L’analyse du sport exploite l’IA et le ML pour améliorer le jeu

Jamie Capel-Davies, responsable scientifique et technique de l’ITF, affirme que les indicateurs ne signifient pas grand-chose si vous ne pouvez pas les communiquer efficacement à temps pour les utiliser.

« L’une des principales questions que nous avons examinées était de savoir quels étaient les indicateurs les plus importants et comment les communiquer efficacement », explique-t-il. « L’avantage de l’application est qu’elle est très visuelle et qu’elle offre également un niveau de personnalisation raisonnable. »

LaLiga adopte l’IA et le ML pour des performances optimales

LaLiga, la première division de football espagnole, est tirer parti de l’IA et du ML pour offrir de nouvelles informations aux joueurs et aux entraîneurs.

Avec l’aide de Microsoft, LaLiga a créé une plateforme d’analyse de données appelée Mediacoach, qui utilise l’infrastructure Azure pour collecter, interpréter et présenter des informations provenant d’environ 3,5 millions de points de données capturés en temps quasi réel par match via 16 caméras de suivi optique. Ces caméras sont installées dans chacun des stades de la ligue pour capturer des données sur le positionnement des joueurs et des arbitres, ainsi que sur les mouvements du ballon.

« Avec cette énorme quantité de données par mois, nous sommes en mesure de proposer des statistiques et des rapports », explique Ana Rosa Victoria Bruno, responsable de l’innovation chez LaLiga. « Avec 112 000 rapports dans le système et 8 millions d’informations, cela représente une quantité énorme d’informations pour 42 clubs. »

L’un des outils également fournis aux diffuseurs pour l’engagement des fans est un modèle de probabilité de but, qui exploite une série de variables, notamment la ligne de mire du joueur (en tenant compte de la position des joueurs adverses) ; les distances entre le ballon et le gardien de but, et entre le ballon et le but ; et la distance et l’angle par rapport au défenseur le plus proche pour mesurer la probabilité de terminer une occasion de marquer donnée. Le calcul prend également en compte l’indicateur d’efficacité d’un joueur basé sur des variables telles que le ratio de buts par match et par tir du joueur.

Le conseil de Bruno : Créer une équipe multidisciplinaire.

Bruno dit qu’il fallait une équipe multidisciplinaire d’analystes de football, d’analystes de business intelligence et de l’équipe d’analyse de LaLiga pour réussir. « L’un des défis est que pour transformer ces données brutes en connaissances, nous avons besoin non seulement de data scientists, mais aussi d’analystes de football, d’experts UX et d’entraîneurs », dit-elle.