La Ligue nationale de football (NFL) et Amazon Web Services ont annoncé une alliance qui promet de changer la façon dont les données sont traitées dans ce sport en intégrant l'intelligence artificielle pour analyser différents aspects du jeu et du comportement des joueurs.
Cette collaboration, appelée Next Gen Stats , vise à extraire des données significatives des matchs et à déchiffrer les modèles de performance des athlètes. Ce projet a été inspiré par les présentations faites au Big Data Bowl 2023 , un concours annuel de logiciels organisé par la NFL, où une nouvelle catégorie d'analyses a été proposée, axée sur la « pression » dans le football américain.
Les détails de cette alliance
AWS a développé des algorithmes basés sur l'IA qui peuvent analyser le comportement des joueurs sur le terrain et capturer l'agressivité, la vitesse et même la rapidité de réponse d'un quarterback.
Ces données détaillées quantifient la pression et permettent aux analystes de match d'analyser les stratégies qui peuvent influencer les jeux. Cela représente une évolution significative par rapport aux statistiques traditionnelles, qui sont souvent limitées dans leur capacité à révéler ces nuances.
L'alliance s'est concentrée sur le développement de modèles d'apprentissage automatique capables de fournir des données liées à trois aspects clés du jeu, selon Amazon.
Premièrement, l’IA a la capacité d’identifier les bloqueurs et les rushers lors des passes. Dans le second cas, l'outil apprend à quantifier la « pression » dans un jeu. Enfin, un processus est en cours de développement pour détecter les confrontations individuelles entre les bloqueurs et les rushers.
Ces avancées fournissent aux professionnels de la ligue des informations précieuses sur les statistiques des joueurs qui peuvent aider les dépisteurs ou les entraîneurs à sélectionner de nouveaux athlètes.
Dans le football américain , quantifier les performances des joueurs offensifs et des joueurs défensifs qui leur font face peut être une tâche difficile, même pour les experts qui ont un œil attentif sur ces mouvements rapides.
Les réactions des joueurs peuvent se produire en quelques fractions de seconde, et la performance d'un individu dans ces échanges à grande vitesse peut être difficile à suivre, et encore moins à quantifier. Des facteurs tels que la proximité d'un défenseur par rapport à la ligne offensive peuvent aider un entraîneur à comprendre l'efficacité de ses jeux.
Pour collecter les données nécessaires à ces processus d'analyse alimentés par l'IA, la NFL a installé des outils sur ses terrains. Dans chaque stade de la NFL , il y a au moins 20 à 30 récepteurs ultra-large bande et 2 à 3 étiquettes d'identification par radiofréquence (RFID) à l'intérieur des protections d'épaule des joueurs et d'autres équipements de jeu, tels que des ballons et des bâtons.
Ces transmetteurs de données collectent des informations qui sont envoyées via un modèle de réseau neuronal graphique (GNN), permettant la transmission des données en temps réel. Avec l’aide de l’IA, les données extraites sont converties en informations significatives.
Ces informations sont présentées sous la forme de diverses représentations graphiques interactives disponibles sur la page d'accueil du jeu Next Gen Stats. Il est possible d'obtenir une répartition des mouvements individuels des joueurs dans n'importe quel jeu grâce à des modèles et des graphiques 2D. Par exemple, les mouvements des joueurs et du ballon peuvent être suivis lors d'une passe de 40 verges lors du match entre les 49ers de San Francisco et les Giants de New York le 21 septembre.
Bien que l'outil d'IA soit hébergé sur l'infrastructure AWS, le produit final est une compilation d'un partenariat multidisciplinaire entre la NFL, Zebra Technologies et Wilson Sporting Goods. Le projet Next Gen Stats, qui a débuté en 2017, est désormais un pipeline de données contenant des informations historiques disponibles pour chaque passe jouée depuis 2018.