Le football est sans doute le sport le plus populaire au monde. Selon FIFA.com, 3,2 milliards de personnes au total ont regardé la Coupe du monde de football 2014. Mais saviez-vous que la technologie joue un rôle crucial pour faire du football ce qu'il est aujourd'hui? En fait, le football moderne peut être considéré comme un secteur informatique autonome à part entière en raison des vastes applications des technologies nouvelles et héritées dans le sport.
Les technologies utilisées dans la coupe du monde incluent les technologies héritées telles que la reconnaissance d'image et l'analyse de modèles, ainsi que les approches new-age comme l'intelligence artificielle et le cloud computing. En fait, pour quiconque possède les compétences nécessaires et est passionné par le jeu, un travail technique dans le domaine du football pourrait être un rêve devenu réalité.
Dans ce blog, nous discuterons de cinq technologies majeures qui définissent la manière dont le football est apprécié tel que nous le connaissons.
Big Data et Analytics
Il y a beaucoup de données impliquées dans le domaine du sport, en particulier un tournoi mondial comme la FIFA. Par exemple, pour analyser et concevoir de manière exhaustive des algorithmes prédictifs, nous avons besoin de 185 bons champs de données - c'est juste le strict minimum pour chaque joueur.
Aujourd'hui, toutes les données générées et utilisées pour les analyses ne sont pas structurées. Les données comprennent aujourd'hui des composants non structurés tels que des vidéos, des images, des publications sur les réseaux sociaux et bien plus encore. C'est ce qu'on appelle le Big Data. Évidemment, des analyses simples peuvent être réalisées à l'aide de données textuelles et numériques, mais lorsqu'il s'agit d'algorithmes complexes tels que l'analyse des performances d'équipe, les prévisions de statistiques de santé des joueurs, etc., les mathématiques simples et les outils traditionnels comme Microsoft Excel ne sont pas suffisants. De nombreuses analyses dans le football moderne impliquent des outils comme Apache Hadoop, Apache Spark et Apache Kafka en raison de la nature des données.
Si vous êtes un fan de football, vous savez peut-être que l’Allemagne a remporté la Coupe du monde de football 2014 en détruisant ses concurrents. Mais saviez-vous que cette équipe nationale a tiré ses idées en utilisant un système complexe d'analyse de Big Data? Baptisé Match Insights, cet outil a été lancé en 2012 et développé avec le directeur général de l'équipe nationale allemande, Oliver Bierhoff, en tête. Ce vaste projet a commencé à prendre forme lorsqu'un groupe d'environ 50 étudiants de la Deutsche Sporthochschule Koeln, a commencé à créer une base de données complète avec les statistiques de tous les joueurs participant au tournoi à venir. Et, comme prévu, une collection substantielle de ces données était la vidéo de huit caméras différentes sur le terrain qui entourent le terrain. Le pitch, selon les créateurs des outils, est vu sous forme de grille par la base de données. Dans chaque scénario, chaque joueur se voit attribuer un identifiant unique. Cela permet de suivre numériquement leurs mouvements et leurs actions, ce qui permet à chacun de mesurer des indicateurs de performance clés, notamment le nombre de touches, la vitesse de déplacement et le temps de possession moyen.
À partir de ces données, les étudiants ont conçu un algorithme qui a conçu un modèle final. Ce modèle est devenu la base des stratégies infaillibles de l’équipe allemande contre tous ses adversaires.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse des données, c'est un bon endroit commencer.
Business Intelligence (BI) et visualisation des données
C'est un domaine de la technologie qui est évident dans presque tous les sports car il est à la pointe de l'audience. Les tableaux, graphiques, graphiques et cartes thermiques dérivés, la visualisation de données et l'intelligence d'affaires sont des domaines qui définissent le sport moderne depuis le début du 21stsiècle. Tout le monde connaît les graphiques à barres avec les scores des joueurs, les tartes indiquant la répartition des équipes et les tableaux de classement. Tout cela n'est rien d'autre qu'une description complète utilisant l'intelligence des données.
Pour comprendre la différence que la visualisation des données apporte à la table, prenons un exemple simple du nombre de joueurs de chaque pays inscrits par équipe à la FIFA en ce moment. Voici les données, d'abord sous forme de tableau, puis sous forme de carte thermique de la carte du monde.
Juste deux questions maintenant:
- Lequel est le plus agréable visuellement?
- Lequel de ces deux suscite le plus d'informations?
Les cartes sont de loin la réponse aux deux questions. La visualisation des données les rend non seulement attrayantes à regarder, mais elle facilite également leur compréhension et leur utilisation. En ce qui concerne la visualisation des données dans FIFA, des outils tels que IBM Cognos, Tableau et QlikView sont principalement utilisés.
Internet des objets (IoT)
Dans les deux sections précédentes, nous avons discuté de l'analyse et de la communication des données. Voyons maintenant comment ces données peuvent être collectées.
La plupart de la collecte de données actuelle est effectuée à l'aide d'approches traditionnelles telles que l'analyse du plan XY ou de la grille sur le terrain pour l'emplacement du joueur et de la balle, des dispositifs de suivi externes pour détecter le mouvement et la vitesse, etc. il y a eu beaucoup de recherche et développement sur les applications de ces technologies dans le sport.
Pour mieux comprendre cela, prenons l'exemple de l'outil Match Insights de l'équipe allemande de football dont nous avons parlé précédemment. Toutes les données collectées pour le modèle final ont été dérivées de l'extérieur. En fait, comme nous l'avons vu, l'analyse de la position et du mouvement des joueurs exigeait que l'équipe travaille sur un ensemble de codes complexes. Ce programme a ensuite analysé les flux vidéo de huit caméras différentes, puis a abouti à un résultat. En toute honnêteté, c’est une tâche assez intense et chronophage.
Simplifier cela est aussi simple que de gifler un tracker intelligent sur le bras de chaque joueur. En fait, ces trackers intelligents peuvent non seulement être utilisés pour dériver la localisation du joueur, ils peuvent également être utilisés pour enregistrer d'autres statistiques telles que la distance parcourue, la vitesse de déplacement, la fréquence cardiaque, et bien plus encore. Sur la base de cette même idée, le suivi du ballon, le suivi de ligne et d'autres innovations du football américain ont été introduits.
Source de l'image: IBM
L'IoT est un domaine si vaste qu'IBM dispose d'une équipe dédiée travaillant sur un vaste projet utilisant l'IoT cognitif, comme ils l'appellent. L’équipe a conçu plusieurs solutions matérielles et logicielles reposant sur la célèbre intelligence artificielle d’IBM, IBM Watson.
Cloud computing
- Collecte de données - Vérifier
- Analyse des données - Vérifier
- Rapports de données - Vérification
Nous avons couvert trois des principales activités liées aux données, mais il manque un autre pilier crucial: le stockage des données.
Si c'était en 2003, il n'y avait que quelques options pour cela - des machines locales ou des instances distantes. Mais comme nous le savons déjà, la quantité de données collectées pour un seul jeu aujourd'hui est bien trop élevée pour qu'un seul petit ordinateur puisse les gérer. De plus, ce ne sont pas de simples données structurées. La meilleure solution pour stocker ce type de données dans le cloud. Non seulement le cloud est un système facile à configurer, mais il est également économique pour le stockage d'énormes morceaux de données non structurées.
Le cloud computing permet le stockage à distance des données. En outre, la plupart des solutions cloud actuelles fournissent des outils intégrés qui peuvent également aider à l'analyse et à la création de rapports. Un autre grand avantage de l'utilisation d'un système cloud au lieu d'une machine locale est les problèmes de sécurité et de confidentialité que le cloud computing aborde. La plupart des instances cloud sont cryptées avec des clés privées, ce qui rend difficile le piratage ou l'accès injustifié à celles-ci. Et comme le stockage peut être élastique, il ne sera jamais nécessaire de supprimer les anciennes données pour faire de la place pour les plus récentes. Cela garantira une haute qualité et une plus grande valeur dans les analyses historiques. Enfin, les données stockées sur le cloud sont accessibles depuis n'importe quel appareil et n'importe quel emplacement. Cette flexibilité fait également du cloud computing un choix idéal pour le stockage de données sportives.
Les solutions cloud populaires utilisées aujourd'hui incluent Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Bluemix et Google Cloud Platform.
Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML)
En ce qui concerne les technologies de pointe, il y en a très peu qui peuvent donner à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique une course pour leur argent. Avec la quantité de données générées, il n'est pas si difficile de concevoir une intelligence artificielle capable de prédire littéralement l'avenir. Il y a quelques années, le battage médiatique de la FIFA était autour de Paul la pieuvre qui pouvait prédire les vainqueurs de chaque match. Bien sûr, la créature organique a eu un taux de réussite d'un peu plus de 85%, mais nous entrons maintenant dans un monde numérique et la divination n'en fait pas vraiment partie.
Pour compenser la perte de cette créature extraordinaire, un groupe d'analystes de données Google a travaillé sur un système d'apprentissage automatique qui a tiré des informations historiques d'une génération de matchs de football et a prédit le résultat de chaque match de la Coupe du monde de football 2014. Le système a réussi à prédire 14 des 16 matchs dans lesquels il a été utilisé, ce qui le rend presque trois pour cent plus efficace que la créature marine précédemment utilisée. De plus, selon ses créateurs, les deux échecs sont survenus à cause d'erreurs et d'incohérences dans les données.
Pour être tout à fait honnête, une intelligence artificielle ou un algorithme d'apprentissage automatique ne prédisent pas vraiment un gagnant, il empile simplement les faveurs dans l'ordre, nous donnant une probabilité que chaque équipe gagne le match.
En utilisant un algorithme d'apprentissage automatique simple mais élégant, nous pouvons arriver au résultat suivant pour la Coupe du Monde de la FIFA de cette année: * Alerte spoil *
Source de l'algorithme: Kaggle
P.S: Plus le nombre est bas, meilleures sont les chances pour cette équipe.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent non seulement être utilisés pour ce type d'analyses, mais ils peuvent également être utilisés pour améliorer les performances des joueurs, automatiser les solutions de business intelligence quotidiennes et bien plus encore.
La coupe du monde de football 2018 est arrivée! Même si nous aimons tous le sport, nous espérons que découvrir les technologies qui font du sport ce qu'il est nous aidera à l'apprécier davantage.
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Ce sont les cinq technologies populaires de la FIFA qui changent le jeu tel que nous le connaissons. Chacun d'entre eux offre sa juste part d'avantages rendant le sport meilleur qu'il ne l'était auparavant - pour les joueurs comme pour les fans. De plus, si vous possédez les compétences nécessaires, vous pourriez même accéder à un emploi lié à l’informatique dans le domaine du sport.
Nous espérons que vous avez aimé notre couverture des technologies dans la FIFA, si vous connaissez d'autres applications des technologies de pointe dans la FIFA ou dans le sport, en général, faites-le nous savoir en nous écrivant dans la section commentaires ci-dessous. Assurez-vous de vous abonner à notre blog pour plus de couverture sur la FIFA et la technologie.