L’intelligence artificielle se met au service du football

Gaetan Fronpar Gaetan Fron

Comment les clubs, fédérations et médias peuvent-ils se saisir immédiatement de l’IA et améliorer l’expérience des fans ?

L’IA se nourrit de données et s’il y a un domaine qui produit énormément de données, c’est bien le sport et particulièrement le sport n°1, le football. Le football en France, c’est 18 000 clubs, 2 millions de licenciés. 30 000 matchs joués chaque week-end, des audiences télévisuelles massives, une activité débordante sur internet et particulièrement sur les réseaux sociaux.

Lorsque l’on décompose les multiples facettes du football et son écosystème, il est difficile de dresser un panorama exhaustif des jeux de données générés, tant ils sont nombreux. Faisons un exercice d’inventaire indicatif, non-exhaustif :

  • entraînement des joueurs : niveau de forme, performance individuelle ;
  • stratégie de l’équipe : analyse des matchs passés (vidéos, captation de données) ;
  • gestion de l’effectif : transferts, valeur marchande des joueurs ;
  • match : résultat, actions, nombre de passes, de centres, de tirs, d’arrêts de gardien, avertissements, longueur des courses réalisées par les joueurs ;
  • compétitions : résultats des rencontres, classements des équipes, des joueurs, calendrier des matchs ;
  • événements physiques : nombre de spectateurs présents, météo, état du terrain ;
  • retransmissions : audiences télévisuelles ;
  • animation des communautés par les clubs : abonnés au stade, fans clubs ;
  • activités des clubs sur les réseaux sociaux : nombre de fans, engagement, interactions avec les supporters ;
  • dimensions économiques : comptes de résultats des clubs, droits télévisuels ; merchandising et e-commerce ;
  • activités liées aux paris en ligne : côte des matchs, cote des équipes.

Par la masse de données que ce sport génère, la mise en œuvre de l’intelligence artificielle pour les acteurs du football est donc possible. 

Reste à déterminer les cas d’usages pertinents, applicables immédiatement et apportant une valeur tangible. Ils sont nombreux et les acteurs du football pourraient utilement se faire accompagner pour déterminer les cas d’usages adaptés à leur situation spécifique. 

Faisons néanmoins un focus rapide sur deux grands champs d’applications de l’IA pour le football : l’analyse prédictive avant et pendant les rencontres et la couverture éditoriale des matchs.

 Prédire les faits de jeux

Et si l’analyse de données permettait aux coachs de mieux préparer leur équipe ? Esteban Granero, ancien milieu de terrain du Real Madrid y croit. Il dirige Olocip, une startup développant une gamme de service basés sur l’IA. A travers la vision machine, il est ainsi possible d’analyser des matchs et de discerner les stratégies adoptées, les forces et faiblesses des joueurs.

Amazon Web Services de son côté s’est récemment associé à la Bundesliga allemande. L’idée est de pouvoir traiter massivement les données et mettre à disposition des fans un outil prédictif.  L’ objectif affiché est le suivant : « La Bundesliga offrira aux fans des prévisions en temps réel sur le moment où un but est susceptible d’être marqué, identifiera les occasions potentielles de marquer des buts et mettra en évidence la façon dont les équipes se positionnent et contrôlent le terrain. ». Le jeu de données utilisé regroupe 10.000 matchs de la ligue phare allemande.

Commenter et rendre compte des compétitions

Les capacités de l’intelligence artificielle dans la génération de contenus ouvrent un tout nouveau champ des possibles dans la médiatisation des rencontres. Évidemment, il ne s’agit pas ici de remplacer les commentaires en direct des grandes affiches de Ligue 1 ou de Ligue des Champions, ni de se substituer aux analyses passionnées d’après-matchs. 

Il s’agit d’élargir considérablement les capacités des médias en permettant de rendre compte en langage naturel de toutes les compétitions, de tous les matchs amateurs joués.

La génération automatique de textes s’appuie sur les données factuelles des rencontres (résultat, classement, buteurs) pour rédiger automatiquement des comptes rendus de matchs ou de journée. Nous avons pu ainsi mettre en œuvre avec dataecriture.fr un dispositif performant pour la presse régionale française (voir ici l’étude de cas).

Au fur et à mesure que les données seront captées au plus près de l’action, à travers notamment l’analyse en temps réel des vidéos, nous pouvons imaginer dans un futur proche des commentaires en direct des actions. IBM y travaille d’ores et déjà au sein de la division A.I. tech de son centre de recherche. 

Bien que n’étant pas totalement nouvelle, l’analyse de données appliquée au football est en constante progression. Le développement continu des capacités de l’intelligence artificielle dans la vision machine, l’apprentissage machine, le traitement du langage multiplient les cas d’usages pertinents. Les acteurs du monde du football (fédérations, clubs, médias) auraient tout à gagner à développer leurs investissements dans ces technologies. Au final, l’IA concoure à une meilleure attractivité du roi des sports. 

Et pour devancer certaines possibles critiques de puristes, n’ayons pas peur d’y voir le football perdre son âme. La beauté de ce sport reste son improbabilité, les parieurs sont bien placés pour le savoir.

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