Le rôle de la data science dans le sport

L’importance de la data science dans le domaine du sport

Dans le monde actuel, la data est devenue incontournable dans tous les secteurs d’activités. Dans le domaine du sport, elle prend une place de plus en plus importante. Presque toutes les disciplines se retrouvent à utiliser l’analyse des données. Sports individuels ou sports collectifs, amateurs ou professionnels, le recours à la data science est devenu incontournable. Que vous soyez un fan de football ou un fan de basket-ball, vous pouvez vous attendre à voir des données d’une quantité importante multiplier et adhérer à l’évolution de votre sport sur tous ses aspects. A l’échelle mondiale, les enjeux financiers du marché du sport dans le domaine professionnel s’élèvent à plus de 90 milliards d’euros. C’est un marché considérable à capturer pour le secteur du Big Data. De plus, la capacité à améliorer l’expérience des fans, des joueurs et l’organisation d’évènements sportifs sont facilités par la data en raison de l’utilisation des industries audiovisuelles des audiences. D’innombrables objets connectés, devenus très populaires, sont vecteurs de la vulgarisation de la data que les sportifs utilisent. Quel est l’origine de l’entrée de la data dans le domaine du sport ? Quel est son rôle ? Les réponses à ces questions vous seront livrées dans cet article.

Quelle est l’origine de l’utilisation de la data dans le sport ?

Le baseball est connu comme la première discipline sportive utilisant le Big Data. Michael Lewis a raconté dans son livre intitulé « Moneyball » l’exploit de Oakland Athletics, une équipe de baseball en difficulté et avec un budget très mince, qui est devenu rapidement l’une des meilleures équipes de baseball des États-Unis grâce à l’analyse et l’utilisation de la data. Les Oakland Athletics ont façonné une toute nouvelle méthode permettant d’analyser les nouveaux joueurs afin d’identifier le profil idéal à recruter en se basant sur les chiffres et non sur leur ressenti général ou leur notoriété. Cette méthode utilisée par le Directeur général de l’équipe A, Billy Beane, a porté ses fruits, car Oakland Athletics est devenu l’image phare du baseball aux États-Unis. 

Dans les années 90, l’utilisation de la data a connu un développement pittoresque grâce aux jeux vidéo. En effet, par exemple, dans le jeu FIFA, sans analyse statistique, créer des niveaux de performances différents par joueurs, des conditions de jeu ou encore l’anticipation des joueurs est impossible. C’est également le cas dans les sociétés de paris sportifs qui ont beaucoup investi sur l’analyse de la data afin de parvenir à l’anticipation des performances des équipes et de permettre ainsi à la mise en place des bonnes cotes. 

Actuellement, grâce à la start-up irlandaise Profile 90 qui a conçu une plateforme permettant d’identifier les talents et d’évaluer leurs conditions physiques, psychologiques et sociales, le recrutement « data driven » se développe à grande vitesse. L’objectif de cette plateforme étant de faciliter la prise des décisions de recrutement avisées des équipes. Dans d’autres situations, la data science est utilisée dans une perspective plus longue. Tout au long de la préparation des Jeux Olympiques, un événement ultra compétitif, les athlètes se mettent à chercher tous les avantages qu’ils peuvent obtenir.

Quelles opportunités offre le Big Data pour le sport ?

Optimiser la performance

Devenue la norme dans toutes les disciplines sportives, l’analyse des données a connu une évolution fulgurante depuis le début des années 2000. La base de certains sports, particulièrement au niveau professionnel, a été transformée en profondeur par la data

La data a apporté essentiellement une amélioration au niveau de la performance sportive. En effet, elle procure un meilleur résultat en optimisant les efforts. C’est tout à fait le cas du cycliste Christopher Froome avec l’équipe Sky, qui a remporté 4 victoires des Tours de France de 2013 à 2017. Étant dans l’équipe ayant utilisé pour la première fois la data, Froome a pu conserver ses forces et ses performances grâce à l’analyse des données et l’utilisation de plusieurs capteurs. Il a été démontré par ses analystes qu’il consommait plus d’énergie en danseuse, une pratique utilisée en montagne, et moins d’énergie dans sa position assise sur sa selle en montagne. Les données analysées ont conduit Froome à garder ses performances et ses formes pour les sprints finaux, là où ses concurrents sont à court de forces. L’analyse des données permet ainsi aux sportifs de corriger les petites erreurs qui leur permettent de remporter la victoire.

Optimisation de la Performance Athlétique grâce à l’Analyse de Données dans le Coaching Sportif

Les coaches ou les entraîneurs peuvent mettre en exergue les forces et les faiblesses, tant physique que mentale, et adopter des stratégies individuelles ou collectives adaptées à chaque situation grâce à l’analyse des données collectées lors des entraînements ou même lors des compétitions. Ils ont également la possibilité de les personnaliser au maximum dans le but d’optimiser la performance : l’athlète sera plus performant en compétition à une fréquence d’entraînements optimale. L’identification des attributs à travailler en priorité afin de s’améliorer dans un domaine précis est aussi facilitée. La data science sport joue ainsi un rôle essentiel dans ce processus d’optimisation des performances sportives.

Éviter les blessures

La data est également utilisée pour prévenir et éviter les blessures. En utilisant, lors des entraînements, des capteurs permettant de collecter un nombre important de données en temps réel, les professionnels peuvent prévenir et éviter les blessures. En effet, l’utilisation de ces capteurs, consistant à collecter des données, permet de mesurer la vitesse de sprint, l’intensité des chocs, les mauvais appuis ou encore la distance parcourue. L’analyse des données collectées permet au joueur d’anticiper les risques et d’adapter la charge de travail afin de prévenir les blessures au cours de la préparation et des compétitions. Du point de vue économique, il est indiscutable que pour un club, un joueur blessé coûte très cher. Chaque année, l’estimation de perte sur les salaires en blessure pour un club de football est entre 10% et 30%. Par exemple, en 2015, selon une étude effectuée sur la première division espagnole, allemande, anglaise et italienne, les blessures ont pu coûter à chaque club en moyenne 10,9 millions d’euros.

Adopter une stratégie parfaite

Par ailleurs, pour choisir et adopter une stratégie adaptée lors d’une compétition ou d’un match, la data est souvent utilisée. L’analyse des données des joueurs de l’équipe adverse permet de mettre en place la stratégie idéale pour contrer ou attaquer, d’identifier le moment opportun pour attaquer et de savoir quels joueurs mettre en place pour prendre le dessus. 

Observer les futurs talents

Aujourd’hui, dès leur plus jeune âge, les futurs talents, sportifs ou athlètes sont observés de plus près. L’observation a pour principal but de découvrir ces futurs talents et de prédire l’évolution de ces jeunes grâce à des modèles mathématiques. Les données permettent ainsi de savoir à quel moment il faudra miser sur tel ou tel jeune en se basant sur l’évolution des sportifs et les compétitions de ces dernières années.

La data constitue-t-elle une source d’opportunités économiques ?

Avec l’évolution du numérique et des nouvelles technologies, il est actuellement normal d’avoir des informations importantes en temps réel pendant un match sur un joueur de football (nombre de passes, nombre de tirs, nombre de buts marqués, nombre d’interceptions ou encore nombre de fautes). C’est également le cas d’un coureur qui a la possibilité d’avoir une indication sur sa vitesse et son rythme cardiaque grâce à une montre. Tout cela est devenu possible grâce à l’émergence de l’IoT (Internet des objets) et à l’utilisation de la data. La data science sport joue un rôle central dans cette révolution, où toutes ces données sont récoltées par le biais de ces technologies avancées comme les montres intelligentes ou les capteurs connectés. Autrefois, ces objets connectés étaient destinés aux professionnels car coûteux à obtenir, mais depuis quelques années, les amateurs peuvent également se procurer ces objets innovants. Cette démocratisation des objets connectés amène à l’utilisation de la data science sport par un plus grand nombre de personnes dans le monde entier.

 

L’Avènement de l’IoT Sportif : Des Amateurs aux Professionnels, une Révolution des Performances et du Marché

Grâce à ces objets ultra sophistiqués connectés, les amateurs se voient également dans la possibilité de faire des études de leurs propres données pour élaborer leurs entraînements sur mesure, se fixer des objectifs plus ambitieux et dépasser leurs limites. Autrefois réservée aux professionnels, la performance est également maintenant à la portée des amateurs. Pour les entreprises travaillant dans le secteur de l’IoT, le sport est un marché qui connaît une croissance énorme et qui constitue une source de réelles opportunités sur le long terme. En France, en 2019, plus de 2.1 millions de traqueurs et montres connectées ont été vendus sur le marché, soit un CA de plus de 481 millions d’euros. Par rapport à l’année 2018, ce montant a augmenté de 28%.

En guise de synthèse, grâce aux experts de la data, l’émergence de l’analyse de la data dans le monde du sport a été remarquable. Pour observer, analyser, traiter et utiliser à bon escient le big data collecté au quotidien par les équipes ou les clubs, de nombreux nouveaux métiers ont vu le jour : data scientist, data analyst, chief data officer ou encore experts en cyber sécurité. Les personnes travaillant dans ces métiers sont appelées les équipes de l’ombre. Ils permettent aux sportifs d’améliorer de jour en jour leur performance.

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