L’IA dans le Sport !

L’avenir : modèles d’affaires / traditionnelles

À l’avenir, la question qui demeure est de savoir comment le PGA Tour et LIV Golf pourront coexister. Mais jusqu’où deviendra cette transformation ?

Les jeunes générations fonderont le sport sur des valeurs d’égalité, d’inclusion et d’innovation.

Une philosophie partagée

En fin de compte, il est essentiel d’embrasser le changement tout en respectant l’héritage du golf. Les deux entités doivent aspirer à unir leurs forces pour assurer un avenir prospère au golf. Les discussions autour de collaborations potentielles doivent être prises au sérieux pour développer un modèle économique viable qui soit bénéfique pour tous.

L’Intelligence Artificielle dans le Sport

Le monde du sport s’est toujours tourné vers la technologie pour améliorer l’expérience des spectateurs ou des pratiquants lors de chaque rencontre. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) révolutionne cette pratique.

L’intelligence artificielle (IA) transforme l’industrie sportive en introduisant des outils et des méthodologies sophistiqués pour l’analyse des données et la prise de décisions stratégiques. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et des analyses prédictives, les équipes sont capables de traiter de vastes ensembles de données pour obtenir des informations sur les performances des joueurs, leurs forces et faiblesses. Cela permet aux entraîneurs de prendre des décisions plus éclairées concernant les régimes d’entraînement, les stratégies de jeu et la sélection des joueurs, améliorant ainsi les performances globales de l’équipe.

La prédiction et la prévention des blessures sont une autre application significative de l’IA dans le sport. Grâce à la surveillance continue des conditions physiques des athlètes et à l’analyse des données biomécaniques, les systèmes d’IA peuvent identifier des schémas et des signaux d’alerte précoces de blessures potentielles. Cette approche préventive permet des interventions opportunes, réduisant le risque de blessures et prolongeant les carrières des athlètes. De plus, les dispositifs portables et les capteurs alimentés par l’IA fournissent un retour d’information en temps réel, permettant aux athlètes d’ajuster leurs techniques et d’éviter des pratiques nuisibles.

L’IA joue également un rôle crucial dans l’amélioration de l’engagement des fans et du contenu médiatique. Les systèmes automatisés peuvent générer des résumés en temps réel, des statistiques et du contenu personnalisé pour les fans, créant des expériences plus immersives et interactives. De plus, les chatbots et assistants virtuels alimentés par l’IA sont capables de gérer un large éventail de demandes des fans, allant de l’achat de billets aux horaires des matchs, améliorant ainsi le service client et la satisfaction. En intégrant les technologies d’IA, l’industrie sportive peut offrir des expériences plus engageantes et personnalisées à son public, augmentant ainsi les niveaux de fidélité et de participation des fans.

La raison pour laquelle ces deux sports ont une longueur d’avance sur les autres sports de raquette en ce qui concerne l’analyse des coups et des lancers est évidente lorsqu’on y regarde de plus près : les sports du golf et du baseball ou du softball se caractérisent par des swings répétés à partir d’un point de vue toujours identique. Les sportifs* ne sont pas en mouvement avant le swing, mais ont un stand fixe. Ce n’est pas le cas au tennis ou au hockey sur glace. L’analyse de certains coups est en outre plus difficile sur le terrain en raison de la distance et de l’angle entre les appareils de mesure installés et l’équipement de jeu.

Que vous soyez un athlète à la recherche de données pour repousser vos limites, un entraîneur étudiant des algorithmes pour affiner vos stratégies ou encore un arbitre cherchant à toujours prendre les bonnes décisions, l’IA joue désormais un rôle clé depuis les gradins jusqu’aux vestiaires. Elle modifie également l’expérience des fans, qu’ils regardent le match en direct dans le stade ou sur un écran depuis chez eux.

Dans ce chapitre, nous analyserons comment le sport se développe et évolue à l’ère de l’IA, ce que l’avenir nous réserve à mesure que la technologie devient plus sophistiquée, sans oublier bien sûr que c’est le facteur humain qui crée les gros titres et rend le sport si spectaculaire.

Que doivent garder en tête les organisations sportives, les athlètes, les arbitres et même les présentateurs télé lorsqu’ils souhaitent utiliser l’IA ?

Pourquoi utiliser l’IA dans le sport ?

Le sport est une source de divertissement majeure, pour les athlètes comme pour les spectateurs. On estime par exemple que plus de la moitié de la population mondiale âgée de quatre ans et plus regarde au moins un match lors de la diffusion officielle de la coupe du monde de football de la FIFA. La grande popularité du sport dans le monde entier implique par ailleurs qu’il est devenu une industrie très rentable, attirant d’énormes investissements et des campagnes publicitaires massives.

Et le sport a rapidement intégré les technologies d’IA pour des raisons très claires. D’abord parce que notre amour commun du sport crée de nombreuses opportunités commerciales et que les technologies de l’IA peuvent être utilisées pour en tirer pleinement parti. Mais l’utilisation de l’IA dans le sport va beaucoup plus loin que cela en raison de la qualité et de la variété des données à disposition.

Autrefois domaine réservé aux futurologues, l’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui une réalité quotidienne. Non seulement les robots sont parmi nous, mais ils ont déjà pris le dessus sur nous à bien des égards. Malgré les récits édifiants de la science-fiction, ce n’est pas la fin du monde, mais simplement le début d’un nouveau monde.

Qu’est-ce que l’IA ? L’intelligence démontrée par les machines, par opposition à l’intelligence naturelle dont font preuve les humains et les autres animaux. L’IA peut interpréter des données externes, en tirer des enseignements et utiliser ce qu’elle a appris pour accomplir des tâches et atteindre des objectifs spécifiques grâce à une adaptation flexible. L’IA, également appelée « intelligence artificielle », peut imiter de près les fonctions cognitives telles que l’apprentissage et la résolution de problèmes.

Entre de bonnes mains, l’IA est un outil puissant qui a déjà un impact sur la plupart des aspects de la vie quotidienne. De l’apprentissage au raisonnement en passant par l’autocorrection et la créativité, l’IA influence notre façon de vivre, de travailler et de nous amuser.

Quelle est la relation entre le golf et l’IA ? 

Selon un article récent de Golf Digest, « tout golfeur qui a réservé un départ en ligne et qui a ensuite reçu un e-mail lui proposant un parcours gratuit le jour de son anniversaire a fait l’expérience de l’IA. Ces outils aident les entreprises, les employés et les clients à résoudre des problèmes complexes plus rapidement et à travailler plus intelligemment. »

« Les golfeurs qui veulent améliorer leur jeu utilisent la technologie et les outils d’IA pour améliorer leur swing et choisir les clubs les plus performants. Contrairement aux améliorations technologiques classiques du golf, telles que les télémètres ou les moniteurs de lancement, l’IA crée des systèmes intelligents qui fonctionnent de manière autonome et prennent des décisions en temps réel. »

L’intelligence artificielle (IA) transforme le monde du sport, améliorant la détection de talents, la performance athlétique, et la santé des sportifs. Cet article explore comment l’IA redéfinit le sport à travers diverses applications, allant de la préparation olympique aux stratégies de coaching personnalisées.

Voici quelques exemples de sites et d’applications utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour fournir des données spécifiques et améliorer l’expérience des golfeurs :

1. Golf Technic :

   • Ce site explore comment l’IA transforme le golf, de l’analyse du swing à la personnalisation des clubs. Des simulateurs de parcours ultra-réalistes comme Full Swing et TrackMan utilisent l’IA pour recréer des parcours avec un réalisme impressionnant, permettant aux golfeurs de jouer sur des parcours mythiques sans quitter leur domicile 10.

2. Golf AI :

   • Des plateformes comme Golf AI utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour proposer des exercices ciblés et des conseils en fonction du style de jeu de chaque golfeur. Ces coachs virtuels permettent une progression rapide et sont accessibles à tout moment 10.

3. Supershot :

   • Une application qui permet aux amateurs de golf de télécharger des vidéos de leur swing et d’obtenir une analyse détaillée grâce à l’IA. Elle fournit des informations sur la trajectoire, la vitesse, et l’angle de lancement de la balle 11.

4. GolfFix :

   • GolfFix est une application qui offre une analyse du swing basée sur l’IA, aidant les golfeurs à améliorer leur rythme et leur tempo. Elle fournit également des rapports mensuels pour suivre les progrès et comparer les performances avec celles d’autres utilisateurs 12.

5. Sportsbox AI :

   • Une plateforme avancée qui combine l’IA et la technologie 3D pour offrir des analyses de mouvement extrêmement précises. Les golfeurs peuvent interagir avec leur modèle 3D, zoomer sur des détails spécifiques, et voir les effets de chaque ajustement en temps réel .

Impact et l’analyse de performance

L’IA est devenue un outil indispensable dans la sélection des talents et l’analyse de la performance sportive. Les technologies comme la vision par ordinateur et l’analyse de données permettent aux clubs de repérer et de recruter les meilleurs talents avec une précision inédite. En football, par exemple, les dépenses de transfert atteignant des milliards d’euros poussent les clubs à investir dans des systèmes d’IA avancés pour optimiser leurs investissements. Des programmes sophistiqués, développés en collaboration avec des géants technologiques comme AWS, analysent des terabytes de données pour prédire le potentiel futur d’un athlète, révolutionnant ainsi le scouting traditionnel. Par ailleurs, des programmes comme celui utilisé par l’équipe cycliste Arkéa-Samsic analysent de nombreuses  données pour dénicher les futures talents.

Applications de l’IA dans les entraînements

L’entraînement sportif a également été transformé par l’IA. Des capteurs et vêtements intelligents collectent des données en temps réel sur la performance des athlètes, permettant un suivi précis et personnalisé. Ces données sont ensuite analysées pour adapter les régimes d’entraînement, minimiser les risques de blessures, et optimiser la performance globale. Des applications comme Digitsole pour les coureurs ou Hello Birdie pour les golfeurs offrent un coaching personnalisé basé sur l’analyse fine des mouvements et des performances. En natation, le projet NePTUNE pousse l’optimisation à l’extrême, analysant les gestes des nageurs à la milliseconde près. L’IA aide non seulement à élaborer des stratégies en temps réel durant les compétitions mais aussi à préparer les athlètes de manière plus scientifique.

L’IA et la santé des sportifs

Un autre domaine important où l’IA fait une différence est la santé des sportifs. En analysant des données sur les performances antérieures, les entraînements, et l’hygiène de vie, des algorithmes de deep learning peuvent prédire le risque de blessures, permettant une intervention précoce. Ce type de technologie est particulièrement vital pour les athlètes professionnels, où une blessure peut non seulement mettre fin à une saison, mais aussi à une carrière.

Questionnements éthique et philosophique

Cependant, l’intégration de l’IA dans le sport soulève également des questions éthiques et philosophiques. La surveillance intensive et l’utilisation de données personnelles posent des défis importants en termes de vie privée et de consentement. De plus, alors que l’IA peut modéliser de nombreux aspects du sport, elle peut difficilement saisir les nuances de ce que beaucoup considèrent comme la « beauté du sport » – les moments imprévisibles qui définissent les légendes sportives.

L’IA modifie l’expérience des sportifs

Pour faire simple, que les supporters se trouvent dans le stade ou devant leur télévision, l’IA les rapproche de l’action et les connecte davantage au match. Les sociétés dans l’audiovisuel et les producteurs utilisent désormais des systèmes d’IA pour proposer automatiquement, par exemple,des commentaires personnalisés et plus attrayants.

Au lieu de commenter manuellement chaque action, l’IA actuelle est capable de compiler automatiquement les actions les plus intéressantes en temps réel en analysant les mouvements des joueurs et l’ambiance dans la foule. Cela permet donc d’engager en temps réel les communautés sur les réseaux sociaux, et les réactions sur ces plateformes peuvent ensuite être examinées afin d’améliorer et de personnaliser le futur contenu.

L’IA est désormais aussi utilisée pour fournir une analyse et des commentaires approfondis. Par exemple, la précision des tirs de chacun des joueurs à n’importe quel moment pendant un match de basket peut être calculée et affichée sur nos écrans en quelques secondes.

Les systèmes d’IA donnent aux spectateurs plus de choix : ils peuvent ainsi contrôler la façon dont ils regardent un match en leur donnant la possibilité de suivre leurs joueurs préférés ou même en choisissant différents angles de caméra.

Les médias utilisent également l’IA pour améliorer l’expérience des fans, ainsi que des technologies de transcription vocale¹ sur les voix des commentateurs pour fournir des sous-titres dans différentes langues. Plusieurs start-up dans le domaine de l’IA travaillent actuellement à la création d’hologrammes de joueurs dans les stades pour offrir aux spectateurs une expérience plus captivante en utilisant la réalité augmentée.

L’IA aide les joueurs à améliorer leurs performances

La forme physique et la santé sont des éléments cruciaux dans la pratique de n’importe quel sport, et les accessoires connectés² augmentés par l’IA sont appréciés des professionnels et amateurs qui cherchent à surveiller leurs performances et à ménager leur santé. Capteurs de vitesse, GPS, bracelets, montres, baskets et vêtements connectés, moniteurs de fréquence cardiaque comptent parmi les plus populaires de ces accessoires connectés.

Ils ont tous une chose en commun: ils fournissent aux athlètes des données vitales en suivant leurs mouvements et autres mesures physiques pendant l’exercice physique, les séances d’entraînement et les matchs. Ces appareils peuvent enregistrer de nombreux aspects de la performance, de la distance parcourue par un coureur ou un footballeur aux calories brûlées et bien plus encore.

Ils peuvent également mettre en évidence d’infimes variations dans des sports plus physiques comme la boxe. Mais ces appareils ne se contentent pas de fournir des statistiques, ils peuvent également proposer aux athlètes des recommandations pour leurs programmes d’entraînement et les aider à personnaliser leur régime avec des plans nutritionnels sur mesure.

Une telle analyse aide les athlètes à maintenir des performances physiques et mentales de haut niveau, une efficacité optimale pendant l’entraînement et même à améliorer leurs résultats pendant les matchs. Elle les aide également à détecter d’éventuels premiers signes de fatigue ou de stress, et à prévenir les blessures aux articulations et les problèmes cardiovasculaires. En parallèle, les systèmes de suivi visuel permettent aux joueurs d’identifier leurs principales forces et faiblesses.

Par exemple, un footballeur peut surveiller ses mouvements, ses tirs, ses dribbles et ses passes, puis travailler sur ses compétences pour améliorer ses performances lors des prochains matchs.

L’IA permet de recruter les meilleurs talents

En 2011, le film hollywoodien Moneyball avec Brad Pitt et Jonah Hill racontait comment une équipe de baseball aux États-Unis a été l’une des premières équipes sportives à exploiter l’analyse de données pour s’améliorer. En effet, en 2002, l’équipe des Oakland Athletics commençait déjà à exploiter l’analyse de données pour constituer une équipe compétitive avec un petit budget. Ils utilisaient ce qu’on appelle dans le baseball une approche sabermétrique³ (ou statistique) pour mesurer les statistiques des joueurs pendant les matchs.

L’équipe des Oakland Athletics a pu rivaliser avec certaines des meilleures équipes de la Ligue majeure de baseball, comme les New York Yankees, où les salaires des joueurs représentaient plus du double de ceux des joueurs d’Oakland. À l’époque, les données utilisées par Oakland étaient considérées comme fantaisistes et en rupture avec la tradition. Mais bien que révolutionnaire, l’intelligence artificielle de l’époque était limitée, et la plupart des décisions étaient prises par des humains.

Cependant, les développements récents de l’IA et de l’apprentissage automatique ont beaucoup amélioré le niveau des analyses possibles dans le sport. L’IA peut désormais apporter de nouvelles perspectives et définir des stratégies de matchs gagnantes, ainsi qu’aider les équipes à recruter le personnel le plus qualifié. À l’avenir, de tels systèmes pourraient avoir une profonde compréhension de nombreux sports complexes, meilleure encore que celle d’un expert humain.

La complexité des données dans le sport

Le sport engendre une grande quantité de données, à tel point qu’il peut être difficile de traiter toutes les informations possibles, même pour l’œil le plus entraîné. Même en ce qui concerne les simples statistiques du contenu vidéo, telles que le nombre de passes effectuées par un joueur dans un match de football ou la distance parcourue par un joueur de rugby pendant un match, l’œil humain ne fait pas le poids face à l’IA.

De plus, les matchs comportent souvent des mouvements et des séquences complexes impliquant plusieurs joueurs, ce qui ne peut pas être quantifié à l’aide des algorithmes traditionnels, sans IA, fondés sur des règles.

Un bon exemple de cela est la technique de jeu pick and roll utilisée au basket-ball. C’est un mouvement offensif impliquant quatre joueurs et dont naturellement, le résultat final varie. Mais tous les pick and roll ont un point commun: ils suivent un schéma, et l’identification des schémas est l’une des nombreuses forces de l’IA. Chaque indicateur peut maintenant être examiné, de la position des joueurs sur le terrain à la vitesse à laquelle le ballon se déplace.

Les équipes et les entraîneurs utilisent des technologies de traçage en NBA depuis plusieurs années maintenant, et cet examen attentif de tous les aspects du jeu d’un joueur signifie qu’ils peuvent identifier les jeunes talents très tôt et prédire le potentiel des nouveaux joueurs avant d’investir en eux.

De plus, en récoltant ces données, l’IA est désormais en mesure d’aider les entraîneurs à améliorer leurs stratégies de jeu. Ils peuvent analyser les erreurs courantes, identifier les forces et les faiblesses de leur propre équipe et cibler les tendances et les incohérences chez leurs adversaires.

Bon nombre des meilleurs clubs de football utilisent désormais l’IA pour devenir plus compétitifs sur le marché des transferts. La méthode traditionnelle d’envoi de recruteurs aux matchs pour observer les joueurs est maintenant complétée par une nouvelle technologie qui inclut ces rapports dans des tableaux de bord. Ces données aident ensuite les entraîneurs à prendre de meilleures décisions concernant leur prochaine signature avec un joueur.

L’intelligence artificielle est également de plus en plus utilisée à des fins tactiques. Les équipes sportives n’ont plus besoin de faire de concession car la technologie moderne leur donne un aperçu de la meilleure position d’un joueur sur le terrain. Même certains des entraîneurs sportifs les plus expérimentés, comme Ron Rivera, entraîneur principal de l’équipe de Washington de la ligue nationale de football américaine, utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour élaborer de meilleures stratégies pour gagner.

Dans certains cas, l’IA remarque des choses que les entraîneurs n’ont pas vues. En basket-ball par exemple, un système d’IA peut désormais calculer les probabilités d’un joueur spécifique de marquer, et prendra également en compte les angles et la position des défenseurs environnants.

C’est grâce à ces progrès que de nombreux experts pensent qu’un système d’IA global, capable de comprendre pleinement un match, pourrait bientôt être une réalité.

La technologie et le sport, deux mondes qui ne cessent de se rapprocher. Les sports, initialement pensés comme des jeux, sont rattrapés par les enjeux économico-financiers. Pour toujours aller plus vite, plus haut, plus loin, les sportifs s’appuient sur de multiples données permettant de quantifier leurs performances et des axes de progression sont déterminés par l’analyse de la data.

Aujourd’hui, la recherche de la performance et de nouveaux records a fait évoluer la manière qu’ont les entraîneurs, les staffs techniques et les sportifs d’appréhender leur sport.

La data, qu’est-ce que c’est?

La data, c’est une matière informative. Dans le domaine du sport, cela représente les chiffres, les informations et toutes les données recueillies via des outils technologiques comme les capteurs de performance, les algorithmes de simulation et la vidéo.

Selon Yannick Nyanga, ancien joueur du XV de France et co-auteur de Data et sport, la révolution avec Aurélie Jean, la data est très riche et une mauvaise utilisation peut être la source de revers sportifs.

« La data est une information, susceptible de changer un comportement. Il faut savoir où on veut aller quand on l’utilise pour mieux exploiter la masse d’informations »

Avec une utilisation centralisée des données de performance dans leur approche et leur pratique, le rugby, le football, les sports mécaniques, l’athlétisme, le football américain et le baseball sont parmi les sports qui utilisent le plus la data.

L’influence de la data sur sport

Aujourd’hui, le sport rime avec performance. La data est omniprésente, même si son impact varie selon les sports et le niveau de pratique. Les sportifs et les staffs qui les entraînent cherchent à tout contrôler, pour laisser le moins de place possible au hasard.

Le monde du sport est en total accord sur la nécessité de travailler avec ces nouvelles technologies sportives. En cyclisme, dès sa création en 2010, la Sky est l’une des premières équipes à avoir utilisé la data. Résultat, Christopher Froome, son coureur principal, a gagné quatre Tours de France entre 2013 et 2017.

« La data est ni bonne, ni mauvaise, elle est ce que l’on en fait. Son influence est incontournable et permet une évolution constante des sports », estime Yannick Nyanga. « Aujourd’hui la question n’est plus d’utiliser ou pas la data, la question est comment bien ou mieux l’utiliser. »

Avec la collecte de ces données en temps réel, il est aussi possible d’éviter les blessures et d’optimiser la récupération des sportifs. L’enjeu financier est colossal. En football, en moyenne, un joueur est blessé 10 à 30% du temps que le club paie, cela représente une dizaine de millions d’euros par club de première division en France, en Espagne, en Allemagne, en Italie et en Angleterre.

La technologie est partout et surtout dans le sport, qui est toujours en quête d’évolution et de renouveau. Il existe cependant quelques questionnements sur la capacité des sportifs à garder leur spontanéité sous l’influence de ces données informatives sur leurs résultats au quotidien. L’utilisation de la data reste donc évolutive selon les sports et leurs acteurs.

Conclusion

Il y a beaucoup d’informations à prendre en compte lorsque l’on observe un athlète pratiquer un sport : sa façon de bouger, sauter, courir, tourner, lancer, frapper… Et bien sûr la trajectoire des balles et des pucks, ou encore la vitesse d’une raquette et d’un club de golf lorsqu’ils frappent la balle. Sans oublier toutes les données cardiovasculaires. Et aussi la quantité d’énergie que les athlètes ont dépensée durant leur activité, leur fréquence cardiaque et la distance totale qu’ils ont parcourue. Toutes les activités sportives sont une importante source de données qui peut être enregistrée grâce à différents types de capteurs, dont les capteurs de mouvement.

Les événements sportifs engendrent également une grande quantité de données hétérogènes: les résultats des matchs et statistiques de joueurs, les vidéos en haute définition et informations de traçage visuel. Toutes ces informations peuvent être utilisées pour «entraîner» des algorithmes d’IA ou d’apprentissage machine.

La quantité et la variété de ces données ont conduit au développement et au succès de nombreuses applications dans ce domaine, et la popularité du sport en fait un domaine commun où nous pouvons tous voir l’IA en action.

Examinons maintenant de plus près les applications existantes et potentielles de l’IA dans le sport, sur le terrain mais aussi en dehors.

Afin de pouvoir prendre des décisions plus rapides et plus précises, des nouvelles technologies ont été mises en place, utilisant des capteurs à haute résolution pour détecter la position exacte et la vitesse d’une frappe ou d’un joueur. Le tennis, par exemple, utilise désormais un arbitre électronique appelé “In/Out”, qui montre à son homologue humain si une balle a atterri hors des limites. La technologie sur la ligne de but est également devenue une partie importante des matchs de football et un élément clé de l’expérience d’arbitrage vidéo.

Enfin, l’IA aide à lutter contre la criminalité dans le sport, comme le trucage de matchs et les paris frauduleux. Cette technologie peut analyser les paris sportifs dans le monde entier et identifier des anomalies et des schémas inhabituels, qui seraient sinon passés inaperçus pour l’œil humain.

Le chemin à suivre pour l’IA dans le sport

Le facteur humain est ce qui apporte l’excitation et le spectacle au monde du sport : c’est quelque chose que l’IA ne pourra jamais concurrencer. Ni les joueurs, ni les arbitres ne sont parfaits, mais ce sont ces imperfections qui sont souvent les principaux sujets de discussion pour les fans le jour de la rencontre.

En effet, le sport deviendrait rapidement assez ennuyeux s’il était joué de manière trop analytique et prévisible.

Il est donc important de garder en tête que tous les éléments du sport ne peuvent pas être quantifiés, ce qui signifie qu’un équilibre sera toujours nécessaire entre l’homme et la machine.