Les interruptions de pluie ont toujours été le problème logistique le plus controversé du cricket. Un test de cinq jours peut absorber des retards météorologiques importants grâce à des jours de réserve et des heures de jeu prolongées, mais dans le cricket à dépassement limité – en particulier le T20 – un retard de pluie de 20 minutes peut modifier un match entier. Le sport a passé des décennies à appliquer des solutions rudimentaires avant que les statisticiens Frank Duckworth et Tony Lewis ne produisent une réponse mathématiquement défendable en 1997. Leur méthode, affinée plus tard par Steven Stern et rebaptisée Duckworth-Lewis-Stern (DLS), est désormais la norme officielle de l'ICC pour la révision des objectifs dans les matchs interrompus à séries limitées.
Pourquoi le cricket a besoin d'une règle de pluie
La solution intuitive aux interruptions de pluie est simple : si l’équipe 2 perd cinq overs sur vingt, réduisez son objectif de 25 %. Il s’agit de la méthode du « prorata », et elle est profondément injuste dans presque tous les scénarios réalistes.
Considérez pourquoi : une équipe qui frappe en premier répartit le risque sur les 20 overs, perdant régulièrement des guichets et accélérant dans les overs finaux lorsque les restrictions sur le terrain prennent fin. Une équipe poursuivant 160 en 20 overs joue complètement différemment d'une équipe poursuivant 120 en 15 overs - le taux de course requis passe de 8,0 à 8,0 nominalement, mais l'équipe défensive n'a pas perdu l'équivalent de «ressources» de cinq overs de bowling défensif. L’équipe des poursuivants a perdu des overs de grande valeur sans réduction proportionnelle de la cible.
L'idée centrale de DLS est que le potentiel de points d'une équipe est déterminé simultanément par deux ressources : les overs restants et les guichets en main. Supprimer les overs d'une poursuite est beaucoup plus dommageable lorsqu'il reste moins de guichets à une équipe (moins de marge d'erreur) que lorsqu'elle en a dix. Le prorata ignore complètement cette interaction.
Le concept « Ressources » : Overs × Guichets
DLS utilise une table de ressources précalculée. Chaque combinaison d'overs restants et de guichets en main représente un pourcentage de la ressource totale de notation de l'équipe. Le tableau est dérivé des modèles de scores historiques de milliers de matches internationaux.
Une illustration simplifiée (pas le tableau DLS exact) :
| Overs Remaining | 0 Wickets Lost | 3 Wickets Lost | 6 Wickets Lost | 9 Wickets Lost |
|---|---|---|---|---|
| 20 | 100.0% | 75.1% | 49.0% | 18.4% |
| 15 | 85.1% | 64.3% | 42.4% | 16.2% |
| 10 | 66.5% | 50.1% | 33.5% | 12.8% |
| 5 | 40.0% | 31.6% | 21.5% | 8.6% |
| 0 | 0% | 0% | 0% | 0% |
Le tableau DLS complet contient des valeurs pour chaque combinaison de dépassement et de guichet. Il est important de noter que la relation n'est pas linéaire : perdre des overs en fin de manche (lorsqu'une équipe a peu de guichets et est en mode accélération) est plus dommageable que de perdre des overs en début de manche.
Comment DLS recalcule une cible
Lorsque la manche de l'équipe 2 est interrompue, le calcul suit cette structure :
Si l'équipe 1 a terminé sa manche complète sans interruption :
Team 2's Par Score = Team 1's Score × (Team 2's Resources% / 100)
Revised Target = Par Score + 1
Si la manche de l'équipe 1 a également été interrompue :
La valeur « G50 » (le score moyen attendu sur 50 ou 20 manches complètes, mis à jour chaque année par l'ICC) entre dans le calcul. La formule tient compte du fait que les deux équipes disposaient de ressources réduites et que l’équipe disposant de plus de ressources devrait avoir un avantage proportionné.
L'édition professionnelle (PE) de DLS – utilisée dans tous les matches internationaux – applique également un ajustement non linéaire pour les totaux de première manche très élevés, car les équipes qui obtiennent un score nettement supérieur au score de référence du G50 ont tendance à le faire plus efficacement que les équipes à faible score.
Exemple concret : match T20 interrompu à 10 overs
Configuration :
- L'équipe 1 marque 160 points en 20 overs (sans interruption)
- L'équipe 2 commence sa poursuite ; la pluie arrête le jeu après que l'équipe 2 ait fait face à 10 overs, marquant 75 points pour 2 guichets perdus
- Les arbitres réduisent les manches restantes à zéro — le match est annulé
Déterminer les ressources utilisées :
Au début des manches de l'équipe 2 : 20 overs restants, 0 guichet perdu = 100 % de ressources.
Après 10 overs avec 2 guichets perdus : 10 overs restants, 2 guichets perdus = (en utilisant les valeurs du tableau illustratif) environ 60,5 % de ressources restantes.
Ressources utilisées par l'équipe 2 = 100 % − 60,5 % = 39,5 %
Mais depuis que la pluie a arrêté le jeu et qu'aucun overs n'est plus possible, l'équipe 2 n'a utilisé que 39,5% de ses ressources.
Calculer le score par :
Team 2 Par Score = Team 1 Score × (Team 2 Resources% / Team 1 Resources%)
= 160 × (39.5% / 100%)
= 160 × 0.395
= 63.2
Arrondi à 63. L'équipe 2 a obtenu un score de 75, ce qui est supérieur au score normal de 63, donc L'équipe 2 gagne par la méthode DLS.
Si le match avait été réduit plutôt qu'abandonné – disons, l'équipe 2 obtient 15 overs au lieu de 20 – l'objectif révisé aurait été : 160 × (ressources de l'équipe 2 pour 15 overs, 0 guichets) / 100 % = 160 × 85,1 % ≈ 136 courses, ce qui signifie que l'équipe 2 a besoin de 137 pour gagner.
Controverses célèbres sur le DLS
DLS a été au centre d'une controverse importante dans les matchs à enjeux élevés, principalement parce que ses sorties sont contre-intuitives pour les téléspectateurs occasionnels.
Finale de la Coupe du monde ICC T20 féminine 2019 (Australie contre Inde) : La pluie a interrompu le match après que l'Australie ait frappé. L'objectif DLS fixé pour l'Inde a été largement débattu, les critiques arguant que le score par était trop élevé compte tenu des conditions dans lesquelles le match se jouait et que le match avait déjà été interrompu avant que l'Inde ne frappe.
Finale mondiale T20 2016 (Antilles contre Angleterre) : Un retard de pluie a modifié les allocations à mi-match, et le recalcul du DLS a produit un objectif révisé selon lequel les Antilles ont finalement pourchassé la balle finale dans l'une des finitions les plus spectaculaires du cricket. L'application du DLS était correcte mais a contribué à la finition chaotique.
Divers tournois ODI : Les critiques notent depuis longtemps que le DLS peut désavantager l'équipe qui poursuit dans les matchs à faible score sur des terrains difficiles, car le tableau des ressources a été initialement calibré sur les matchs à score plus élevé. La révision de Stern en 2004 et les mises à jour continues ont partiellement résolu ce problème, mais la perception persiste.
DLS vs VJD : les méthodes concurrentes
La méthode VJD, développée par le mathématicien indien V. Jayadevan, offre un cadre mathématique alternatif pour les cibles révisées. Il utilise deux courbes de ressources distinctes – une pour la notation normale et une pour la notation accélérée – et gère les interruptions multiples de manière quelque peu différente.
| Feature | DLS | VJD |
|---|---|---|
| Developer | Duckworth, Lewis, Stern (UK) | V. Jayadevan (India) |
| Official ICC use | Yes (all international matches) | No (ICC does not recognize for internationals) |
| Domestic use | Most countries follow ICC | Used in some Kerala and Indian domestic fixtures |
| Handling of low-scoring matches | Improved post-Stern revision | Claims better calibration for sub-par totals |
| Transparency | Published formula framework; PE table undisclosed | Openly published curves |
| Multiple interruptions | Handled via iterative resource subtraction | Handled via separate curve calculations |
L'ICC a examiné périodiquement le VJD et ne l'a pas adopté, citant le vaste dossier de validation du DLS dans des conditions internationales. Les partisans du VJD affirment qu’il gère plus équitablement les cas extrêmes spécifiques – en particulier les matchs à faible score sur les pistes tournantes. Le débat reflète un véritable défi statistique : aucun tableau de ressources ne peut à lui seul capturer parfaitement la dynamique des points de chaque combinaison de terrain, de conditions, de force d’équipe et de situation de match.
Le DLS restera imparfait par définition. Il s’agit d’un modèle statistique appliqué à un sport humain présentant une énorme variabilité situationnelle. Ce qu'il offre, c'est la cohérence, la transparence dans son cadre (sinon ses tableaux exacts) et des décennies de données de validation – ce qui est considérablement plus que ce que ses prédécesseurs ont jamais offert.