IA : comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée dans le football ?

Ces dernières années, l'analyse des données a transformé le football. Elle a changé la façon dont les clubs étudient leurs adversaires, trouvent de nouvelles recrues et améliorent les performances des joueurs. Aujourd'hui, un autre grand changement se profile à l'horizon : l'essor de l' intelligence artificielle (IA).

La quantité croissante de données relatives au football a créé un environnement idéal pour l'apprentissage automatique. L'IA peut être entraînée à repérer dans les données des schémas que l'homme aurait pu ignorer. Elle peut également contribuer à automatiser les processus pour les rendre plus rapides et plus précis. Comme le révèle Afrifoot.fr, elle est déjà utilisée de manière inattendue.

Comment l'IA est utilisée pour collecter des données sur les joueurs de football

L'analyse a contribué à ouvrir la voie à l'essor de l'IA. Une grande quantité de données est désormais collectée dans le football, avec des milliers de points de données enregistrés pour chaque match. Le type de données collectées est également devenu plus complexe.

Il y a seulement quelques années, les données relatives au football étaient presque exclusivement des données événementielles sur ce que les joueurs faisaient avec le ballon, comme le nombre de passes, de tacles ou de tirs. Ces données étaient collectées par des analystes qualifiés qui regardaient les séquences vidéo d'un match, soit pendant, soit après, et enregistraient chaque événement au fur et à mesure qu'il se produisait.

Se concentrer sur les données événementielles est limité. Elles vous indiquent ce qui est arrivé au ballon, mais ne vous donnent pas une image complète de ce que font les 22 joueurs à un moment donné. C'est là que les données de suivi entrent en jeu. Les caméras installées dans le stade enregistrent désormais les mouvements et les actions de chaque joueur sur le terrain, ce qui permet d'obtenir une image beaucoup plus complète de chaque match.

L'IA joue un rôle crucial dans la collecte des données de suivi. Les ordinateurs ont été formés pour détecter et suivre chaque joueur dans ses déplacements sur le terrain. Compte tenu des mouvements constants des joueurs et du fait que d'autres joueurs peuvent gêner l'angle de la caméra, cette compétence est plus avancée qu'il n'y paraît. Il s'agit d'une prouesse impressionnante qui permet de recueillir des données de suivi complexes en temps réel, en enregistrant les positions des joueurs avec beaucoup plus de détails qu'un analyste humain ne pourrait le faire.

Comment les arbitres utilisent l'IA pour prendre de meilleures décisions

Les décisions arbitrales sont depuis longtemps l'un des domaines les plus controversés du football. Lorsqu'une mauvaise décision coûte à une équipe un match crucial, elle reste longtemps dans les mémoires. Il suffit de penser à la façon dont les supporters parlent encore du but de Diego Maradona contre l'Angleterre en 1986. La VAR a constitué une étape importante dans la prise de meilleures décisions, mais la FIFA souhaite rendre l'arbitrage encore plus précis. À cette fin, elle a commencé à utiliser l'IA pour aider les officiels de match.

La technologie du hors-jeu semi-automatique (SAOT) est un nouveau système qui utilise 12 caméras autour du stade pour suivre la position du ballon et de chaque joueur 50 fois par seconde. Un capteur placé dans le ballon de match enregistre le moment exact où il est frappé.

Lorsque le système détecte un hors-jeu, il envoie une alerte aux officiels de la VAR. Ceux-ci peuvent alors vérifier la séquence vidéo pour confirmer s'il s'agit ou non d'un hors-jeu. Ils ne sont pas obligés d'accepter la décision du SAOT, mais le système peut les aider à prendre conscience des hors-jeu qu'ils ont pu manquer et leur permet de surveiller la position des joueurs au moment où le ballon est touché avec beaucoup plus de précision.

Le système a été utilisé avec succès lors de la phase de groupes de la Ligue des champions 2022-23 et de la Coupe du monde 2022. Il semble qu'il soit là pour durer et qu'il soit susceptible d'être déployé davantage. SAOT n'a pas remplacé la prise de décision des arbitres, mais il est rapidement devenu un outil précieux, leur donnant des informations précises qu'ils peuvent utiliser pour prendre la bonne décision.

Comment les clubs de football utilisent l'IA pour maintenir les joueurs en forme

L'emploi du temps chargé des joueurs modernes, en particulier ceux qui doivent faire face aux exigences combinées des compétitions nationales, continentales et internationales, fait qu'il est plus important que jamais de surveiller la condition physique et de repérer rapidement les risques de blessure. La condition physique des joueurs est donc l'un des domaines où l'IA a eu le plus d'impact dans le football.

Zone7 est une société américaine de données qui utilise l'IA pour aider les joueurs à maximiser leurs performances tout en évitant les blessures. L'un de ses clients, le Los Angeles FC, a été couronné champion de la MLS en 2022. La plateforme a permis de maintenir l'équipe dans une condition optimale, notamment en réduisant de 17 % le nombre de blessures par match joué.

Comment Liverpool a collaboré avec DeepMind

Depuis son rachat par le Fenway Sports Group en 2010, Liverpool est à la pointe de l'analyse des données dans le football. Son département de données de premier plan comprend des data scientists titulaires de doctorats des universités de Harvard et de Cambridge. Ses idées et ses innovations ont aidé le manager Jürgen Klopp à former une équipe qui a remporté la Premier League et la Ligue des champions.

Malgré ce succès, les employés de Liverpool ont voulu aller plus loin et repousser les limites de ce qu'il est possible de faire avec les données du football. C'est ainsi qu'ils ont collaboré avec DeepMind, une société d'intelligence artificielle et un laboratoire de recherche appartenant à Google.

L'IA ne remplacera probablement pas le rôle des analystes de la performance et du recrutement, mais elle leur offre un nouvel outil puissant. L'apprentissage automatique peut rendre l'analyse plus détaillée, plus précise et plus perspicace. C'est la prochaine étape de la révolution des données.