected goals! En gros, Lionel Messi marque dans plus de cas que d’autres joueurs dans telle ou telle situation donnĂ©e.

Pour comparaison nous vous donnons les performances d’un joueur comme Cavani cette saison 2019/2020 avec le PSG :

expected-goal-edinson-cavani-2019-2020 Expected-Goals-cavani-détail-des-matchs-2019-2020

Sur la Carte, on voit trĂšs clairement les grosses occasions manquĂ©es d’El Matador reprĂ©sentĂ©s par un cercle rouge volumineux dans les 6 mĂštres.

Sur la fiche dĂ©taillĂ©e, on note que son xG est supĂ©rieur aux buts rĂ©ellement marquĂ©s. En d’autres termes, vu les occasions qu’il a eu, il aurai dĂ» marquer environ 9 Buts au lieu des 4 inscrits rĂ©ellement.

Expected Goals détaillé par match

Vous pouvez aussi avoir les statistiques dĂ©taillĂ©es match par match de la performance d’un joueur en rapport avec les expected Goal.

Expected-Goals-détail-des-matchs

Deux Cas de Figures:

  • Soit les xG sont supĂ©rieurs au nombres de Buts rĂ©ellement marquĂ©s; alors le joueur est en dessous de la performance attendue.
  • Soit les xG sont infĂ©rieurs au nombres de Buts rĂ©ellement marquĂ©s; alors le joueur est au dessus de la performance attendue.

Sur le screen ci-dessus, lorsque Messi a joué contre Eibar, il a réalisé une véritable Masterclass en inscrivant 4 Buts pour 5 Tirs avec un xG de 1.88. Ce qui dénote une performance exceptionnelle de la part du numéro 10 Argentin.

Diagramme Expected Goals Lionel Messi

expected-goal-lionel-messi-diagramme

Deux autres variables que l’on a pas vu prĂ©alablement apparaissent dans ce diagramme:

  • xGChain90: Moyenne total de chaque possession dans laquelle le joueur est impliquĂ© dans un xG
  • xGBuildup90: Moyenne de chaque possession dans laquelle le joueur est impliquĂ© sans faire de passes clĂ©s, ni de tirs, sur 90 minutes

Diagramme Expected Goals Kostas Mitroglou

À titre de comparaison, nous vous livrons le diagramme d’un joueur souvent dĂ©criĂ© comme Mitroglou lors de son passage Ă  Marseille:

expected-goal-diagramme-mitroglou

Cela permet d’avoir une vue Ă©largit des performance d’un joueur et de ce que l’on est en droit d’attendre de lui en terme de performance.

Expected Goals selon la situation de jeu

Comme nous avons pu le voir prĂ©cĂ©demment, la situation de tir est une des variables utilisĂ©es dans les modĂšles statistiques d’expected goals.
 
 
Ici, nous pouvons observer 5 variables sur la fiche détaillée de Léo Messi:
 
  • Dans le cours du Jeu
  • Coup Franc Direct
  • Venant d’un Corner
  • Penalty
  • Coup de Pied ArrĂȘtĂ©, remise en jeu

 

Expected goals : Illustration d’un but marquĂ©

Voici un exemple d’illustration des Buts marquĂ©s par Lionel Messi dans le jeu cette saison 2019/2020 avec l’xG associĂ©. Plus le cercle est grand et plus l’XG est Ă©levĂ©. C’est Ă  dire que la probabilitĂ© que Messi marque dans cette position est forte. Et vice versa.

Nous avons pris l’exemple du but de Messi contre Alaves le 21 DĂ©cembre 2019 Ă  la 68Ăšme minute avec un xG 0,03; c’est Ă  dire 3% de probabilitĂ© de marquer dans cette situation.

expected goal lionel messi alaves

Observation: Ici, le cercle est trĂšs petit, l’xG est de 0,03… Une probabilitĂ© de 3% seulement de marquer dans cette situation. C’est un des dĂ©faut de l’Expected Goals, il ne prend pas en compte l’auteur du tir.

Ces 3% de probabilitĂ©s de marquer dans cette situation ne sont pas rĂ©vĂ©lateur de la probabilitĂ© qu’un joueur comme Messi marque. Si vous mettez des joueurs comme Mitroglou, Nolan Roux et autres Cheik DiabatĂ©… Il est fort probable que l’on se rapproche en effet de ces 3% de chances de marquer dans cette situation. Pas pour Messi qui doit logiquement ĂȘtre au dessus de cette estimation.

Expected Goals : illustration d’un tir manquĂ©

On vous a choisit une belle vendange de Messi… C’est assez rare… On a dĂ» remonter Ă  la saison 2016/2017 pour retrouver un joli fail. Ici, un xG plutĂŽt surprenant Ă  0,55, sĂ»rement dĂ» au fait qu’il tir de son pied faible.

Expected-goal-missed-shot-lionel-messi

Voici la vidĂ©o de l’action de Lionel Messi face Ă  Eibar le 21 mai 2016 pour illustrer ce graph:

Le tir manqué de Lionel Messi contre Eibar (xG 0,55)

Expected Goals selon la zone du terrain

Ceci nous amĂšne au point suivant et Ă  la zone du terrain dans laquelle le tir est dĂ©clenchĂ©! Cela donne une estimation de la probabilitĂ© d’expected Goals:

expected-goals-zone-du-terrain

Dans le cas de Lionel Messi, nous pouvons obtenir ses statistiques détaillées concernant la zone de tirs et des buts marqués:

expected-goal-selon-zone-du-terrain

  • En dehors de la surface de rĂ©paration
  • Surface de rĂ©paration
  • Dans les 6 mĂštres

Observation: On peut trĂšs vite se rendre compte de la lĂ©talitĂ© du tir de Messi! Que ce soit en dehors de la surface ou dans la surface de rĂ©paration il est bien au dessus de l’estimation d’expected Goals! On note tout de mĂȘme un nombre de but marquĂ© infĂ©rieur Ă  l’Expected Goal dans les 6 mĂštres adverses.

Expected Goals selon la partie du corps utilisés lors du tir

Une autre variable utilisĂ©e est la partie du corps impliquĂ©e dans le tir qui va Ă©videmment influencer l’issue du tir. On n’est pas aussi habile du pied droit que du gauche ou mĂȘme de la tĂȘte. Cela est retranscrit ici:
 

expected-goal-selon-partie-du-corps

  • Pied Gauche
  • Pied Droit
  • TĂȘte
  • Autre Partie du corps

Deux autres variables:

  • xG/Sh: Expected Goal par tirs
  • xA/Kp: Expected Assist par passe clĂ©.

Expected Goals : La performance des Équipes

Les modĂšles d’expected goals concernent aussi Ă©videmment les Ă©quipes. Cela permet d’obtenir des informations concrĂšte sur le jeu d’une Ă©quipe. Cela peut aussi vous donner quelques clĂ©s dans vos paris sportifs pour le choix d’un 1N2, d’over/under ou mĂȘme de BTTS.

Pour mieux illustrer la performance d’Ă©quipe et la notion d’Expected Goals, rien de mieux qu’un exemple concret. Nous analyserons le cas du Paris Saint-Germain sur la saison 2019/2020.

Les variables Expected Goals par Ă©quipe

Des variables diffĂ©rents peuvent ĂȘtre observĂ©s:

  • Situation de jeu: Corner, Coup Franc, Possession, Penalty…
  • Formation utilisĂ©e: 433 , 442, 532, etc..
  • Score au tableau d’affichage: Perd de 1, perd de 2, gagne de 1, gagne de 2, Score nul,…
  • Minute de jeu: 0-15Ăšme, 15-30Ăšme, 30-45Ăšme,…
  • Zone du tir: 6 mĂštres adverses, surface de rĂ©paration, en dehors de la surface…
  • RapiditĂ© de l’attaque: Attaque rapide, Attaque placĂ©e, Contre attaque…

Expected Goals et situation de jeu

Comme pour les joueurs, la situation de jeu est analysĂ© : Corner, Coup Franc Direct, penalty, dans le jeu… Tout est analysĂ©!

Situation de jeu du PSG et Expected Goal

Expected-Goals-Paris-saint-germain-2019-2020

Observation: On peut s’apercevoir que le PSG, critiquĂ© un temps pour son manque de but sur corner, montre un xG infĂ©rieur au nombre de buts rĂ©ellement marquĂ©s. VoilĂ  un exemple d’idĂ©es reçus qui est objectivement exprimĂ©s par les expected goals.

Expected Goals et Formation

Une autre variable, qui devrait intĂ©resser bon nombres d’observateurs du Football, est le score d’xG en fonction de la formation!

C’est toujours un grand dĂ©bat de supporter, de savoir dans quel dispositif son Ă©quipe s’exprime le mieux! Les Expected Goals peuvent, lĂ  aussi, donner quelques Ă©lĂ©ments de rĂ©ponses.

Dispositif Tactique du PSG et Relation Expected Goals

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Trois variables intéressantes ici:

  • xGA : Nombres de buts attendus pour l’Ă©quipe adverse.
  • xGA90 : Moyenne d’expected Goals adverse attendus sur 90 minutes.
  • xGD : DiffĂ©rence entre les expected Goals pour l’Ă©quipe et contre l’Ă©quipe.

Observation: On s’aperçoit ici que le 4-2-2-2 offre au PSG un score d’xG infĂ©rieur aux nombres de buts marquĂ©s rĂ©ellement par le PSG. Ce qui veut dire que ce dispositif tactique permet Ă  l’Ă©quipe de mieux s’exprimer offensivement. Cela s’observe par un xG90 supĂ©rieur en 4-2-2-2 qu’au xG90 du 433.

Par contre, le xGA90 montre que le PSG concĂ©de plus d’occassion de buts dans ce dispositif que dans le 433. De plus, le nombres de buts rĂ©ellement encaissĂ©s en 4222 est supĂ©rieur aux nombres de buts encaissĂ©s rĂ©ellement en 433! Le PSG est donc selon ces statistiques beaucoup moins exposĂ©s en 433 qu’en 4222.

Expected Goals et Score au tableau d’affichage

LĂ  aussi, vous aurez des comportements diffĂ©rents observables selon les Ă©quipes. Cette donnĂ©e permet de savoir comment se comporte une Ă©quipe aprĂšs avoir marquĂ© ou lorsqu’elle est menĂ© au score. Des donnĂ©es intĂ©ressante Ă  exploiter pour un entraineur.

Score au tableau d’affichage du PSG et Expected Goal

expected-goals-score-au-tableau-d-affichage

Observation: On s’aperçoit ici que lorsque le PSG mĂšne au score, il a tendance Ă  vendanger plus d’occasions de buts… RelĂąchement?

Expected Goals par quart d’heure de jeu

Parfois les Ă©quipes sont longues Ă  l’allumage… Alors que d’autres dĂ©marrent tambours battant. Cette variable permet de voir Ă  quel moment, une Ă©quipe obtient le plus d’occasion de buts et la relation avec les expected goals!

Expected-Goal-minute-de-jeu-PSG

Observation: On s’aperçoit ici que l’attaque du PSG est particuliĂšrement lĂ©tale en fin de match aprĂšs la 75Ăšme minutes! 15 buts marquĂ©s pour 12,71 xG!

Expected Goals et RapiditĂ© de l’attaque

Pour affiner l’analyse expected goal d’une Ă©quipe, la nature de l’attaque qui amĂšne Ă  un tir est observĂ©: Attaque placĂ©e, contre attaque, lente, rapide…

expected-goal-rapidité-attaque

Observation: Je dois vous dire que je n’ai jamais rĂ©ussi Ă  faire la diffĂ©rence entre Attaque normal et attaque standard dans ce modĂšle. Pour moi, cette donnĂ©e reste difficilement exploitable. La sĂ©quence de jeu qui prĂ©cĂšde le tir a pourtant un impact sur la qualitĂ© du tir : Centre venant de la gauche, passe en profondeur, contre-attaque, etc…

Expected Goals : La vérité d'un match !

Les donnĂ©es sur les expected Goals fournissent des informations qu’un score final peut ne pas toujours reflĂ©ter.

Par exemple, vous pouvez voir une équipe gagner 2-1 en ayant pourtant été dominé dans tout les compartiments du jeu! Que ce soit en possession de balle ou en occasions créées.

Le score brut d’un match n’est pas forcĂ©ment reprĂ©sentatif du jeu dĂ©veloppĂ© par l’Ă©quipe et ne pourra donc pas ĂȘtre utilisĂ©es pour analyser avec objectivitĂ© la situation d’un club. Une dĂ©faite est elle rĂ©vĂ©latrice d’un mauvais match? Pas forcĂ©ment!

On ne peut pas voir tout les matchs: C’est impossible. Alors parfois, en tant que parieurs vous allez regarder uniquement le rĂ©sultat brut d’un match et tirer des conclusions hĂątives.

Lorsque j’ai fait mes recherches pour cet article sur les xG, j’ai recherchĂ© un exemple de “Hold Up” pour illustrer mes propos.

Cas Concret Dijon – Paris Saint-Germain

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Dans ce match, on a assistĂ© Ă  un hold up. Il faut ĂȘtre clair. Cela n’enlĂšve rien au rĂ©sultat du match et aux 3 points obtenus par Dijon. Lorsque l’on regarde de plus prĂšs les expected goals, ce 2-1 relĂšve du miracle.

À part le tir de Chouar, suite Ă  une partie de billard dans la surface de rĂ©paration, aucun tir des Dijonnais n’avait un score assez Ă©levĂ© pour inquiĂ©ter le portier Parisien. MĂȘme le but de Jhonder Cadiz avait un xG de 0,07 !

Le score final Ă  l’issue des 90 Minutes montre que Dijon ne dĂ©passe mĂȘme pas le score de 1 en terme xG! Alors que le PSG Ă©marge Ă  3.05 pour 1 seul but marquĂ©.

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Vous pouvez observer ici le graph qui montre l’Ă©volution des expected goals au fil de la rencontre.

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Ici, les stats détaillées du match permettant de mettre en relation ce que nous avons vu précédemment.

Expected Goals et Paris Sportifs

Tout l’intĂ©rĂȘt des Expected Goals rĂ©sident dans son approche prĂ©dictive des Ă©vĂ©nements. Cette mĂ©trique trouve donc naturellement sa place dans l’arsenal d’un pronostiqueur.

Expected Goals : Quel intĂ©rĂȘt pour les paris sportifs?

Les xG ont Ă©tĂ© conçus pour enregistrer des milliers et des milliers de tirs, les synthĂ©tiser et utiliser ces informations pour reprĂ©senter le nombre de buts qu’une Ă©quipe pourrait raisonnablement s’attendre Ă  marquer compte tenu des types de tirs qu’elle a effectuĂ©s ou concĂ©dĂ©s antĂ©rieurement.

Comment analyser un match de Football sans ces donnĂ©es aujourd’hui? Vous comprendrez facilement ce que les Expected Goals peuvent apporter dans la prĂ©diction : Over/Under, BTTS, Buteur, 1N2,… Tout peut ĂȘtre utiliser pour affiner une analyse et

Voici une illustration mettant en exergue la corrélation entre G et xG sur le championnat de Ligue 1:

expected-goal-ligue-1-saison-2019-2020

Expected Goals : Champ d'application aux Paris Sportifs

Les donnĂ©es xG peuvent vous donner la valeur d’une Ă©quipe ou d’un joueur. On peut trĂšs rapidement observer si une Ă©quipe ou un joueur est en sur-rĂ©gime ou en sous-rĂ©gime.

Par exemple, imaginons qu’une Ă©quipe ait fait 2 matchs nuls et une dĂ©faite sur les 3 derniers matchs mais que malgrĂ© ce bilan mĂ©diocre, elle a un xG important… Tout porte Ă  croire qu’elle manque cruellement de chance ou qu’elle est affectĂ© par une multitude d’impondĂ©rables liĂ© Ă  l’alĂ©a sportif!

Vous pouvez dĂ©gotter de joli value bet grĂące Ă  cela avec des cotes plus Ă©levĂ©s que ce qu’elle devrai ĂȘtre pour une victoire sur un prochain match.

Bien entendu, les donnĂ©es que vous donnent les Expected Goals ne sont que des statistiques! Il faut Ă©videmment les mettre en rapport avec votre analyse. Tout n’est pas explicable uniquement par les xG en raison d’un nombre de variables impossible encore Ă  dĂ©terminer du fait du facteur humain. Mais si cette analyse statistique d’xG soutient votre analyse du match: Cela ne peut ĂȘtre qu’un outil supplĂ©mentaire pour vos paris sportifs!

Que soit pour la prĂ©diction d’Over/Under, de BTTS, de victoire d’une Ă©quipe ou mĂȘme de pronostic buteur grĂące aux xG individuel : Tout est dĂ©sormais entre vos mains pour vous saisir de cet outil statistique que sont les expected Goals!

À vous de jouer!

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6 rĂ©flexions au sujet de “Expected Goals : Le Guide Complet”

  1. bonjour

    Je vous remercie pour cet article qui a le mĂ©rite de vulgariser la notion d’expected goals.
    J’ai du mal Ă  comprendre comment une probabilitĂ© peut ĂȘtre supĂ©rieure Ă  1.
    Comme vous l’Ă©crivez “La valeur la plus haute d’un xG est de 1. Cela signifie qu’un joueur marquera dans 100 % des cas.”. Ce que je veux bien admettre.
    Mais je dĂ©croche en lisant: “Messi a jouĂ© contre Eibar, il a rĂ©alisĂ© une vĂ©ritable Masterclass en inscrivant 4 Buts pour 5 Tirs avec un xG de 1.88. ”
    C’est mathĂ©matiquement impossible Ă©videmment.
    Sauf erreur de ma part, la probabilité de marquer 4 fois sur 5 tirs est mathématiquement : (1-1/5)x(1-2/5)*(1-3/5) soit 19,2%, hors pondérations dues aux paramÚtres liés aux conditions de tir: distance, position, pied, etc.
    D’oĂč sort la valeur de 1,88 ??
    Pouvez-vous m’expliquer s’il vous plaĂźt?

    Alex

    RĂ©pondre
    • Hello Alex ! Merci pour ton message tout d’abord,

      Pour répondre à ta question le plus précisément possible je suis allé rechercher ce match et les statistiques de Léo.
      Pour ses 4 buts, voici les xG correspondants :
      – 0.4
      – 0.34
      – 0.45
      – 0.63

      Si tu additionne ces trois valeurs tu obtiendra 1.82

      De plus, il a manqué un tir, qui était de 0.06 de xG.

      1.82 + 0.06 est bien Ă©gal Ă  1.88

      VoilĂ  tout 🙂 J’espĂšre que tu as bien compris !

      RĂ©pondre
    • Salut Alex,

      En gros pour bien comprendre cela veut dire que Messi par rapport Ă  la qualitĂ© des tirs n’aurait dĂ» marquer que 1,88 Buts. il en met 4 ce qui montre le talent de Messi qui arrive Ă  mettre 4 Buts alors que la qualitĂ© des occasions ne lui aurait permis d’en mettre que 1,88

      RĂ©pondre
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GreenProno
GreenProno
Dans les Paris Sportifs depuis plus de 15 ans, fondateur du Club Tipster. Je suis Tipster Football et Boxe sur le Club. "Les Paris Sportifs c'est comme ĂȘtre sur un ring de Boxe. Il faut savoir encaisser les coups pour en donner! "
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