Comment l’intelligence artificielle va révolutionner le monde du sport
Au cours des dernières années, l’industrie du sport a connu un développement important. Les performances deviennent de plus en plus impressionnantes grâce en partie aux avancées technologiques.
Désormais, les sportifs de haut niveau doivent intégrer les nouvelles technologies dans leur processus de préparation et d’entrainement. De multiples appareils, gadgets sont utilisés pour mesurer, analyser, quantifier les différentes activités physiques. L’avenir du sport façonné par l’intelligence artificielle, le métavers et la réalité virtuelle promet des expériences enrichissantes.
Les précurseurs
Au début du XXe siècle, les statistiques et les ordinateurs rendent les calculs plus rapides. Avec l’arrivée de l’Internet, la masse de données a explosé. On parle de big data. Les algorithmes vont permettre de traiter une quantité de data gigantesque et répondre à des questions très complexes. Le baseball est connu comme la première discipline sportive utilisant le big data. Dans son livre Moneyball, Michael Lewis raconte comment Billy Beane entraineur de l’équipe de baseball des Athletics d’Oakland en Californie utilise l’informatique pour repérer les joueurs dans les autres équipes et les recruter. Malgré le fait que l’équipe était en difficulté et avait un budget très mince, l’analyse et l’utilisation de la data en a fait l’une des meilleures équipes de baseball aux Etats-Unis. Billy Beane a été incarné par Brad Pitt dans l’adaptation au cinéma du roman Moneyball, réalisé par Bennett Miller en 2011. Dans la foulée de ce film, des sports ont employé des méthodes similaires pour le recrutement. Cette histoire devenue célèbre est devenu un mythe dans le monde du sport et a montré le pouvoir du big data.
Le rôle de la data
L’intégration de la data dans le monde du sport ouvre des horizons inédits. Elle est désormais au cœur de la performance du joueur. C’est la masse de données qui transite chaque jour sur Internet. Les informations sont transformées en données puis exploitées par des modèles algorithmiques. Grâce à l’IA et au computer vision (localiser des joueurs sur un match de foot), il est possible de récolter des données sur la performance du sportif afin de l’améliorer. La data aide aussi à prévenir et éviter des blessures ou des accidents. Les types de données collectées sont multiples, comme dans le rugby où il est possible de mesurer l’intensité des chocs, la vitesse de sprint, la distance parcourue. Toutes ces données permettent donc de prévoir à quelle intensité sportive le joueur aura plus de chance de se blesser.
Il y a une phase de récolte des données avec des capteurs. Les GPS mesurent les déplacements des joueurs. Les données recueillies par les capteurs sont envoyées puis visualisées en temps réel (fréquence cardiaque, vitesse moyenne, intensité des chocs, endurance). Mais aussi le temps de jeu effectif (temps pendant lequel le ballon est en action). Après l’entrainement, un rapport va être effectué avec toutes les données récoltées.
Dans des ballons connectés, sont introduits des puces qui vont donner des informations en termes de niveau de rotation, de vitesse de déplacement, de hauteur. Les algorithmes de machine learning fournissent des indications sur les forces et les faiblesses des athlètes en temps réel puis proposent des ajustements spécialisés. On peut récupérer des données sportives pour les analyser, les visualiser afin de faire des prédictions. À quelle vitesse le joueur frappe la balle, l’endroit où a eu chaque tir, la position relative de chaque joueur à chaque moment du match, la puissance d’impact du ballon. Et même prévoir les faiblesses et les atouts de la stratégie d’une équipe en se basant sur les résultats recueillis lors de matchs précédents. Les wearables (comme les montres connectées) surveillent les signes vitaux, la posture en temps réel. Ils sont efficaces pour éviter les blessures.
Le premier pas du football vers la technologie fut l’instauration de la goal-line technology (technologie de ligne de but). C’est un dispositif qui permet de déterminer avec certitude si un ballon a franchi entièrement ou non la ligne de but. Elle a été utilisée pour la première fois lors de la coupe du monde de 2014. L’assistance vidéo par arbitrage (VAR) a été introduite en 2016 dans le football.
Des algorithmes vont analyser de manière extrêmement précise les matchs et trouver des failles dans la défense de l’adversaire. Malgré tous ces calculs, l’adversaire peut s’adapter à la stratégie de l’équipe et surprendre. La statistique permet de se représenter de manière simple des données quantifiables (tirs, passes, buts). Elle sert beaucoup à calculer la charge d’entrainement d’un athlète ou les éventuels risques de blessures.
L’apport de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle en combinaison avec divers appareils connectés peut aider à mesurer les activités physiques. Elle peut calculer la qualité d’une occasion, deviner combien de buts le joueur aurait pu marquer en analysant la position du joueur au moment de son tir, la position du gardien de but, des défenseurs, des attaquants. Sous le prisme des données, la probabilité va permettre de comprendre et de comparer ce qu’un joueur sur le terrain va apporter.
Par exemple des vêtements intelligents équipés d’IA peuvent aider à améliorer les performances en analysant les mouvements des athlètes et en fournissant des analyses détaillées. Certains vêtements servent à la thermorégulation pour les sports comme le ski qui se fait à basse température (chandails, gants).
Dans le cyclisme, l’IA est utilisée par des équipes professionnelles pour analyser toutes les données des cyclistes, le type de trajet et les conditions météo pour prédire le besoin énergétique de chaque coureur. Des objets comme les montres connectées permettent des performances améliorées. Les appareils portables permettent aux utilisateurs de prendre en main leur bien être en fournissant des infos sur leur santé et leur forme physique.
L’analyse des données permet de mieux contrôler les risques en identifiant les qualités et faiblesses du joueur de façon quantitative et précise. Certains clubs désormais simulent à l’aide d’algorithmes des matchs avec des joueurs qu’ils ciblent pour mieux assurer leur comptabilité avec l’équipe. C’est dans cette optique que le club de Liverpool s’est associé avec Deepmind pour créer un assistant intelligent et virtuel afin d’aider l’entraineur de l’équipe. Les données à destination du coach accompagnent le joueur dans sa progression. L’intelligence artificielle apporte un très grand défi aux sportifs qui doivent désormais s’adapter. Elle va permettre aussi de pallier à la problématique du dopage. L’IA va être aussi utilisée pour recruter de potentiels talents, donner un avis supplémentaire au coach et aider à prendre des décisions sur le terrain. Désormais, il existe de nombreux coach IA virtuels qui accompagnent les sportifs pendant leurs entrainements. Le statistical learning va consister à trouver les bons indicateurs statistiques qui vont permettre de décrire un match comme les performances des joueurs.
L’avenir du sport dans le métavers
Le metaverse est une manifestation de la réalité réelle, basée sur un monde virtuel. Il fonctionne en continu, sans interruption. C’est une économie dans laquelle les utilisateurs et les entreprises pourront créer, investir, posséder et être récompensés en fonction de leurs engagements. Il a accéléré notre expérience d’immersion. Dans ce monde virtuel, on peut aller à l’école, faire des courses ou du sport. Pour y faire du sport dans le metaverse, on enfile un outil connecté du type casque VR et on plonge dans un monde virtuel où il est possible de pratiquer notre activité sportive dans les lieux que l’on souhaite, avec la personne qu’on veut. L’utilisateur peut même vivre des expériences uniques et remplies d’émotions, permettant ainsi de vivre les matchs de très près. Dans cet univers digital, on est incarné par un avatar.
Certaines plateformes de streaming pour le sport donnent à l’utilisateur l’opportunité de suivre les matchs à travers le monde. Vivre les matchs et les combats en direct grâce aux caméras installées lors des évènements sportifs. Leur but est d’être partout pour les utilisateurs et de dépasser les limites de la réalité. Ils proposent aussi de vivre des entrainements où l’on a la possibilité de se mesurer à son adversaire par la réalité virtuelle et de mesurer sa performance en vue de s’améliorer. Les matchs combats seront diffusés en live, en replay et avec la possibilité de les vivre en réel grâce à la réalité virtuelle.
L’impact de la pandémie sur la digitalisation du sport
Pendant le confinement, l’industrie du sport a été grandement affecté. La fermeture des salles de sport et des complexes sportifs subitement suite aux confinements a causé une baisse de l’activité. En raison du coronavirus, les jeux olympiques de Tokyo qui devaient se tenir en 2020 ont été décalés en 2021. Les cinq grands championnats européens de football (France, Allemagne, Italie, Espagne et Angleterre) avaient aussi connu un arrêt mi-Mars 2020.
Pour remédier à cela, le sport s’est tourné vers la digitalisation. Afin de continuer à pratiquer, les sportifs amateurs se sont tournés vers certaines applications. Le but étant de pouvoir continuer à faire de l’activité physique peu importe le moyen utilisé. Certains coachs professionnels dispensaient des cours en ligne sur YouTube ou des live sur les plateformes Instagram et Facebook. Le coronavirus a aussi accéléré la pratique du sport à domicile. Cette période a permis aux acteurs du monde sportifs de repenser la pratique pour s’adapter à l’avenir face à d’éventuelles situations.
Le rôle des data scientist
Le data scientist accompagne les entreprises pour réaliser des modèles prédictifs afin d’aider à la prise de décision. Il est amené à collaborer avec des data engineer, des data analyst, des machine engineer mais aussi des experts qui lui fournissent les clés de la compréhension des données. Le data scientist a pour mission de traiter et d’analyser les données afin de mettre en œuvre des modèles de machine et de deep learning. Dans le sport il se concentre essentiellement sur la stratégie de coaching. Il transforme les chiffres en informations exploitables pour les entraineurs et analyse la performance des joueurs grâce aux statistiques.
La data science permet de prédire les victoires ou défaites des équipes et aide à la décision en temps réel pendant les matchs. Elle met en lumière les forces et faiblesses des joueurs sur le plan mental et physique. Donnant ainsi la possibilité aux entraineurs d’adapter leurs stratégies et d’optimiser les performances de leurs équipes. Les entreprises de tous types transfèrent des tonnes d’informations qu’elles n’avaient jamais suivies auparavant grâce à de nouveaux capteurs, à des améliorations dans la mise en œuvre de la puissance de calcul et au stockage des données. Les data scientist sont ceux qui donnent un sens à ces informations avec une combinaison de statistiques et de programmation informatique.
Le business des grandes marque avec l’IA
Pour développer des produits conformes à la pratique sportive de chacun, les grandes marques ont besoin de récolter le plus de données possibles (âge, parcours précis, heure à laquelle on préfère courir). Les géants du secteur ont tous développé leur propre application. L’accès aux données de santé permet aux marques de créer des offres hautement personnalisées et d’innover dans le développement de produits adaptés aux besoins physiologiques des utilisateurs. En exploitant la data, ils vont affiner leur marketing par le sponsoring. Elles vont développer des produits pertinents et optimiser les partenariats de sponsoring afin de renforcer les relations avec leurs clients. Les données offrent donc d’importantes opportunités de business et permettent aux sponsors de cibler plus efficacement leur audience. Les grandes marquent utilisent aussi le métavers pour vendre leurs produits. Dans des magasins, on peut acheter des produits sportifs digitaux qui nous serons livrés dans la vie réelle.
Jeux Olympiques et IA
Pour les jeux olympiques de Paris 2024, le Comité international olympique a lancé un agenda olympique pour l’intelligence artificielle. Dans cet agenda est prévu la personnalisation des programmes d’entrainement, l’identification des talents, l’amélioration de l’expérience des fans, le renforcement de l’équité avec l’aide à l’arbitrage. Le comité va aussi proposer une protection des athlètes en les protégeant contre la haine en ligne.
IA, sport et éthique
L’intelligence artificielle influence de plus en plus l’analyse de la performance des athlètes, le coaching et l’expérience des spectateurs. Utilisée dans l’analyse prédictive de la performance des athlètes, elle menace l’authenticité qui fait le charme du sport si elle n’est pas encadrée. La data ne doit pas remplacer l’intuition, la prise de décision de l’entraineur ou le jugement de l’arbitre. Elle doit plutôt compléter l’humain et l’assister dans ses décisions. Ce risque de déshumanisation du sport peut le rendre moins attrayant émotionnellement et de trahir l’essence même de l’esprit sportif. Il ne faut pas oublier que pour gagner, il faut savoir rester imprévisible.
L’équité sportive est aussi un point important. Une équipe ou un athlète ne doit pas bénéficier d’un avantage déloyal parce que l’intelligence artificielle offre des avantages compétitifs. Cela grâce à la masse astronomique de données récoltées. Ce qui pose le débat sur la protection de la vie privée et les risques de manipulation des données. Les données de santé des joueurs doivent être protégées pour ne pas tomber en de mauvaises mains.
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