La compétition sportive a beaucoup changé ces dernières années et a encore beaucoup à évoluer. Le marché de l'analyse sportive a déplacé plus de 920 millions d'euros en 2020, selon Grand View Research, et on estime qu'en 2025, il passera à 3 380 millions., selon "El País". Pour ces calculs, il est pris en compte que le big data dans le sport sert avant tout à obtenir des renseignements sur les adversaires, à élaborer des stratégies précises et à attirer des talents.
Il s'agit d'estimations à moyen terme, mais aujourd'hui la collecte de données sur la performance sportive et son traitement est devenu incontournable. Nous pourrions dire que : « Le Big Data et l'analytique avancée sont révolutionner le monde du sport et le profil de l'analyste de données avec le big data devient essentiel dans de nombreuses entités sportives, toujours à la recherche d'améliorations et d'avantages compétitifs ».
Mais… En quoi consiste cette révolution ? L'introduction des mégadonnées dans le football contribue à renforcer les capacités des joueurs et à améliorer leurs performances, offrant au personnel technique la possibilité de prévoir et de prendre des décisions pertinentes concernant leur composition. De plus, il est indéniable que son application a eu un impact sur la gestion de l'information, permettant aux équipes de réaliser des évaluations exhaustives comme jamais auparavant, en plus de contribuer à prévenir les blessures.
De cette manière, nous pouvons obtenir des modèles de gestion sportive plus complets grâce à l'application de données volumineuses et à l'analyse de données. ainsi que des performances supérieures dans les équipes de football. Cela oblige les futures recherches sur le football à adopter une approche multidisciplinaire plus globale, le personnel d'entraîneurs comprenant principalement des analystes de la performance, des scientifiques de l'exercice et des biomécaniciens, afin de donner un sens à des ensembles de données complexes. Par conséquent, les collaborations futures entre les analystes de données et le sport seront la clé pour appliquer ces approches plus efficacement. Et le recours croissant à des techniques d'analyse de données plus avancées pose de nouveaux défis aux futurs scientifiques du sport.
Alors à quoi fait-il référence ? Big Data au foot ? L'accumulation d'une grande quantité de données ou d'informations, ainsi que les procédures utilisées pour trouver des modèles répétitifs dans le processus d'analyse desdites données. Dans le football Ce terme est inclus dans le domaine des technologies de l'information et de la communication (TIC).
Le Big Data est le fait que tout ce que nous faisons laisse une trace numérique (ou non) qui peut être collectée, transformée et analysée pour prendre des décisions.
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Pourquoi utiliser le Big Data dans le football ?
Se connaître et connaître le rival
L'un des aspects qui a été clé depuis le début du big data dans le sport est créer une stratégie axée sur les données. "Plusieurs options sont présentées liées essentiellement à l'analyse de la propre équipe et du rival, communément appelé l'environnement concurrentiel. En ce sens, plusieurs métriques sont utilisées, certaines plus personnalisées et d'autres moins, qui servent à décrire objectivement les modèles de jeu, les systèmes, l'occupation des espaces et, bien sûr, les caractéristiques des équipes et des joueurs », souligne David R. Sáez, PDG de Campus de données sportives.
Le PDG de Sports Data Campus souligne que l'analyse vidéo suscite de plus en plus d'intérêt. De nombreux rapports s'appuient sur la visualisation d'images vidéo pour tirer des conclusions. Les nouvelles technologies d'analyse d'images permettent d'obtenir de plus en plus d'informations à partir de ces documents.
Daniel Pérez, analyste du football, se concentre sur les sports individuels, qui sont généralement plus faciles à analyser. « Dans le cyclisme, par exemple, [le big data] est largement utilisé pour mesurer les performances individuelles en direct. De cette façon, ils peuvent essayer de prédire les efforts que le cycliste doit fournir à chaque instant pour atteindre une certaine performance. La performance cycliste est un peu plus simple que le football. Pour cette raison, il est beaucoup plus efficace aujourd'hui.
Éviter les blessures des joueurs
Les soins aux sportifs et aux athlètes sont une autre application importante de l'analyse de données. "Il est utilisé non seulement pour prolonger votre carrière sportive, mais aussi pour minimiser le risque de blessure", explique Sáez, faisant référence au football dans ce cas.
Ici, les informations proviennent de sources très diverses, qui influencent la santé du sportif. « Des données sportives, biométriques, physiques, génétiques, chimiques sont collectées. Et tous sont utilisés pour concevoir des modèles d'entraînement avec une gestion personnalisée de la charge, dans le but de prévenir les blessures, en particulier celles causées par la surcharge musculaire ».
Gain de talent
Tant dans le football que dans d'autres sports, le rôle de l'analyse avancée dans les transferts se démarque. Dans le sport roi, c'est actuellement l'application principale : attirer les talents.
Dans le football, vous pouvez avoir un joueur avec certaines caractéristiques qui a bien fonctionné dans votre équipe, c'est-à-dire dans un contexte où il a été lié à 10 autres joueurs sur le terrain, non sans souligner que le rival joue également un rôle qui mérite analyse séparée. Le Big Data vous aide à trouver le bon joueur quelle que soit l'occasion, en utilisant les bonnes variables.
Après avoir collecté les informations sur le jeu et les performances des joueurs, elles doivent être traitées. C'est une autre partie cruciale, car elle définit ce qui compte et dans quelle mesure. Dans le même temps, cette phase est celle où le poids des facteurs qui ne sont pas si fondamentaux dans le résultat final est modéré.
Le nettoyage et le traitement des données se font généralement via des langages de programmation tels que R ou Python. PySpark se distingue par la conception ou l'utilisation de modèles et d'algorithmes d'apprentissage automatique, axés sur la conception de modèles analytiques, prédictifs ou d'intelligence artificielle.
Affichage
Une fois le traitement effectué, selon l'utilisateur qui va travailler avec les résultats, ceux-ci sont présentés d'une manière ou d'une autre. Quant à la conception de tableaux de bord ou la présentation de rapports, les outils sont multiples. La partie connue sous le nom de « visualisation » est essentielle pour que le processus soit efficace.
À de nombreuses reprises, cette visualisation s'adresse à des personnes telles que des entraîneurs, des directeurs sportifs, des physiothérapeutes. Bref, des gens qui doivent prendre des décisions sur certains aspects de la compétition et des athlètes. Mais ce ne sont pas des profils spécialisés dans les données, donc l'information doit être transmise d'une manière facile à voir.
Prise de décision éclairée
C'est à partir de là que les conclusions tirées de l'ensemble du processus entrent en jeu. Ils deviennent un facteur d'aide à la décision, de plus en plus pertinent. Les entraîneurs, dépisteurs ou directeurs sportifs utilisent de plus en plus les outils du big data dans leurs processus de décision, mais les analystes de données ne sont pas séparés de ces professionnels du sport. Il est essentiel que le data scientist qui travaille dans le milieu sportif soit clair sur les concepts du jeu car ses analyses, dès la phase de genèse, auront beaucoup plus de valeur.
Après tout, il faut rappeler que le big data est utilisé pour compléter les connaissances des professionnels du sport. Son utilisation est croissante mais encore inégale entre les différentes disciplines. Il faut faire une distinction entre les sports individuels et collectifs, car dans un sport individuel on a moins de variables à analyser et l'environnement est beaucoup plus contrôlé. Dans un sport collectif, les possibilités se multiplient. La clé et la complexité sont l'interaction. Il est donc plus difficile à analyser.
Restez à l'écoute pour la deuxième partie de ce post où nous vous disons tout sur la façon de l'appliquer!
Et si vous savez déjà que le Big Data est ce à quoi vous voulez vous consacrer, alors qu'attendez-vous pour mener à bien notre Master en données sportives Big Data.
