Carnegie Mellon révolutionne l'analytique sportive : des insights data-driven pour l'avantage compétitif

Les analystes sportifs d'aujourd'hui ont accès à plus de données — et de meilleure qualité — que jamais. Les experts de l'Université Carnegie Mellon transforment ces données en insights, utilisant la statistique et la data science pour aider les équipes professionnelles à gagner un avantage compétitif.

Des données de tracking ultra-précises

« Chaque dixième de seconde, les puces Next Gen de la NFL fournissent des informations sur la position de chaque joueur sur le terrain — leur direction, leur vitesse », explique Ron Yurko, professeur adjoint au Département de Statistique & Data Science de CMU et directeur du Centre d'Analytique Sportive de Carnegie Mellon.

Le suivi des joueurs s'étend au-delà de la NFL : « La MLB dispose d'informations sur chaque swing en Ligue Majeure. Au baseball et au basket, on a ce qu'on appelle des "données squelettiques de pose", où l'on sait à chaque fraction de seconde où se trouvent le coude, l'épaule, le genou, dans l'espace tridimensionnel. »

Interview exclusive avec Ron Yurko

La question que tous se posent — propriétaires, entraîneurs, analystes, parieurs et fans — est : que faire de toutes ces données ? Voici un entretien exclusif Tech Briefs avec Yurko.

Tech Briefs : Quelle technologie utilisez-vous pour collecter ces données ?

Yurko : Nous ne collectons pas personnellement les données à Carnegie Mellon ; elles proviennent de la NFL. La NFL a des puces RFID dans les protections d'épaules de chaque joueur. Elles captent leur position toutes les dixièmes de seconde, leur vitesse, leur direction, leur accélération. En tant que chercheurs, nous y accédons via des collaborations ou des publications de données, et nous travaillons dessus. Nos étudiants participent au Big Data Bowl annuel de la NFL, ce qui mène à des opportunités d'emploi.

Au niveau universitaire, il n'y a pas de puces, mais une quantité massive de vidéo. Grâce à la vision par ordinateur et l'IA, nous convertissons cette vidéo en données de tracking similaires. Les équipes NFL utilisent maintenant ces données riches pour le recrutement universitaire.

Tech Briefs : Parlez-nous des puces utilisées.

Yurko : Ce sont des puces RFID — signaux infrarouges captés dans les stades NFL. Ce sont des systèmes de positionnement local donnant des données extrêmement riches. Maintenant, la NFL a rejoint la MLB et la NBA avec des systèmes de caméras complets autour du stade. La NFL utilise Hawkeye pour détecter la position du ballon et valider les premiers downs, remplaçant les chaînes traditionnelles. Cette technologie donne maintenant accès à la position des mains, coudes, genoux — une représentation squelettique complète des joueurs à des fractions de seconde.

Tech Briefs : Quelle ligue a la technologie la plus avancée ?

Yurko : La MLB. C'est la plus avancée dans l'utilisation de la technologie et des statistiques — "Moneyball" en est l'exemple célèbre. Les équipes MLB étaient les premières à intégrer technologie, modélisation statistique, machine learning pour évaluer les joueurs. Les joueurs eux-mêmes vont dans des laboratoires de lancer, utilisant des caméras haute vitesse pour comprendre comment modifier leur prise change les forces, la trajectoire, le mouvement — créant de nouveaux lancers.

Dans la NFL, les données de tracking depuis 2017 ont déclenché une course aux armements : les équipes embauchent data scientists et ingénieurs ML pour exploiter ces informations.

Tech Briefs : Que faites-vous de toutes ces données ?

Yurko : Nous travaillons sur la caractérisation du mouvement observé pour comprendre ce qui constitue un mouvement ou un positionnement à haute valeur — par exemple, quels défenseurs jouent la meilleure couverture contre les receveurs. Avant, si un défenseur couvrait si bien un receveur que le quarterback ne lançait jamais dans sa direction, il n'avait ni interception, ni plaquage, aucune statistique comptable.

Transcription vidéo

Yurko compare le football à un dîner : le recrutement et l'entraînement sont le steak, l'analytique sportive est la purée et la sauce — ce qui fait d'un bon repas un grand repas. Le Centre d'Analytique Sportive de CMU (CMSAC) est le hub de recherche, éducation et événements. Les étudiants de CMU sont devenus le standard recherché par les équipes professionnelles. Grâce aux puces dans les protections, on connaît la position, la vitesse, l'orientation des épaules de chaque joueur toutes les dixièmes de seconde. L'équipe construit des méthodologies statistiques, méthodes ML, outils IA pour des insights actionnables. Dans une action, on peut prédire où le joueur finira, les yards gagnés, la probabilité de touchdown. Le sport signifie tant pour tant de gens. Les données offrent une autre façon de s'y connecter. Prendre des données non structurées, y plonger et raconter une histoire est gratifiant. Voir les étudiants de CMU transformer leur passion en carrière façonnant l'avenir du football professionnel est incroyable.