Ne cherchez plus le joker de la sélection allemande de football sur le banc des remplaçants, il est virtuel. Véritable douzième homme de la Mannschaft, ce logiciel a été élaboré par la société SAP. Jouant sur sa fibre nationale, l’éditeur s’est ainsi allié depuis plusieurs mois à la Fédération Allemande de Football pour mettre à la disposition de la sélection un précieux système big data, de collecte et d’analyse de données. Ce logiciel récupère des millions d’informations en provenance de plusieurs sources et publie en moins de quarante minutes des analyses sur les joueurs, les phases de jeu. Il propose aussi à l’entraîneur d’effectuer des simulations. L’objectif est bien entendu de rendre plus performants les joueurs et le travail d'équipe
Des capteurs intégrés aux protège-tibias des joueurs La première source de données recueillie s’appuie sur des capteurs intégrés aux protège-tibias ou aux chaussures. Ces minuscules composants remontent des informations biométriques sur les joueurs : la distance parcourue, les vitesses en sprint, les accélérations, le nombre de ballons touchés, etc, voire le rythme cardiaque. A terme et quand l’analyse en temps réel sera réellement possible, on peut très bien imaginer qu’une alerte remonte lorsqu’un joueur fatigue afin que l’entraîneur le remplace.
Une deuxième source de récolte de données provient de caméras installées en hauteur autour du terrain. Tous les déplacements des joueurs et leurs positions les uns par rapport aux autres sont ainsi filmés et enregistrés. Lors de son débriefing, le tacticien allemand peut ainsi comparer plusieurs fois par match la position géométrique de son équipe au moment des temps forts, quand l’équipe se montre offensive, s’ouvre des occasions et marque des buts.
Il a également la capacité d’analyser le comportement de son équipe en fonction de la réaction de l’équipe concurrente. Ces données peuvent ensuite être agrégées avec d’autres sources telles que l’historique des matchs joués ou les données recueillies pendant les entraînements.
L'entraîneur peut effectuer des simulations de phases de jeu Cet ensemble d’informations est traité par la plateforme de calcul intensif Hana, conçue par SAP. Celle-ci en extrait tout un tas de graphiques, courbes et tableaux, mais également des illustrations beaucoup plus visuelles. En effet, pour que ces analyses puissent être plus facilement exploitées par l’entraîneur Allemand et ses adjoints, l’éditeur a mis au point une interface graphique, tactile sur laquelle sont représentées, comme dans un jeu vidéo, les différentes phases de jeu.
Cela permet donc aux tacticiens d’analyser à partir d'un PC ou d'une tablette, des situations réelles mais également d’effectuer des simulations. Le temps d’interprétation des analyses par les entraîneurs reste aujourd’hui le seul point faible de cette stratégie.
Mais comme nous évoluons ici dans le domaine de l’informatique décisionnelle, on peut facilement imaginer qu'à l'avenir, ces outils d’aide à la décision proposent automatiquement des options tactiques à l’entraîneur. A lui de suivre la technique ou son instinct.
L’Allemagne semble aujourd’hui être la seule équipe de la Coupe du monde de football à être aussi avancée dans le domaine. Des statisticiens ou data-scientists ont déjà rejoint le staff qui coache l’équipe, travaillant de concert avec les techniciens qui étudient de façon plus classique les vidéos de chaque match. Mais d’autres équipes vont certainement suivre la tendance big data et s’équiper de tels outils pour les prochaines compétitions.
Parmi les autres populations très intéressées par ces innovations figurent aussi les médias qui disposeraient de statistiques encore plus poussées sur les matchs ; les agents de joueurs pourraient eux aussi enrichir avec ces analyses le curriculum vitae des talents qu’ils suivent.
Le mariage du big data et du sport n'en est donc qu'à ses débuts. Mais rassurons nous, aussi poussées soient elles, ces technologies n’auraient certainement pas prévu le score fleuve du match Brésil-Allemagne.
Des capteurs intégrés aux protège-tibias des joueurs La première source de données recueillie s’appuie sur des capteurs intégrés aux protège-tibias ou aux chaussures. Ces minuscules composants remontent des informations biométriques sur les joueurs : la distance parcourue, les vitesses en sprint, les accélérations, le nombre de ballons touchés, etc, voire le rythme cardiaque. A terme et quand l’analyse en temps réel sera réellement possible, on peut très bien imaginer qu’une alerte remonte lorsqu’un joueur fatigue afin que l’entraîneur le remplace.
Une deuxième source de récolte de données provient de caméras installées en hauteur autour du terrain. Tous les déplacements des joueurs et leurs positions les uns par rapport aux autres sont ainsi filmés et enregistrés. Lors de son débriefing, le tacticien allemand peut ainsi comparer plusieurs fois par match la position géométrique de son équipe au moment des temps forts, quand l’équipe se montre offensive, s’ouvre des occasions et marque des buts.
Il a également la capacité d’analyser le comportement de son équipe en fonction de la réaction de l’équipe concurrente. Ces données peuvent ensuite être agrégées avec d’autres sources telles que l’historique des matchs joués ou les données recueillies pendant les entraînements.
L'entraîneur peut effectuer des simulations de phases de jeu Cet ensemble d’informations est traité par la plateforme de calcul intensif Hana, conçue par SAP. Celle-ci en extrait tout un tas de graphiques, courbes et tableaux, mais également des illustrations beaucoup plus visuelles. En effet, pour que ces analyses puissent être plus facilement exploitées par l’entraîneur Allemand et ses adjoints, l’éditeur a mis au point une interface graphique, tactile sur laquelle sont représentées, comme dans un jeu vidéo, les différentes phases de jeu.
Cela permet donc aux tacticiens d’analyser à partir d'un PC ou d'une tablette, des situations réelles mais également d’effectuer des simulations. Le temps d’interprétation des analyses par les entraîneurs reste aujourd’hui le seul point faible de cette stratégie.
Mais comme nous évoluons ici dans le domaine de l’informatique décisionnelle, on peut facilement imaginer qu'à l'avenir, ces outils d’aide à la décision proposent automatiquement des options tactiques à l’entraîneur. A lui de suivre la technique ou son instinct.
L’Allemagne semble aujourd’hui être la seule équipe de la Coupe du monde de football à être aussi avancée dans le domaine. Des statisticiens ou data-scientists ont déjà rejoint le staff qui coache l’équipe, travaillant de concert avec les techniciens qui étudient de façon plus classique les vidéos de chaque match. Mais d’autres équipes vont certainement suivre la tendance big data et s’équiper de tels outils pour les prochaines compétitions.
Parmi les autres populations très intéressées par ces innovations figurent aussi les médias qui disposeraient de statistiques encore plus poussées sur les matchs ; les agents de joueurs pourraient eux aussi enrichir avec ces analyses le curriculum vitae des talents qu’ils suivent.
Le mariage du big data et du sport n'en est donc qu'à ses débuts. Mais rassurons nous, aussi poussées soient elles, ces technologies n’auraient certainement pas prévu le score fleuve du match Brésil-Allemagne.