Jeudi 27 mai 2021, SMART TECH reçoit Stéphane Pannetrat (PDG et co-fondateur, Art-Fi)
ET DEMAIN, L’IA SUR LES TERRAINS DE FOOT
Sur un terrain de foot aussi, l'intelligence artificielle peut nous donner un petit coup de main ! L’équipe de Liverpool, le champion en titre de la premier league anglaise, a noué un partenariat avec Deepmind, l’intelligence artificielle d’Alphabet capable de battre les meilleurs joueurs de go, le jeu de société originaire de chine le plus difficile au monde.
En fait, la société a récupéré toutes les données des matchs des saisons de 2017 à 2019.
Ces données, ce sont les statistiques de jeu, les vidéos de match.
Il y avait aussi des traqueurs GPS qui ont enregistré chaque mouvement des joueurs mais aussi du ballon !
3 ans de données évidemment impossible à exploiter pour l’homme, mais qui constitue une base solide d’informations pour préparer Deepmind.
L’IA est un moyen unique pour la société d’entraîner ses algorithmes dans un environnement contraint et contraignant.
Il y a une multitude d’agents, de facteurs, à prendre en compte.
Par exemple les conditions météos, la forme physique des joueurs, les enjeux au niveau de la compétition : est-ce que l’équipe doit marquer un ou deux buts pour accéder à la finale ?
Et puis côté clubs, l'intérêt n’est pas nouveau, d’ailleurs vous aviez reçu sur ce plateau le directeur sportif de l’OM qui a ouvert un labo IA à Marseille.
Il y a un véritable intérêt dans le foot autour de l’IA car l’analyse algorithmique va permettre d'améliorer les tactiques de jeu de façon considérable.
Les attaquants visent à droite
Ici Deepmind a pu classifier la façon dont les joueurs tirent un penalty en fonction de leur style de jeu.
D’après les résultats publiés dans un article cette semaine, les attaquants ont ainsi davantage tendance à viser le coin inférieur gauche des buts tandis que les milieux de terrain ont tendance à tirer plus indifféremment dans les coins gauches et droits.
L’IA a aussi établi une «trajectoire fantôme», différente en fonction des tactiques de chaque footballeur.
Ces trajectoires alternatives sont superposées à ce qui s'est réellement déroulé.
Deepmind a aussi permis d'estimer dans quelle mesure une action spécifique comme une passe ou un tacle manqué a contribué à un but.
Et puis au delà du constat, il y a le conseil !
Par exemple, Deepmind conseille des trajectoires alternatives à un joueur, en fonction par exemple de la tactique de l'équipe adverse.
En fait, on peut faire des modèles en fonction de chaque cas de figure, prédire les implications du changement d’un joueur clé, détecter la fatigue d’un joueur, prévoir un remplacement a un moment précis du match.
Ainsi il suffira aux clubs de faire une simulation avant chaque match pour adapter véritablement sa stratégie.
Généraliser l’IA
Maintenant que l’IA est entraînée, les délais ne seront évidemment pas de 3 ans pour obtenir toutes ces précieuses informations, mais quid de l’analyse en temps réel dont on sait qu’est capable deepmind puisqu’elle l'a prouvé en battant le meilleur joueur de jeu de go.
Après tout, une simulation avant le match peut être suffisante.
Si l’IA se démocratise, c'est aussi une bonne nouvelle pour les jeunes joueurs. Ceux qui n’ont pas encore passé les portes des grands clubs.
Car demain l’IA sera peut-être utilisée pour repérer les jeunes talents sur la base des ses données de jeu et révélera le prochain Kylian Mbappé. Tandis que le football, armé de l’intelligence artificielle, se transformera peut être peut à peu transformé en jeu de stratégie.
Cécilia Severi
