L’analyse de données au service des organisations sportives

On pourrait penser que l’analyse quantitative a atteint un niveau de maturité dans le milieu sportif, mais ce serait faux, car nous sommes aux premiers balbutiements de ce qui peut être analysé. On peut même dire que ce qui est présentement étudié ne comprend qu’une infime portion des données qui peuvent être considérées.

 

Des données, toujours plus données!

Nous axons actuellement notre regard sur le présent et sur la performance des athlètes. C’est un excellent début, car les entraîneurs d’organisations sportives doivent être en mesure de détecter tout changement dans la performance de leurs joueurs et de ceux qui sont adverses afin d’optimiser le rendement global de l’équipe. En tant que tel, l’analytique peut jouer un rôle en amont, mais également pendant et aussi en aval de la compétition.

Comme on peut le voir sur plusieurs antennes sportives, il y a des statistiques sur les performances individuelles et de groupe dans une multitude de conditions : 2e match en 3 jours, après un voyage de plus de 5 heures, en après-midi, après une défaite, etc. — et cela ne concerne que l’équipe. Maintenant, multipliez cette information par le nombre de joueurs dans l’équipe et par la situation du club adverse puisque les entraîneurs cherchent à mettre toutes les « chances » de leur côté!

Les statistiques sur la performance et le rendement de chaque joueur sont compilés pour toutes les circonstances. Des modèles analytiques et prédictifs peuvent maintenant aider les entraîneurs à sélectionner l’équipe qu’ils vont mettre sur les terrains de soccer ou de basket-ball ou celle qu’ils enverront sur la glace.

L’interprétation des statistiques pour déterminer un plan d’action

L’avantage de chacune d’elle n’est pas défini dans ce qu’elles peuvent récolter comme données, mais de la façon dont les coachs les interprètent. Les analyses vidéo, capteurs RF pour mesurer la performance et les statistiques de matchs diffusés en direct sont détaillées et permettent de mesurer l’évolution de la performance des joueurs et des adversaires.

Les entraîneurs ont alors accès à des données et peuvent, dépendant des modèles prédictifs qu’ils emploient, modifier l’utilisation de certains joueurs et renouveler leurs tactiques face à des équipes rivales afin d’exploiter des faiblesses observées et mesurées.

Une analyse des approches de récupération optimale et de préparation pour les prochains matchs peut dorénavant être élaborée en fonction de chaque athlète, et ce, pour le rendement idéal de l’équipe.

Ceci n’est que le début de l’analytique sportive. Tout comme les premiers programmes d’échec où on était limité dans les capacités d’analyse et dans le temps requis pour celles-ci, on peut imaginer une intelligence d’équipe sportive qui sera en mesure d’étudier une saison complète en offrant des scénarios pour différentes situations tout en tenant compte des changements dans les clubs adverses. Par exemple :

• En cas de blessures
• De modifications dans les entraînements pour rectifier le rendement de certains joueurs
• D’adaptation de l’alignement en fonction du calendrier
• D’identification des échanges en fonction de la performance et du budget de l’équipe

Alors, est-ce que le prochain entraîneur s’appellera Watson, HAL ou Claude?

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Crédit photo à la une : Markus Spiske

Crédit 2e photo : Markus Spiske

Crédit 3e photo : Sicong Li