Data science et football : Quand les algorithmes révolutionnent le jeu
- intansetyawati17
- il y a 5 jours
- 3 min de lecture
Et si l’avenir du football se jouait aussi en dehors du terrain, dans les algorithmes et les statistiques ?
STEM et sport : une alliance stratégique pour la performance
Passionnée de football et de sciences ? Les sciences rencontrent parfois d’autres disciplines de façon originale et innovante Les domaines STEM – Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques – apportent des outils révolutionnaires qui transforment l’analyse et la préparation sportive, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour optimiser la performance sur le terrain. Aujourd’hui, nous allons explorer l’univers captivant de la science des données appliquée au football !
Qu’est-ce que la science des données et pourquoi est-elle cruciale dans le sport ?
Petite explication d’abord de ce qu’est la science des données :
« [elle] est un domaine interdisciplinaire qui utilise les mathématiques, les statistiques, le calcul scientifique, les méthodes scientifiques, les process, les algorithmes et les systèmes informatiques automatisés pour extraire et extrapoler des connaissances à partir de grandes quantités de données brutes structurées ou non ».[1].
Il est donc nécessaire d’être compétent dans différents langages de programmation comme Python, R, HTML, Oracle et SQL par exemple, pour être en mesure de comprendre et d’analyser une grande masse de données. A partir de cette analyse, l’objectif est d’ensuite produire des algorithmes et des méthodes d’analyse pour réaliser des modèles et des productions utiles au domaine d’application. Celui-ci peut être varié : aéronautique, finance, médias, santé, tourisme, climat…
L’analyse des données au service du football : quels indicateurs clés ?
Dans le cadre du sport de haut niveau, l’analyse des données est particulièrement cruciale pour les équipes et les sportifs : en effet, elle permet d’identifier les tendances des jeux et, offrant ainsi les moyens d'élaborer des stratégies adaptées d’améliorer les performances. De manière concrète, en ce qui concerne le football, voici des exemples de données utiles à l’amélioration des performances d’une équipe :
La vitesse moyenne, la distance et l’espace couvert par les joueurs durant le match ;
Le pourcentage de passe réussies et le nombre de passes clés, la répartition des tirs, qui permet de savoir quels joueurs visent quelles parties du but ;
L’analyse du jeu de l’adversaire : comment ils se passent la balle, comment ils organisent leurs attaques…
Ainsi, l'exploitation intelligente de ces données permet d'affiner les stratégies tactiques et d'améliorer significativement les performances sur le terrain, faisant du data scientist un partenaire incontournable du club pour guider les joueurs sur le terrain !
Sarah Rudd, pionnière de la science des données appliquées au football
Une femme a été particulièrement importante et pionnière pour le développement de la science de données appliquées au football : Sarah Rudd. Diplômée de l’Université Colombia avec un Master en Informatique, elle débute sa carrière chez Microsoft en tant que ingénieure logiciel. Son envie de travailler dans le football l'amène à explorer de manière indépendante les liens entre données et performance sportive, à une époque où ce croisement en est encore à ses balbutiements. Elle crée un blog pour partager ses analyses sur le sujet, puis, l’opportunité idéale s’est présentée : StatDNA, une entreprise qui vend des services d’analyse à des équipes sportives, a organisé un concours ouvert en mettant sa base de données à disposition pour développer de nouvelles études. Rudd y a élaboré un modèle d'évaluation des actions des joueurs, comme les passes et les tirs, impressionnant ainsi StatDNA qui lui a proposé un poste en 2011. L’entreprise est rachetée par Arsenal en 2012, et Rudd passe ensuite neuf saisons aux côtés de l’équipe en tant que directrice de l’analyse et du développement logiciel.
En 2022, elle crée SRC pour vendre ses services aux équipes de football qui commencent à intégrer l’analyse de données dans leur système.
Sarah Rudd a ouvert la voie à une révolution dans le football : aujourd’hui, les données ne se contentent plus d’analyser le jeu, elles le façonnent. Avec le développement de l’intelligence artificielle et du machine learning, il y a encore d’énormes possibilités à explorer dans ce domaine ! Jusqu’où la data science pourra emmener le sport ?
Pour en apprendre plus, vous pouvez visionner cette vidéo où Sarah Rudd discute de l'analyse du football chez Arsenal :
Écrit par Nastia et édité par Intan
Sources :
