⚡ G-SCORE — Scouting Dashboard

#	Joueur	Profil	G-SCORE ↓	Buts	xG	Tirs	Ass	xA	KP	🛡️ +	🔄 +	Rtg	T10	R10	Âge	Prochain
1	Erling Haaland Manchester City	⚽	83	26	28.6	123	8	5.1	24	—	13	7.7	—	—	25	🏠 Aston Villa 1.49 xGA/m
2	Bruno Fernandes Manchester United	🎯	82	8	11.4	79	19	15.9	125	—	15	8	—	—	32	🏠 Nottingham Forest 1.64 xGA/m
3	Nico Paz Como	⚖️	77	12	8.9	121	6	7	51	—	60	7.7	—	—	21	🏠 Parma 1.61 xGA/m
4	Kylian Mbappé Real Madrid	⚖️	75	24	23.2	—	—	6.1	—	—	68	8.1	—	—	26	✈️ Sevilla 1.62 xGA/m
5	Kenan Yildiz Juventus	⚖️	75	10	8.5	93	6	10.6	73	—	70	7.5	—	—	21	🏠 Fiorentina 1.5 xGA/m
6	Pablo Pagis Lorient	⚖️	73	10	7.7	56	5	4.8	43	—	19	7.3	—	—	24	🏠 Le Havre 1.65 xGA/m
7	Florian Thauvin Lens	⚖️	72	10	11.7	72	5	9.7	78	—	44	7.4	—	—	33	🏠 Nice 1.82 xGA/m
8	Igor Thiago Brentford	⚽	71	22	20.4	—	—	—	—	—	26	7.2	—	—	25	🏠 Crystal Palace 1.52 xGA/m
9	Antoine Semenyo Manchester City	⚖️	71	16	12.4	81	4	4	36	—	43	7.4	—	—	26	🏠 Aston Villa 1.49 xGA/m
10	Matias Fernandez-Pardo Lille	⚖️	71	8	11	66	5	4.8	35	—	29	7.2	—	—	21	🏠 Auxerre 1.48 xGA/m
11	Vinícius Júnior Real Madrid	⚖️	70	15	14.2	98	5	6.5	67	—	75	7.7	—	—	26	✈️ Sevilla 1.62 xGA/m
12	Lamine Yamal Barcelona	🏃	70	16	14.7	117	11	12.6	73	—	133	8.3	—	—	18	—
13	João Pedro Chelsea	⚽	69	15	15.2	71	5	4	29	—	28	7.2	—	—	25	✈️ Sunderland 1.61 xGA/m
14	Bukayo Saka Arsenal	⚖️	69	7	8.5	68	4	8.1	61	—	49	7.5	—	—	24	✈️ Crystal Palace 1.52 xGA/m
15	Mikel Oyarzabal Real Sociedad	⚽	69	15	16	78	3	5.6	41	—	29	7.3	—	—	29	🏠 Valencia 1.47 xGA/m
16	Benjamin Sesko Manchester United	⚽	68	11	12.5	61	1	0.6	9	—	7	—	—	—	23	🏠 Nottingham Forest 1.64 xGA/m
17	Wesley Saïd Lens	⚽	68	10	11.5	55	2	5.8	26	—	22	7.2	—	—	31	🏠 Nice 1.82 xGA/m
18	Michael Olise Bayern München	⚖️	68	15	11.4	101	19	17	79	—	54	8.1	—	—	23	—
19	Deniz Undav VfB Stuttgart	⚽	68	19	19	123	5	5	34	—	6	7.5	—	—	30	✈️ Bayern 1.33 xGA/m
20	Harry Wilson Fulham	⚽	66	10	5.6	74	6	5.5	36	—	14	7.2	—	—	29	✈️ Wolverhampton 1.82 xGA/m
21	Kiernan Dewsbury-Hall Everton	⚖️	66	8	4.3	37	4	5.9	33	—	24	7.2	—	—	28	🏠 Sunderland 1.61 xGA/m
22	Bruno Guimarães Newcastle United	⚖️	66	9	6.5	39	5	3.9	44	—	12	7.6	—	—	29	🏠 West Ham United 1.78 xGA/m
23	Arda Güler Real Madrid	🎯	66	—	4.8	49	9	8.9	70	—	26	7.5	—	—	20	✈️ Sevilla 1.62 xGA/m
24	Phil Foden Manchester City	⚖️	65	7	6.7	55	5	5.9	50	—	22	7.4	—	—	26	🏠 Aston Villa 1.49 xGA/m
25	Jérémy Doku Manchester City	🏃	65	—	3.8	36	5	7.5	57	—	65	7.4	—	—	24	🏠 Aston Villa 1.49 xGA/m
26	Hákon Arnar Haraldsson Lille	⚽	65	8	7.8	—	—	4.9	—	—	—	7.2	—	—	23	🏠 Auxerre 1.48 xGA/m
27	Mamadou Sangaré Lens	⚖️	65	—	3.3	53	4	2.8	37	—	29	7.7	—	—	24	🏠 Nice 1.82 xGA/m
28	Vedat Muriqi Mallorca	⚽	65	22	19.7	103	1	1.8	18	—	14	7.2	—	—	32	✈️ Levante UD 1.79 xGA/m
29	Abdessamad Ezzalzouli Real Betis	⚽	65	9	9.7	71	8	6.1	29	—	—	7.6	—	—	25	✈️ FC Barcelona 1.33 xGA/m
30	Nikola Krstovic Atalanta	⚽	65	10	15.2	96	5	3.2	22	—	16	—	—	—	26	🏠 Bologna 1.36 xGA/m

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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.