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Stats Perform partenaire de l’ENSAI pour son Data Challenge 2021

La Data Science et le sport de haut-niveau étaient au coeur du dernier Data Challenge de l’ENSAI. Les 3 et 4 mars derniers, les étudiants réunis en équipes ont travaillé sur des sujets proposés par le département Recherche et Développement de la Fédération Française de Rugby. L’intégralité des données utilisées au cours du challenge ont été fournies par Stats Perform, une multinationale spécialisée dans l’analyse de données sportives.

Une interview d’Andy Cooper, Responsable Marketing chez Stats Perform.

Andy, pourriez-vous présenter Stats Perform?

Andy Cooper : Stats Perform est le leader mondial dans le domaine des SportsTech en matière de données et d’intelligence artificielle. Nous fournissons les données sportives les plus fiables et les dernières avancées en IA et en apprentissage automatique dans le but de proposer de meilleures prédictions et perspectives pour l’engagement des fans, les paris et la performance des équipes. En tant qu’entreprise, nous collectons les données de nombreux sports depuis 40 ans et comptons actuellement plus de 1 500 clients dans le monde.

Nous possédons des archives qui sont plus rapides et fournies que celles de toute autre base de données sportive dans le monde.

Cette base de données est utilisée pour alimenter notre propre centre d’innovation en intelligence artificielle, qui compte plus de 300 développeurs et 50 professionnels de l’IA.

Ils travaillent activement à l’élaboration de solutions de pointe qui fournissent aux fans des informations plus riches pendant les retransmissions en direct, et aux équipes des informations prédictives sur les performances afin d’améliorer leurs analyses et leurs décisions.

Stats Perform est le leader dans son domaine : quelles technologies ont fait la différence ?

A.C: Il y a un certain nombre de technologies pour lesquelles nous avons été pionniers dans différents sports et qui font la différence pour les analystes et les entraîneurs dans l’utilisation appliquée des données et des informations générées par l’IA.

Au rugby, nous avons un outil appelé RugbyHub qui synchronise les données et les vidéos des matchs. Cette synchronisation aide les entraîneurs et les analystes à analyser les phases clés spécifiques à un plan de jeu.

Nous disposons également de l’outil d’informatique décisionnelle le plus avancé du rugby professionnel, DataEngine, qui permet aux analystes de créer des rapports personnalisés pour établir des tendances de performance à plus long terme, à différents postes sur le terrain. Ceci peut éclairer la prise de décision en matière de recrutement et d’analyse des performances.

De manière plus générale, nous avons récemment développé et breveté une technologie de “vision tracking” par ordinateur. AutoStats permet une reconnaissance corporelle améliorée par l’IA pour suivre de manière fluide l’emplacement d’un joueur, ses mouvements et ses principales implications dans le jeu, le tout directement à partir d’une vidéo.

Cette technologie a été utilisée pour la première fois dans le domaine du basket-ball afin d’aider les franchises de la NBA à évaluer les candidats de haut-niveau, en utilisant des séquences vidéo de matchs universitaires de la NCAA, en comparant les résultats des performances sur l’ensemble de la saison. Historiquement, ceci ne pouvait être généré que par du matériel de suivi sur place, en temps réel.

Ce n’est qu’un exemple de la manière dont la technologie de l’IA va changer la façon dont on mène les analyses dans le sport au cours de la décennie et même au-delà.

Comment les technologies de Stats Perform aident-elles les entraîneurs ? Peuvent-elles améliorer les performances des athlètes ?

A.C : L’objectif clé de toutes nos technologies est de faire en sorte que les connaissances puissent être appliquées directement sur le terrain, pendant les entraînements et les matchs.

Un bon exemple est celui des buts attendus au football ( “expected goals”, soit xG). On attribue une valeur à un tir en fonction de son emplacement et de la probabilité qu’il aboutisse à un but, en tenant compte d’un certain nombre de facteurs contextuels différents.

Du point de vue de l’entraînement, ces résultats peuvent être exploités pour former les attaquants à la prise de décision devant le but – en identifiant les zones où, sur la base de la probabilité, il est préférable de s’abstenir de tirer, en raison de la difficulté à marquer depuis cet endroit. Depuis l’introduction de xG, nous constatons une diminution des tirs de longue distance, ce qui montre l’impact de cette mesure.

En rugby, nous avons également développé un modèle de probabilité de réussite pour classer les meilleurs buteurs du monde. Le modèle prend en compte les performances historiques d’un joueur, la difficulté d’un tir en fonction de l’emplacement du terrain et plusieurs ajustements liés au lieu de compétition, afin d’attribuer un “taux de réussite de conversion attendu” aux tireurs.

Cette méthode a été utilisée pour alimenter le Kick Predictor, comme on a pu le voir sur les statistiques de match de l’AWS pendant le championnat des Six Nations, et peut également être appliquée du point de vue de l’entraînement. En effet, si votre adversaire compte un excellent tireur dans son équipe, être discipliné pour éviter les pénalités sera déterminant pour le résultat final.

Pouvez-vous citer une équipe dont l’utilisation des technologies de Stats Perform l’a menée à la victoire contre toute attente ?

A. C : Comme nous travaillons avec un très grand nombre d’équipes dans le monde entier, il est vraiment difficile de citer des équipes en particulier. Par exemple, dans le domaine du football, toutes les équipes qui ont remporté le titre de champion dans les cinq premiers championnats européens la saison dernière ont bénéficié des services de Stats Perform, tout comme les vainqueurs de la Ligue des champions et de la Ligue Europa.

Si nous devions mettre en avant des réussites, je me concentrerais probablement sur deux équipes de football internationales qui ont utilisé notre technologie Edge Analysis, qui comprend plusieurs fonctionnalités de prédiction et de simulation par l’IA, pour les aider à obtenir un succès sans précédent.

La Croatie a utilisé la plateforme pour obtenir des informations sur ses adversaires lors de son parcours jusqu’à la finale de la Coupe du monde 2018, tandis que le Qatar a également utilisé la plateforme pour faciliter la préparation de ses matchs lors de la Coupe d’Asie 2019, lorsque l’équipe a battu la Corée du Sud et le Japon pour remporter le tout premier titre de sa confédération.

Comment les fans et les parieurs peuvent-ils profiter des technologies de Stats Perform ?

A. C : Tous les paris sportifs et jeux vidéo choisissent le contenu de Stats Perform pour les aider à créer des expériences plus divertissantes et plus fiables. Le parieur sportif d’aujourd’hui exige une expérience de paris sportifs parfaite.

Les sites de paris doivent fournir des ressources précieuses aux parieurs et les divertir avec des scores et des statistiques en direct pour des milliers d’événements. Des millions de parieurs dans le monde se fient à nos données et prennent des décisions plus sûres pour des centaines de milliers d’événements sportifs par an.

Dans le cadre du Data Challenge à l’ENSAI, Stats Perform a également organisé une conférence sur la Data Science et le rugby pour ses participants.

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