Nous aidons les clubs à
gagner plus d’argent.
Pour maximiser l’argent qu’ils investissent et le convertir en victoires, en plus d’argent, ou les deux.
Nous aidons les clubs à être efficaces.
Nos modèles fondés sur la science trouvent la combinaison d’actifs-joueurs qui maximise la performance sportive, le rendement financier ou les deux, selon le capital et le risque disponibles du club.
95,3 % des clubs ne fonctionnent pas de manière efficace.
Votre club est-il efficace ?
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MIT Sloan Sports
Analytics Conference
Parmi les 8 meilleures startups de science du sport.
Alejandro Sánchez, CEO de SoccerSolver, a présenté SoccerSolver au MIT SSAC, où se rencontrent football, science et investissement.
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850K € levés. Avant tout revenu.
Un tour pre-seed de 700K € plus 150K € en family & friends, bouclé avant que l’entreprise n’ait de revenus ou de clubs annoncés. Le lancement commercial débute en 2026.
Lire l'articleInvestissez plus. Grandissez plus.
En 2017, Florentino Pérez a décrit le club comme une entreprise et ses joueurs comme ses actifs financiers déterminants. SoccerSolver transforme cette thèse en système d’exploitation.
“Traitez un club sportif comme une entreprise. Et les actifs de ce club ne sont pas des machines. Ce sont des joueurs.”
Les joueurs sont un talent. Les joueurs sont des actifs financiers.
SoccerSolver évalue chaque joueur comme un actif à travers plus de 50 indicateurs financiers, tout en préservant le contexte sportif qui rend chaque club unique.
K. Mbappé Détecté 2016 
E. Haaland Détecté 2019 
M. Olise Détecté 2020 
J. Musiala Détecté 2019 
A. Isak Détecté 2019 
C. Palmer Détecté 2021 
M. Caicedo Détecté 2020 
J. Neves Détecté 2022 
E. Camavinga Détecté 2019 
F. López Détecté 2023 
A. Tchouaméni Détecté 2019 
D. Doué Détecté 2022 “Il a marqué cinq buts. Il a l’air bien. Signons-le.”
Une observation sans thèse d’investissement quantifiée.
“+25% de ROI attendu. 32% de volatilité à la baisse. Rendement positif à 90% de confiance.”
Une décision sportive traduite en risque, rendement et timing.
Le marché bouge. Sachez-le avant lui.
SoccerSolver lit les joueurs comme un marché : appréciation attendue, dépréciation et valeur à un an, mises à jour en continu selon le contexte du club.
Pedri €165.7M attendu à 1 an 
Vitinha €144.9M attendu à 1 an 
K. Kvaratskhelia €143.3M attendu à 1 an D. Doué €135.7M attendu à 1 an 
O. Dembélé €100.1M attendu à 1 an 
D. Szoboszlai €105.3M attendu à 1 an F. López €113.9M attendu à 1 an 
W. Saliba €95.6M attendu à 1 an C. Palmer €78.7M attendu à 1 an J. Musiala €95.1M attendu à 1 an 
F. Wirtz €97.3M attendu à 1 an 
E. Fernández €95.1M attendu à 1 an 
P. Cubarsí €84.8M attendu à 1 an 
F. Valverde €87.9M attendu à 1 an Aperçu produit SoccerSolver · Les résultats du modèle sont probabilistes, pas des garanties de valeur future.
Du club sans SoccerSolver au club avec SoccerSolver.
Voici l’historique financier d’un club sur plusieurs saisons, et l’écart projeté lorsque les décisions d’investissement sont optimisées par SoccerSolver.
Sortie de modèle illustrative et anonymisée. Les prévisions sont probabilistes, dépendent du contexte et de l’exécution, et ne sont pas des résultats financiers garantis.
Le prix de la montée. Le coût de la relégation.
SoccerSolver relie la valeur de l’effectif aux points et aux probabilités nécessaires pour protéger le risque ou atteindre l’objectif.
Captures produit. Les probabilités changent selon la valeur marchande sélectionnée, les hypothèses de saison et le contexte concurrentiel ; elles ne garantissent pas de résultats sportifs.
Le xG de votre carrière. Le xV de votre valeur.
Les propriétaires parlent d’argent. xV transforme toute une carrière de directeur sportif en preuve de la valeur financière créée.
Real Betis*
Getafe CF*
Tottenham*
RCD Espanyol*
Leeds United*
Sevilla FC*
Real Valladolid*
Al-Ittihad*
Deportivo Alavés*
Elche CF*
Middlesbrough*
Racing Santander*
Rayo Vallecano* * Les écussons représentent les environnements de club contenus dans les portefeuilles professionnels de ces directeurs, pas nécessairement leur club actuel.
Chaque produit commence par un article scientifique.
SoccerSolver a développé 15 projets de recherche. 3 sont devenus semi-finalistes du MIT. Cette année, notre équipe quantitative soumettra plus de 10 nouveaux articles.
Redéfinir l’intelligence de scouting
Un cadre quantitatif pour la similarité entre joueurs et l’adéquation tactique dans le football.
Lire sur ResearchGate ↗
La frontière efficiente du football
Équilibrer rentabilité et performance dans l’optimisation d’effectif.
Lire sur ResearchGate ↗
Le modèle OI
Un cadre d’utilité multicritère pour l’efficacité salaire-valeur dans le football.
Lire sur ResearchGate ↗
