Sport, data, IA : quand les chiffres deviennent coachs

L'impact des données sur le sport

Les données révolutionnent le sport aujourd'hui à travers la science algorithmique, souvent désignée sous le terme d'intelligence artificielle. Ces technologies permettent une multitude d'applications, comme l'anticipation des blessures, la sélection d'équipes, et même la personnalisation des régimes alimentaires et des entraînements. Par exemple, les rugbymen portent des capteurs GPS et des cardiofréquencemètres qui mesurent les chocs et la pression ressentie à différents endroits de leur corps.

Dans la voiture du coach Cofidis pendant le Tour de France

Cela permet de quantifier l'impact que chaque joueur subit durant un match ou un entraînement. Fabien Galthié, entraîneur de l'équipe de France de rugby, utilise ces données pour mieux sélectionner ses joueurs en fonction de leur état de fatigue et des performances passées. Il explique que "la data ne peut pas remplacer l'humain, ne peut pas remplacer notre jugement", mais elle peut éclairer les décisions prises par l'équipe. Cependant, il est important de noter que toutes les blessures ne peuvent pas être prédites, certaines restant atypiques et difficiles à détecter par les modèles algorithmiques.

Les défis de la collecte de données

Pour exploiter ces données dans le sport, il est essentiel de disposer de ressources financières. Les budgets varient considérablement entre les sports, ce qui crée un décalage dans l'utilisation des technologies. Par exemple, le football et le rugby bénéficient de budgets plus importants que des sports comme le canoë-kayak. Cela signifie que les équipes avec moins de ressources peuvent avoir des difficultés à accéder aux capteurs et aux méthodes nécessaires pour analyser les données.

C’est quoi une mêlée au rugby ?

La sélection des joueurs est un processus qui utilise des modèles de plus en plus sophistiqués. L'exemple du film "Moneyball" illustre comment l'utilisation de la data peut permettre de découvrir des talents sous-estimés. Cependant, il est crucial de ne pas négliger les outsiders, ces joueurs qui peuvent avoir des compétences extraordinaires mais qui ne sont pas toujours visibles dans les données. La question qui se pose est celle du niveau de sophistication des méthodes de collecte de données, qui varie non seulement entre les sports mais aussi entre les clubs féminins et masculins, révélant ainsi des disparités significatives.

Cet article a été adapté par intelligence artificielle à partir d'une vidéo réalisée par nos journalistes, tout en veillant à respecter fidèlement le contenu original. Si toutefois vous souhaitiez partager vos remarques, vous pouvez nous contacter à l'adresse suivante: [email protected].