Guardiola et Mourinho remplacés par une IA ?

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L’intelligence artificielle envahit les entreprises, la médecine et bien d’autres secteurs. Le foot ne pouvait pas rester imperméable à cette technologie émergente. Ces dernières années, l’intelligence artificielle et le big data ont connu un grand essor dans le monde du football. Voyons dans quels aspects elle peut être utile ?

L’intelligence artificielle pour le scouting de jeunes footballeurs

Bien que les êtres humains soient loin d’être évaluables à l’aide de mesures quantitatives objectives, leurs performances peuvent certainement être soumises à un examen quantitatif. Les équipes sportives comme le football, utilisent de plus en plus les données relatives aux performances individuelles des joueurs pour mesurer leur forme et leur potentiel.

Cependant, les données de performance utilisées pour repérer les recrues potentielles ne signifient pas seulement utiliser les statistiques connues comme les buts, les passes décisives, les récupérations, … mais utiliser des mesures plus complexes qui prennent en compte de multiples facteurs.

Les limites perceptuelles des humains peuvent les empêcher d’enregistrer et d’évaluer ces mesures avec précision. Avec l’entrée de big data et l’intelligence artificielle dans la gestion des sports, le processus d’enregistrement et de mesure de ces indicateurs de succès futurs devient plus facile et plus fiable.
L’IA peut utiliser des données historiques, qui sont bien documentées dans le domaine du sport, pour prédire le potentiel futur des joueurs avant d’investir dans ceux-ci. Elle peut également être utilisée pour estimer la valeur marchande des joueurs afin de faire les bonnes offres tout en acquérant de nouveaux talents.

L’IA comme entraîneur de foot

ia-entraineur-footPour évaluer les performances dans n’importe quel sport, les analystes et les entraîneurs doivent analyser une multitude de points de données concernant les performances individuelles des joueurs et les performances collectives. Cela leur permet d’identifier les domaines dans lesquels les joueurs excellent et ceux dans lesquels ils sont à la traîne.

Selon le rôle des joueurs individuels au sein d’une équipe, les paramètres permettant d’évaluer leur contribution varient. Par exemple, au football, les indicateurs clés de performance des attaquants ou des joueurs offensifs sont différents de ceux des milieux de terrain (joueurs créatifs) et des défenseurs (joueurs défensifs).

Bien que tous les aspects de la performance ne puissent pas être quantifiés (à l’heure actuelle), une part croissante du jeu d’un joueur devient quantifiable et donc mesurable. Cela est possible en utilisant l’intelligence artificielle pour établir des corrélations entre les caractéristiques qualitatives et les variables quantitatives, puis en mesurant ces variables pour prédire la valeur qualitative correspondante des joueurs.

L’IA pour la santé des footballeurs

L’IA transforme le secteur des soins de santé. Les extraordinaires capacités prédictives et de diagnostiques de l’IA peuvent également être appliquées dans le domaine du sport, où la santé et la forme physique sont de première importance.

Comme l’essence même du sport est le maintien d’une condition physique optimale, les équipes sportives investissent beaucoup dans le bien-être physique et mentale de leurs joueurs. Dans le but de garantir la santé et la forme physique de leurs joueurs, elles intègrent de plus en plus d’outils technologiques dans les soins de santé des joueurs. L’IA est devenue l’outil le plus récent dans les kits médicaux de ces équipes. Les joueurs subissent régulièrement des tests physiques qui utilisent l’IA pour analyser divers paramètres de santé et les mouvements des joueurs afin d’évaluer leur condition physique et peuvent même détecter les premiers signes de fatigue ou de blessures dues au stress. Cela peut aider les équipes médicales des organisations sportives à maintenir la forme physique de leurs joueurs et à les protéger des blessures en prenant des mesures opportunes.

De nombreuses équipes de premier plan utilisent des technologies portables pour suivre les mouvements et les paramètres physiques des joueurs pendant l’entraînement afin de les aider à suivre l’état de santé général des joueurs. Les systèmes d’IA peuvent être utilisés pour analyser en permanence le flux de données collectées par ces vêtements afin d’identifier les signes indiquant que les joueurs développent des problèmes musculo-squelettiques ou cardiovasculaires. Cela permettra aux équipes sportives de maintenir leurs atouts les plus précieux en excellente condition pendant les longues saisons de compétition.

L’IA permet donc la prédiction des blessures. L’année dernière, des scientifiques de l’Université de Pise, en Italie, ont développé un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire les blessures. L’algorithme a prédit avec précision 9 des 14 blessures subies par une équipe italienne d’élite au cours d’une seule saison.

L’IA pour la sélection

JUST ADD AI, une société d’IA basée en Allemagne, a aidé une équipe de Bundesliga à gagner des matchs en sélectionnant les bons joueurs. La société a atteint cet objectif en créant un outil d’IA qui extrait des informations de données non structurées et les intègre dans un tableau de bord unique. La société a tiré parti de l’IA Watson d’IBM pour obtenir une perspective approfondie sur les joueurs. Watson a été formé pour comprendre les rapports de recherche et en tirer les détails les plus pertinents.

L’IA pour la tactique

L’IA peut également être utilisée pour identifier les schémas tactiques, les forces et les faiblesses des adversaires lors de la préparation des matchs. Cela aide les entraîneurs à concevoir des gamelans détaillés basés sur leur évaluation de l’opposition et à maximiser la probabilité de victoire.

L’IA est maintenant utilisée par les scientifiques pour aider les équipes à élaborer des scénarios et des mesures objectives. Les algorithmes intelligents basés sur l’IA ont la capacité de simuler un grand nombre d’événements. Cette caractéristique permet aux analystes de traduire les idées issues des simulations. Ces connaissances peuvent aider à formuler des recommandations sur ce qui se passera sur le terrain.

Cela permet aux entraîneurs de prendre des décisions éclairées sur les joueurs tout en préparant un match à venir. En analysant les données historiques de l’adversaire, l’IA peut être utilisée pour déterminer des tactiques qui peuvent grandement aider à sélectionner la bonne équipe pour un match particulier et finalement la gagner.

Autres applications de l’IA dans le foot

Prédire les résultats de match

L’IA a été associée au football pour prédire le résultat des matchs. En analysant de grandes données, les algorithmes d’apprentissage automatique ont la capacité de prédire le succès et l’échec des matchs de football.

En 2017, la société de paris sportifs Stratagem, basée au Royaume-Uni, a construit un système basé sur l’IA pour prédire les résultats des matchs de football. Le système fonctionnait en associant des analystes humains à des réseaux neuronaux

Ralentis, ticketing, etc.

2018 s’est révélée être une année charnière pour l’IA dans le domaine du football. La Coupe du monde 2018 est devenue la première compétition mondiale à intégrer l’utilisation de diverses technologies basées sur l’IA.

  • Telstar, le ballon de football utilisé lors de la coupe du monde, était équipé d’une puce NFC (Near Field Communication) alimentée par l’IA. Grâce à un smartphone, la puce permettait aux fans d’interagir avec le ballon, ainsi que d’autres fonctions avancées non divulguées.
  • La vision par ordinateur, un outil basé sur l’IA, a été largement utilisé dans des applications telles que la billetterie intelligente, les vidéos de mise en valeur, la sécurité, le contrôle fin de dispositifs tels que les caméras, etc. Même les technologies numériques existantes, telles que la GLT et la VAR, ont été rendues bien supérieures, plus rapides et efficaces grâce à l’IA.

Conclusion

L’IA et l’apprentissage machine ont permis une prise de décision plus rapide et plus efficace dans le monde des sports tels que le football. Les algorithmes alimentés par l’IA permettent d’obtenir des informations exploitables qui apportent une valeur ajoutée encore plus grande aux joueurs et au personnel d’encadrement.
L’avenir semble radieux pour l’IA dans le football.

 

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