Construction d’un indicateur de performance footballistique : le stage d’Axel chez AVISIA 

Axel Marivain, ingénieur diplômé de l’ENSAI en 2022, a réalisé son stage de fin d’études chez AVISIA. Durant 6 mois, il a travaillé à la création d’un indicateur de performance de footballeurs professionnels. Désormais consultant au sein du cabinet de conseil, il revient sur cette mission alliant data science et sport. 

En parallèle de sa troisième année de cursus ingénieur, spécialisation Data Science & Marketing, Axel a suivi des cours du Master Sciences du Numérique et Sport de DIGISPORT, Ecole Universitaire de Recherche.

Missions et boite à outils data science

Axel Marivain : “Mon stage chez AVISIA portait sur la création d’un indicateur de performance pour les footballeurs professionnels. Sous forme d’une note sur 100, l’indicateur résume les données de performance des joueurs et offre une comparaison simplifiée. Il a été réalisé en collaboration avec une agence de footballeurs professionnels dans l’optique d’une valorisation des performances de leurs joueurs. La performance d’un joueur est une notion complexe à définir puisqu’elle résulte de la combinaison de nombreuses actions et d’un contexte associé au poste, à l’équipe, au championnat et à la saison. Tous ces aspects ont été contrôlés afin d’obtenir un indicateur robuste dans le temps et l’espace.

Dans le cadre de cette mission, j’ai pu appliquer les enseignements fondamentaux appris à l’ENSAI, tels que l’inférence statistique, la statistique descriptive ou encore les méthodes multivariées comme l’analyse en composantes principales ou le clustering.

Par exemple, l’algorithme des k-means a été utilisé pour créer des postes de joueurs et des styles de jeu d’équipe qui ont été nécessaires au calcul de l’indicateur. Certains algorithmes de Machine Learning, tels que les Random Forest ou XGBoost, ont également été utilisés dans un objectif de prévision de la performance des joueurs pour les saisons futures. L’autonomie qui m’a été offerte pour la réalisation du projet m’a permis d’alterner entre les langages R, Python et SQL en fonction de mes besoins. J’ai également pu profiter des architectures et technologies de l’entreprise en utilisant les plateformes d’intelligence artificielle Dataiku DSS et Google Cloud Platform.

Un projet du pôle Sports Lab’

Mon stage s’est déroulé en interne au sein du pôle Sports Lab’ dédié aux projets et missions en lien avec le domaine du sport. Des consultants digitaux, data analysts et data scientists contribuent aux projets de ce pôle. Mon maître de stage, Julien Legavre, est consultant data scientist depuis 5 ans et contributeur majeur du Sports Lab’.

Aujourd’hui, l’indicateur de performance issu de mon stage est toujours d’actualité au sein d’AVISIA. Ce sujet est désormais un projet à part entière du Sports Lab’ pour lequel je continue d’apporter mon expertise afin de poursuivre son développement. Cet indicateur est en constante amélioration pour gagner en précision et en visibilité. Il est utilisé pour plusieurs uses-cases, notamment en tant que “sujet-exemple” pour développer nos opportunités dans le domaine du sport, fournisseur de données lors de communication en externe pour contribuer à l’image de l’entreprise, et, dans un contexte plus fun, pour optimiser les performances de nos équipes ‘Mon Petit Gazon’ (jeu axé sur le football) en interne.

Un stage de pré-recrutement

Ce stage a été particulièrement formateur en termes de programmation informatique, de gestion de projet, et de restitution de livrables clairs et captivants pour un collaborateur non-expert en data science.

J’ai également eu à approfondir les sujets de recherche en lien avec la création d’un indicateur de performance dans le sport, en me basant sur la littérature récente et en participant à des conférences sur le thème de la data science dans le football.

La réalisation d’un projet comme celui-ci permet de développer ses soft skills, notamment la prise d’initiative et la gestion de son temps. Ces compétences, importantes pour un consultant, sont développées en stage chez AVISIA et largement mises en œuvre lors des missions ultérieures.

Actuellement en poste consultant data scientist chez AVISIA, je travaille sur la création de scores d’appétence dans le secteur bancaire. Le cabinet m’offre également la possibilité de poursuivre mon projet d’indicateur de performance en interne. Ainsi, je peux continuer à me former aux outils et méthodes utiles à ce projet et à améliorer l’indicateur.

Mon parcours à l’ENSAI

Après avoir obtenu un baccalauréat ES spécialité Mathématiques, j’ai décidé de poursuivre ma formation en Économie à l’Université Bretagne Sud de Vannes. En complément des cours de théorie économique, la Licence d’Economie-Gestion m’a permis de découvrir davantage les mathématiques appliquées et ainsi d’affiner mes préférences. C’est finalement l’aspect “statistique” que j’ai voulu poursuivre, sans pour autant m’éloigner entièrement de l’économie. L’ENSAI s’est donc avérée la meilleure école pour satisfaire à ma poursuite d’études en termes d’enseignements et de perspectives professionnelles.

Fraichement admis sur titre à l’ENSAI, j’étais convaincu que la spécialisation Data Science & Marketing serait ma filière de prédilection pour ma troisième et dernière année. Ayant étudié les fondements du marketing lors de ma licence, je savais, dès lors, que le domaine m’intéressait particulièrement. De plus, suivre cette filière permet d’acquérir une grande compréhension et une adaptabilité aux données provenant d’univers variés. En effet, les champs d’applications du marketing étant multiples, il est possible de travailler dans de nombreux secteurs d’activités. Cet atout a conforté mon choix d’opter pour la filière Marketing en 3ème année.

Ayant toujours été passionné de football, j’ai réalisé en dernière année d’étude que je pouvais exploiter mes compétences en statistiques et machine learning acquises à l’ENSAI pour devenir data scientist dans le domaine sportif. Pour concrétiser cette idée, j’ai choisi de suivre le programme DIGISPORT en parallèle de ma spécialisation en Marketing. Ce programme a pour objectif de former des étudiants aux sciences du sport et à l’analyse de données de performance. J’ai également renforcé mon désir de travailler dans le milieu du sport en ayant eu la chance de participer au Data Challenge de l’ENSAI en partenariat avec la Fédération française de Rugby.”

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