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De l'amélioration de la performance des athlètes, aux analyses poussées des rencontres, en passant par un arbitrage plus précis ; découvrez comment l'IA va innover le monde du sport.
Le sport a dépassé la limite du divertissement. C'est devenu une activité professionnelle, où transitent plusieurs millions d'euros. Et pour satisfaire le public, les sportifs, et les organisateurs ont fait appel à l'intelligence artificielle. L'IA peut intervenir sur tous les aspects du sport. Une aide considérable pour les athlètes, les entraîneurs, le staff technique et les spectateurs. Comme quoi, l'être humain et l'IA vont encore collaborer pour donner un rendu exceptionnel.
L'IA et le sport : deux entités indissociables
Le sport a toujours été un centre d'attention dans notre vie. C'est la scène des plus grands athlètes à travers les époques. Et si l'IA va transporter le sport vers une autre dimension ? C'est un peu l'objectif de ces outils.
Machine Learning
Connu aussi sous le nom d''apprentissage automatique, le Machine Learning intervient surtout dans la prédiction des résultats des matchs. Et cette performance est nécessaire dans les compétitions majeures.
L'IA s'appuie alors sur plusieurs données concernant les équipes, leurs résultats et aussi les athlètes. L'algorithme analyse ensuite les informations pour fournir le nom du gagnant. Cependant, l'IA basée sur le Machine Learning doit être entraînée par un ingénieur spécialisé dans le domaine.
Certaines équipes l'utilisent pour améliorer la performance des joueurs. L'algorithme examine les statistiques des joueurs avant la rencontre. Le coach a ainsi des informations sur les athlètes les plus aptes à jouer. Il aura aussi la possibilité de perfectionner sa stratégie en fonction de la situation. Et ce même outil est exploité dans la prédiction des blessures.
Comme quoi, le Machine Learning est un acteur majeur dans le monde du sport.
Computer vision
Cet outil se concentre davantage sur la diffusion des rencontres. Cependant, il est aussi possible de l'exploiter pour analyser les matchs.
Avec un algorithme précis, les spécialistes peuvent suivre en temps réel tous les mouvements durant une rencontre. Trajectoire de la balle, vitesse des joueurs, et même une analyse de la stratégie en place. Toutes ces données sont stockées, et peuvent être utilisées dans les prochaines confrontations.
Les ingénieurs computer vision peuvent aussi créer des visuels en se basant sur les données collectées pendant les matchs. La carte thermique est la référence dans cette tendance.
Et cette branche de l'IA a permis la mise en place d'une innovation dans le sport. Avec le VAR (Video Assistant Referees), les arbitres peuvent analyser une action avec précision. Et le computer vision est la pièce maîtresse de cette prouesse.
Deep Learning
L'intervention de l'IA dans le sport peut aller au-delà de l'imagination humaine. Avec le deep learning, les algorithmes peuvent simuler une rencontre entière. L'intelligence artificielle exploite, comme à son habitude, une base de données conséquente. Les entraîneurs peuvent alors ajuster leur stratégie en fonction des résultats de cette simulation. Ils peuvent aussi tester des alternatives pour améliorer la performance de l'équipe.
Mais la prouesse du deep learning ne s'arrête pas là. L'outil peut aussi se focaliser sur un joueur spécifique, et analyser son style de jeu. Toutes les informations collectées aident à la décision du coach.
L'IA, un boost considérable pour les athlètes
Le Machine Learning est l'alliée principale des athlètes. Cette IA peut intervenir dans le parcours sportif de ce professionnel. On a vu que cet outil améliore leur performance, mais comment ?
Chaque joueur est unique. Certains sont plus axés à la vitesse, d'autres sont plus à l'aise avec leur agilité. Il existe aussi des joueurs avec une force exceptionnelle. Toutes ces informations seront exploitées par une IA pour développer le domaine du sport. En effet, chaque athlète aura un programme d'entraînement personnalisé, avec un régime alimentaire unique. Ces résultats sont issus d'une analyse poussée des datas. Et il y a des outils spécifiques pour les grandes équipes.
Toutefois, des applications sont employées par les athlètes et les particuliers. On peut citer Strongr, et Fitgenie.
Par ailleurs, les athlètes, aidés par l'équipe de coaching, peuvent aussi utiliser l'IA pour prédire les blessures. Un outil d'analyse prédictive sera nécessaire pour arriver à cet objectif. Une analyse des tensions musculaires et de la performance physique sont les bases de cette technique. Parfois, les athlètes portent des équipements durant les matchs pour collecter ces données. L'IA les exploite pour prévoir une éventuelle blessure, ou les signes de rémission.
Un incontournable pour l'équipe de coaching
Les trois types d'IA (machine learning, deep learning, et computer vision) peuvent améliorer la performance d'une équipe sur le long terme. Et elles sont à disposition de l'équipe de coaching et du staff technique.
L'intelligence artificielle intervient dès les phases de recrutement. Un outil Machine Learning sera capable de décortiquer les statistiques d'un joueur, ou d'un coach. Il sera épaulé par un algorithme de deep learning pour prévoir sa performance à l'avenir et son apport pour l'équipe. Le staff aura alors des arguments tangibles avant de signer un nouveau membre dans l'équipe.
Ces trois IA collaborent à la préparation des rencontres. Elles analysent les données pour fournir une stratégie unique, adaptée à l'adversaire et à la performance des joueurs. Le tout sera mis en image par la technologie computer vision.
Et le staff médical peut aussi utiliser ces trois IA pour booster l'exploit des athlètes. En effet, il est plus facile d'améliorer l'endurance et la résistance aux blessures avec ces outils.
Les autres acteurs du sport peuvent aussi exploiter l'IA
Les arbitres sont aussi les bénéficiaires de l'IA dans le sport. Ils peuvent avoir une retransmission d'une action avec le computer vision. Les décisions controversées peuvent être évitées avec cette technologie. Effectivement, les arbitres sont désormais épaulés par des assistants virtuels, et quelques ingénieurs spécialisés en IA.
Récemment, des stades ont mis en place un système de reconnaissance faciale à l'entrée. Cette technologie a facilité la vérification des billets des spectateurs. C'est un moyen d'éviter les bousculades à l'entrée des stades.
Et l'intelligence artificielle a aussi allégé la charge de travail des journalistes sportifs. Avec le nombre de matchs dans le monde, il est très difficile de faire une analyse précise, et d'écrire les comptes rendus en temps réel. L'IA pourra alors s'occuper de ces tâches. Le journaliste n'a qu'à vérifier la cohérence des résultats avant de les publier. Il pourra aussi apporter des modifications personnelles afin d'avoir le meilleur rendu possible.
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