L'IA dans les sports : Applications et exemples concrets

Dispositifs portables classiques

Les dispositifs portables tels que les smartwatches et les bracelets de fitness sont devenus des outils à part entière pour le cursus de nombreuses mesures décrites ci-dessus. Bien que la technologie portable existe depuis un certain temps déjà - le premier tracker Fitbit a été commercialisé il y a 15 ans - la précision des mesures s'améliore et les domaines d'application s'étendent. 

Des dispositifs portables dotés de capteurs GPS permettent de suivre la localisation, la vitesse, la distance parcourue et les schémas de mouvement d'un athlète. Associés à des accéléromètres mesurant le taux de variation de la vitesse dans plusieurs directions, ils permettent de mieux comprendre le positionnement, la vitesse, l'intensité du mouvement et la dynamique des sauts.

Les cardiofréquencemètres des wearables suivent la fréquence cardiaque en temps réel en détectant le flux sanguin à l'aide de capteurs optiques, ce qui est essentiel pour surveiller la forme cardiovasculaire, l'intensité de l'entraînement et la récupération. Les capteurs d'activité électrodermale (EDA) mesurent la conductivité de la peau, qui est un bon indicateur des niveaux de stress et des réactions émotionnelles pendant l'entraînement et la compétition. 

Les moniteurs de saturation en oxygène du sang (SpO2) font également partie intégrante des dispositifs modernes de cursus de remise en forme. Ils utilisent des capteurs optiques pour mesurer le niveau de saturation en oxygène dans le sang, ce qui est crucial pour évaluer la capacité aérobique et détecter les premiers signes de fatigue ou de mal d'altitude. Enfin, les capteurs électromyographiques (EMG) mesurent l'activation des muscles et l'activité électrique, fournissant des données utiles pour l'analyse de la fatigue, de la force et de la coordination musculaires.

Dispositifs portables étendus

Depuis les années 2010, les unités de mesure inertielle (IMU) comme les gilets de suivi GPS se sont généralisées dans le sport professionnel. Ces cursus, souvent portés comme des débardeurs avec des capteurs dans le haut du dos, permettent un suivi GPS discret et efficace.

Les trackers haut de gamme comme le Catapult Vector comprennent des capteurs de fréquence cardiaque, des accéléromètres à 3 axes, des gyroscopes, des magnétomètres et des antennes satellites. Ces dispositifs permettent de suivre les positions, les distances, les vitesses, les accélérations, les sauts, les impacts et les fréquences cardiaques des athlètes pendant les entraînements et les matchs.

Dans des sports comme le football et le rugby, les gilets GPS sont utilisés pour analyser les mouvements des joueurs et leur positionnement tactique, ce qui permet de connaître leurs points forts et les domaines à améliorer. Ces données facilitent la planification stratégique, le remplacement des joueurs et les programmes d'entraînement.

En outre, des capteurs spécifiques au football, conçus pour le mollet ou le pied, permettent de suivre les paramètres physiques et techniques tels que les tirs, les passes, les touches, les dribbles et la vitesse des coups de pied. Les produits les plus connus sont Footbar, Zepp, Oliver, Next11 (capteurs pour mollets) et Jogo, Xampion, Playermaker (capteurs pour pieds). La Next11 Smart Ball, équipée de capteurs et de Bluetooth, signale sa position et le joueur le plus proche.

Figure 1 : Exemple de tableau de bord STATSports sur les mouvements de joueurs (Source : STATSports)

Caméras alimentées par l'IA

Vous êtes-vous déjà demandé d'où venaient les cartes thermiques montrant l'activité des zones sur le terrain ? Il y a de fortes chances qu'elles trouvent leur origine dans des données capturées à l'aide d'appareils photo dotés d'une intelligence artificielle et non de vêtements. Des systèmes sophistiqués de vision par ordinateur tels que TRACAB, utilisé dans des championnats de football comme la Premier League anglaise et la Liga espagnole, et Hawk-Eye, utilisé dans divers sports, sont capables de suivre et d'analyser les mouvements des joueurs et des ballons avec une précision incroyable. 

Développé à l'origine pour le tennis afin d'assurer la précision des appels de ligne en temps réel, Hawk-Eye a depuis été adopté dans divers sports, notamment le cricket, le football et le base-ball. Au cricket, le Hawk-Eye est utilisé pour suivre la trajectoire de la balle, ce qui permet de prendre des décisions concernant les jambes avant le guichet (LBW) et d'aider les diffuseurs à fournir une analyse détaillée des techniques et des stratégies de bowling. Cette technologie contribue également à l'entraînement des joueurs en fournissant des données visuelles sur les trajectoires du ballon et les mouvements des joueurs, ce qui permet aux athlètes d'ajuster leurs techniques sur la base d'un retour d'information précis. 

La capacité de ces systèmes à fournir un cursus et une analyse à haute résolution les rend essentiels pour l'amélioration des performances et la prise de décision dans plusieurs sports. Explorons les possibilités qu'offrent ces données enregistrées aux différents professionnels du sport.

L'IA au service de la performance et de la santé des athlètes

Les algorithmes d'IA peuvent analyser les données spécifiques des joueurs afin d'identifier les risques potentiels de blessure en examinant les schémas et les anomalies qui pourraient indiquer un stress ou une surutilisation. Des pics soudains dans la charge de travail des joueurs, détectés en comparant des points de données tels que la distance totale parcourue, le nombre de sprints et les changements de vitesse par rapport aux données historiques, peuvent signaler un risque plus élevé de claquages musculaires ou de lésions articulaires. De cette manière, les algorithmes peuvent aider l'entraîneur et le personnel médical à gérer la charge de travail, l'entraînement et les routines de récupération de chaque joueur.

En utilisant les données capturées par les dispositifs portables, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prédire la fatigue des joueurs, le risque de blessure et les performances futures en intégrant diverses mesures physiologiques et de performance au fil du temps. Voici comment l'IA peut aider à prédire les niveaux de fatigue, les risques de blessure et les performances futures :

Optimiser la récupération

En utilisant des données provenant de wearables, de trackers et d'autres sources, les algorithmes d'IA peuvent aider les athlètes en personnalisant les plans de récupération. Un bon exemple de l'utilisation de l'IA pour optimiser la récupération est lié à l'activité la plus importante en matière de loisirs : le sommeil.

Les appareils portables et les trackers de fitness utilisent des accéléromètres pour détecter les mouvements et des capteurs optiques pour mesurer la fréquence cardiaque et les niveaux d'oxygène dans le sang. Parfois, ils peuvent même détecter les schémas respiratoires et les ronflements à l'aide de microphones.

Ces données permettent de déduire diverses mesures du sommeil, notamment la durée totale du sommeil, les stades du sommeil (léger, profond et paradoxal), l'efficacité du sommeil et les perturbations survenues au cours de la nuit. En analysant ces paramètres, les algorithmes d'IA peuvent fournir une image complète de la qualité du sommeil d'un athlète et identifier les points à améliorer.

L'IA combine ensuite les données relatives au sommeil avec d'autres mesures physiologiques et de performance pour créer des plans de récupération personnalisés. Par exemple, si les données d'un athlète révèlent une mauvaise qualité de sommeil ou une insuffisance de sommeil paradoxal, l'IA peut recommander des interventions spécifiques telles que l'ajustement des horaires de sommeil, l'utilisation d'aides au sommeil ou la pratique de techniques de relaxation avant le coucher.

En outre, l'IA intègre des données sur les douleurs musculaires, les marqueurs d'inflammation et la charge de travail globale des séances d'entraînement pour suggérer des stratégies de récupération complémentaires telles que des bains de glace, des massages et des exercices de récupération active. 

L'IA garantit que les plans de récupération sont spécifiques aux besoins de chaque athlète. Si un athlète a eu une séance d'entraînement particulièrement intense, l'IA peut lui suggérer de dormir plus longtemps, puis de prendre un bain de glace et de se faire masser le lendemain pour réduire l'inflammation musculaire et favoriser une récupération plus rapide. L'optimisation de la récupération devient de plus en plus importante car, dans de nombreux sports populaires, le nombre de matchs par an et, par conséquent, la charge de travail augmentent.

Amélioration des performances

Contrairement à la prévention des blessures et à l'optimisation de la récupération, qui font appel à des mesures plutôt générales, l'amélioration des performances dépend du type de sport. L'IA peut adapter les programmes d'entraînement à chaque athlète en analysant les mesures spécifiques au sport et les données de performance personnelle, en optimisant les axes d'entraînement, la sélection des exercices et les protocoles de charge de travail. 

Dans le football, par exemple, les systèmes d'IA pourraient curer des métriques telles que le taux d'achèvement des passes, les buts par rapport aux buts attendus (xG) et le pourcentage de duels gagnés. En évaluant ces paramètres, l'IA peut identifier les domaines dans lesquels un joueur excelle ou doit s'améliorer. Par exemple, si un milieu de terrain a un taux élevé de passes réussies mais un faible pourcentage de duels gagnés, l'IA pourrait recommander d'étudier le type de duels qui posent problème au joueur et d'incorporer davantage d'exercices de force et d'agilité dans son programme d'entraînement afin d'améliorer ses capacités de tacle et de conquête du ballon.

Dans le cas d'un joueur de basket-ball, l'IA peut analyser la précision des lancers, les mesures défensives et les niveaux d'effort physique. Si les données indiquent que le joueur souffre de fatigue pendant les matchs, l'IA pourrait suggérer une combinaison d'entraînement d'endurance et d'exercices spécifiques aux compétences, tout en soulignant l'importance des jours de repos et d'un sommeil adéquat.

De même, pour un coureur, l'IA pourrait suivre le rythme, la longueur de la foulée et la variabilité de la fréquence cardiaque pour adapter un plan d'entraînement qui équilibre le travail de vitesse, les courses de longue distance et les périodes de récupération afin d'éviter le surentraînement et d'optimiser les performances.

L'IA dans la stratégie de jeu et l'entraînement

Si l'optimisation des performances individuelles des joueurs est cruciale, l'IA joue également un rôle important dans l'élaboration de stratégies et l'entraînement au niveau de l'équipe, que nous étudierons plus loin.

Analyse de l'adversaire et planification du match

Pour élaborer un plan de match, il est essentiel d'utiliser toutes les données disponibles pour l'équipe et pour l'adversaire. Voici quelques données intéressantes sur le niveau des deux équipes impliquées :

• Tactique
• Formations
• Appuyer sur niveau/zones/intensité
• Couverture (focalisée sur l'homme ou l'espace)
• Domaines d'attaque
• Composition
• Joueurs débutants
• Positionnement des joueurs
• Mentalité
• Performance contre les favoris vs. contre les outsiders
• Performance à domicile vs. à l'extérieur
• Performance en KO par rapport aux matches de la ligue/de la phase de groupe
• Réaction aux événements clés
• Métriques
• Offensive : possession de balle, taux de passe, tirs, efficacité, emballage, rebonds, hors-jeu
• Défensive : % de duels gagnés, interceptions, arrêts du gardien, invulnérabilité, tirs de l'adversaire.

Transformation des données et ingénierie des caractéristiques sont nécessaires pour obtenir des informations à partir de données brutes chaotiques. Par exemple, la transformation des données de formation en caractéristiques spécifiques telles que le nombre de défenseurs, de milieux de terrain, d'ailiers et d'attaquants permet de simplifier des informations complexes et de les rendre exploitables.

Les modèles arborescents, tels que les arbres de décision et les forêts aléatoires, excellent dans la recherche de relations entre ces caractéristiques. Ils peuvent identifier des schémas dans la manière dont différentes formations se comportent face à diverses stratégies adverses, ce qui permet de prévoir quelle formation sera la plus efficace lors d'un match. Ces modèles analysent les données antérieures pour découvrir les relations complexes qui déterminent les performances, ce qui les rend inestimables pour l'élaboration de stratégies.

La procédure d'élaboration d'une stratégie d'appariement optimale comporte plusieurs étapes. Tout d'abord, il est important de prévoir la stratégie de l'adversaire en se basant sur les données historiques et les tendances actuelles. Cette étape comprend l'examen des risques et des opportunités présentés par les tactiques probables de l'adversaire. Ensuite, les modèles d'IA prédisent la meilleure stratégie globale pour la propre équipe, en tenant compte à la fois de la stratégie prédite de l'adversaire et des caractéristiques uniques de l'équipe, y compris la disponibilité des joueurs et les succès historiques avec différentes formations.

Ce qui semble simple en théorie est difficile à mettre en œuvre dans la pratique. Des prévisions précises nécessitent non seulement des données actuelles, mais aussi la capacité de prévoir les conditions futures, telles que la condition physique des joueurs et les compositions d'équipe potentielles. Il s'agit de prévoir les formations à partir des formations antérieures, d'évaluer la réussite de chaque formation et de déterminer quels joueurs seront disponibles et à quels postes.

La capacité de l'IA à synthétiser ces variables complexes en stratégies cohérentes offre un avantage concurrentiel, mais elle nécessite une préparation méticuleuse des données et des techniques de modélisation sophistiquées. Si vous souhaitez savoir à quoi pourrait ressembler un processus prédictif, n'hésitez pas à consulter mon article sur la façon dont j'ai prédit la finale de l'EURO 2024. comment j'ai prédit la finale de l'EURO 2024.

L'analyse vidéo soutient la planification stratégique en permettant à l'IA d'orienter la sélection des scènes clés des séquences de jeu de l'adversaire. Cette technologie analyse les séquences pour trouver les espaces libres, identifier les schémas de positionnement et comprendre les tendances des joueurs. En décomposant ces informations, les entraîneurs peuvent ramener la stratégie au niveau des situations individuelles, telles que les coups de pied arrêtés au football et au hockey sur glace.

Par exemple, l'IA peut révéler comment un adversaire défend généralement les corners ou les coups francs, ce qui permet à l'équipe de développer des tactiques spécifiques pour exploiter ces faiblesses. Cette analyse ciblée permet de s'assurer que les stratégies sont non seulement larges, mais aussi affinées pour tirer parti de moments précis du jeu, ce qui procure un avantage concurrentiel significatif.

Prise de décision en temps réel

L'IA ne se limite pas à l'analyse d'avant-match : il est également possible de fournir des informations en temps réel pendant les matchs, transformant ainsi la manière dont les entraîneurs et les joueurs prennent des décisions sur les remplacements, les tactiques et les appels de jeu.

Les outils d'IA tels que les tableaux de bord et les systèmes d'aide à la décision offrent une vue d'ensemble de la dynamique du jeu en utilisant des données en temps réel sur les performances des joueurs, le comportement des adversaires et les mesures des IMU. Ces systèmes peuvent mettre en évidence les scènes clés et les moments critiques, ce qui permet aux entraîneurs d'ajuster leurs stratégies à la volée. Par exemple, si un système d'IA détecte qu'un joueur montre des signes de fatigue ou n'est pas aussi performant que d'habitude, il peut suggérer des remplacements opportuns pour maintenir une performance optimale de l'équipe.

En plus des analyses en cours de jeu, les simulations de réalité virtuelle (RV) alimentées par l'IA offrent aux athlètes un moyen révolutionnaire de s'entraîner et d'affiner leurs compétences dans des scénarios de jeu réalistes. Des applications telles que BeYourBest, Rezzil ou REPS utilisent la RV pour placer les athlètes dans des situations de forte pression, telles qu'une pénalité au football ou un jeu de puissance au hockey sur glace, ce qui permet aux joueurs d'acquérir de la confiance et d'améliorer leur prise de décision sous l'effet du stress.

Ils sont utilisés par plusieurs clubs sportifs de premier plan dans le monde entier pour le développement des compétences et l'entraînement tactique. Ils offrent un environnement sûr et contrôlé où les athlètes peuvent expérimenter différentes stratégies et techniques sans risquer de se blesser. La nature immersive de la RV aide les athlètes à visualiser et à s'entraîner de manière répétée à des scénarios spécifiques à un match, ce qui leur permet d'être mieux préparés et d'améliorer leurs performances lors des compétitions réelles.

Conclusion

En conclusion, l'IA révolutionne l'industrie du sport en optimisant les performances des joueurs, en prévenant les blessures et en améliorant les stratégies de jeu. Grâce à des dispositifs portables avancés, des caméras alimentées par l'IA et des analyses de données sophistiquées, les entraîneurs et les athlètes peuvent prendre des décisions fondées sur des données qui améliorent les processus d'entraînement, de planification des matchs et de récupération.

À mesure que la technologie continue d'évoluer, l'intégration de l'IA dans le sport ne fera que croître, offrant des connaissances plus approfondies et de plus grandes opportunités pour atteindre des performances de pointe et l'excellence stratégique.

Si vous souhaitez démarrer une carrière dans le domaine en plein essor de l'analyse sportive, n'oubliez pas de consulter cet article de blog sur les sujets suivants comment différents sports utilisent l'analyse de données.