⚡ G-SCORE — Scouting Dashboard

#	Joueur	Profil	G-SCORE ↓	Buts	xG	Tirs	Ass	xA	KP	🛡️ +	🔄 +	Rtg	T10	R10	Âge	Prochain
1	Erling Haaland Manchester City	⚽	64	6	28.8	125	8	5.5	25	—	—	7.9	—	—	25	🏠 AEK Athens 1.2 xGA/m
2	Antoine Semenyo Manchester City	⚖️	59	2	12.8	83	4	4.1	38	—	—	7.7	—	—	26	🏠 AEK Athens 1.2 xGA/m
3	Bukayo Saka Arsenal	⚖️	58	3	8.7	71	5	8.6	62	—	—	7.9	—	—	24	✈️ Fleetwood Town 1.2 xGA/m
4	Elliot Anderson Manchester City	🎯	58	—	3.4	44	4	4.8	55	—	—	7.8	—	—	24	🏠 AEK Athens 1.2 xGA/m
5	Lamine Yamal Barcelona	⚖️	58	7	14.7	117	11	12.6	73	—	—	8.7	—	—	18	—
6	Álex Baena Atlético Madrid	🎯	58	4	1.8	29	3	6.6	46	—	—	7.5	—	—	25	✈️ Stuttgart 1.57 xGA/m
7	Marc Guéhi Manchester City	⚖️	56	—	4.7	32	3	2.7	18	—	—	7.7	—	—	26	🏠 AEK Athens 1.2 xGA/m
8	Lassine Sinayoko Paris FC	⚽	56	4	13.6	93	4	5	40	—	—	7.7	—	—	27	🏠 Stade Rennais 1.2 xGA/m
9	Giuliano Simeone Atlético Madrid	⚖️	55	2	6.1	36	6	5.5	29	—	—	—	—	—	24	✈️ Stuttgart 1.57 xGA/m
10	Declan Rice Arsenal	🎯	53	—	3.7	40	5	8.2	63	—	—	7.7	—	—	26	✈️ Fleetwood Town 1.2 xGA/m
11	Amine Gouiri Marseille	⚖️	53	4	7.2	38	3	4	33	—	—	7.4	—	—	26	🏠 Olympiacos 1.2 xGA/m
12	Marcos Llorente Atlético Madrid	🎯	53	—	2.2	18	4	4.2	20	—	—	7.3	—	—	31	✈️ Stuttgart 1.57 xGA/m
13	Carlos Soler Real Sociedad	🎯	52	—	3.3	35	3	5	46	—	—	7.4	—	—	29	✈️ Union SG 1.2 xGA/m
14	Bruno Fernandes Manchester United	🎯	51	3	11.9	85	21	17.8	137	—	—	7.6	—	—	32	—
15	Pierre Lees-Melou Paris FC	⚖️	51	—	1.6	31	3	2.9	19	—	—	7.5	—	—	33	🏠 Stade Rennais 1.2 xGA/m
16	Adam Wharton Crystal Palace	🎯	50	—	1.2	32	5	6.6	44	—	—	—	—	—	21	✈️ Lyon 1.41 xGA/m
17	Enzo Le Fée Sunderland	🎯	48	—	5.3	36	6	7.6	53	—	—	—	—	—	26	✈️ Torreense 1.2 xGA/m
18	Zachary Athekame Lyon	⚽	48	2	—	—	—	1.2	—	—	—	7.7	—	—	22	🏠 C Palace 1.58 xGA/m
19	Raphinha Barcelona	⚽	48	12	11.1	65	3	5.9	40	—	—	9	—	—	28	—
20	Lucas Boyé Deportivo Alavés	⚽	48	5	11.1	63	1	2.7	28	—	—	—	—	—	30	✈️ Celta 1.2 xGA/m
21	Morgan Rogers Chelsea	⚖️	47	4	7.2	84	6	7.5	48	—	—	7.9	—	—	24	—
22	Emerson Marseille	🎯	47	—	0.5	15	3	5.7	46	—	—	—	—	—	—	🏠 Olympiacos 1.2 xGA/m
23	Oihan Sancet Athletic Club	⚽	47	—	7.1	48	—	1.5	27	—	—	—	—	—	26	✈️ Valencia 1.46 xGA/m
24	Giorgio Scalvini Atalanta	⚖️	47	—	3.9	20	1	1.6	14	—	—	—	—	—	21	🏠 Pafos 1.2 xGA/m
25	Nico Paz Como	⚖️	47	—	8.9	121	6	7	51	—	—	7.9	—	—	21	—
26	Jude Bellingham Real Madrid	⚖️	46	3	7.7	51	4	3	36	—	—	7.9	—	—	22	—
27	Pedri Barcelona	🎯	46	—	2.4	21	9	6	63	—	—	7.6	—	—	23	—
28	Tyrick Mitchell Crystal Palace	🎯	45	2	2	19	2	3	29	—	—	—	—	—	27	✈️ Lyon 1.41 xGA/m
29	Florian Thauvin Lens	⚖️	45	3	12.1	74	6	9.9	80	—	—	8	—	—	33	—
30	Ludovic Ajorque Brest	⚖️	45	2	9.9	55	9	3.8	41	—	—	7.3	—	—	32	—

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Comment fonctionne le G-SCORE ?

Le G-SCORE est un indice de performance contextuel (0-99) calculé pour chaque joueur. Il combine la base statistique (xG, xA, rating FotMob, régularité — 60%), le contexte du prochain match (xGA adversaire, PPDA, domicile/extérieur — 25%) et le momentum (forme récente, courbe d'âge — 15%). Ce n'est pas une prédiction exacte mais un indicateur pour identifier les joueurs en forme face à des adversaires favorables.