Les compétences pour devenir analyste vidéo

Sport Business Academy > Analyste vidéo  > Les compétences pour devenir analyste vidéo
compétences pour devenir analyste vidéo

Les compétences pour devenir analyste vidéo

Les compétences pour devenir analyste vidéo et s’épanouir dans cet univers.

 

La question que l’on me pose le plus souvent concerne les compétences pour devenir analyste vidéo dans un club de football. Pour beaucoup, l’analyse du football est un métier de rêve. Si vous aimez à la fois le jeu lui-même et les statistiques, rien ne pourrait être mieux que de combiner les deux dans une carrière. La question est donc de savoir quelles compétences vous devez développer et les pré-requis pour devenir analyste vidéo ?

 

Pour répondre à cette question, il est préférable de commencer par examiner les données disponibles.

 

Il y a dix ans, les données utilisées par les clubs se limitaient à des statistiques sur les buts, les tirs, le nombre de corners, la possession de balle, etc. Ces données n’ont qu’une valeur limitée pour le personnel d’encadrement. Il peut être inquiétant que votre équipe concède trop de tirs ou ne parvienne pas à prendre possession des buts, mais le fait de savoir cela ne donne pas d’indications sur l’encadrement. Les statistiques typiques que nous voyons à la télévision n’aident pas, en soi, les équipes à gagner des matchs.

 

La deuxième vague de données sur le football a pris la forme de données sur les événements du ballon. Nacsport,  l’un des leaders de solutions dans le monde de l’analyse des performances fournit les coordonnées (x,y) de chaque passe du ballon, de chaque action défensive et de chaque tir.

 

Les données relatives aux événements se sont avérées utiles pour de nombreux clubs, notamment pour le dépistage des joueurs. La statistique la plus connue dans ce contexte est celle des buts attendus, qui mesure la qualité des chances que les joueurs créent. D’autres mesures plus avancées comprennent les passes attendues, les modèles de passe qui attribuent une valeur à chaque passe en fonction de la progression du ballon, et les chaînes de possession qui mesurent l’implication dans les séquences d’attaque. Ces statistiques, ainsi que des mesures plus traditionnelles, telles que le décompte des duels de tête, des interceptions et de l’achèvement des passes, sont souvent présentées sous la forme d’un radar de joueur. Le radar montre comment chaque joueur se compare aux autres joueurs de la même ligue.

 

De nombreux scouts de club adorent ces diagrammes. Cela leur donne, pour le meilleur ou pour le pire, un moyen de confirmer leurs convictions sur un joueur ou de trouver de nouveaux talents à examiner plus en détail.

 

S’il est important de connaître les données “sur le ballon”, l’avenir de l’analyse du football pourrait bien se trouver ailleurs. A propos des données utilisées par l’équipe, Raúl Peláez Blanco, responsable de l’analyse de l’innovation technologique du sport au FC Barcelone répond :

 

“Nous ne nous basons pas sur les données des événements pour évaluer les joueurs. Nous pensons que nous devons comprendre comment les joueurs agissent dans différents contextes. Par exemple, si nous observons un ailier qui dribble très bien en contre-attaque, nous lui demandons comment il dribble également lorsque la défense adverse est organisée. Les données sur les événements ne nous le disent pas”.

 

Il serait toutefois erroné de conclure que Raul est opposé à l’utilisation des données. Au contraire. Pour lui, la question est de savoir comment utiliser les bonnes données.

 

“Le problème avec les données des événements est qu’elles sont décontextualisées, nous ne savons pas comment le reste des joueurs sont positionnés quand une passe est faite, par exemple”, ajoute-t-il, “Nous utilisons plutôt les données de position des 22 joueurs et du ballon. Cela nous aide à trouver des informations tactiques pour l’entraîneur”.

 

Les données sur les 22 joueurs, la troisième vague de données dans le football, sont beaucoup plus riches que les données sur les événements. Comme leur nom l’indique, elles contiennent les coordonnées sur le terrain de tous les joueurs, ainsi que la position du ballon. Ces données sont essentielles pour comprendre le contexte. Au cours d’un match typique, Luis Suarez a le ballon pendant moins de 90 secondes sur les 90 minutes et plus de la durée du match. Ce que Suarez, ou tout autre joueur, contribue à la pression du jeu, à la course pour ouvrir l’espace et au positionnement tactique, ne peut pas être simplement mesuré dans les statistiques des tirs. Cette capacité d’analyse fait partie des pré-requis pour devenir analyste vidéo

 

Pour Raul et son équipe, la première étape vers l’utilisation de ces données a été l’automatisation du travail des analystes vidéo. “Il y a quelques années, les analystes vidéo passaient le plus clair de leur temps à enregistrer les jeux et à étiqueter les matchs et les séances d’entraînement”, affirme-t-il, “maintenant, les ordinateurs peuvent étiqueter et les analystes vidéo peuvent se concentrer sur la production d’informations”.

 

L’exécution de ces tâches requiert des compétences en matière d’apprentissage machine et de vision par ordinateur. Des algorithmes sont nécessaires pour identifier correctement les positions et les orientations du corps des joueurs en temps réel, ainsi que pour décider si une situation est une contre-attaque ou une possession établie. Ce problème n’est pas encore entièrement résolu et les algorithmes font des erreurs. Même dans les championnats de haut niveau où plusieurs caméras sont utilisées pour filmer les matches sous plusieurs angles, les données de suivi ne sont pas encore fiables à 100 %. Un travail pour un jeune informaticien ambitieux peut-être ?

 

Malgré les limites, les données de suivi des 22 joueurs sont déjà suffisamment fiables pour commencer à générer des informations. Par exemple, le physicien William Spearman, qui travaille actuellement au Liverpool FC, a développé un modèle de passes qui montre quelles passes sont possibles et lesquelles seront bloquées.

 

Une autre compétence pour devenir analyste vidéo consiste à mettre en œuvre le code sur des ordinateurs parallèles, de sorte que les résultats puissent être présentés immédiatement. “Le personnel des équipes professionnelles cherchera à utiliser les données pour prendre des décisions en temps réel. Les ordinateurs offriront un second avis aux entraîneurs afin qu’ils puissent apporter des modifications pendant les matchs”, ajoute Raul.

 

Quiconque veut se lancer dans l’analyse du football doit penser largement. La science des données et les statistiques sont importantes, mais il y a aussi des possibilités pour ceux qui ont une bonne compréhension de la physique, de la vision par ordinateur ou du calcul parallèle. Les entraîneurs et les scientifiques du sport devront également développer leurs compétences pour devenir analyste vidéo afin de tirer le meilleur parti de cette nouvelle approche analytique. Ils devront s’adapter pour comprendre ce que leur disent les modèles mathématiques et pour savoir à quels résultats se fier et quand se fier à leur propre intuition.

 

Une dernière chose. Il est important d’avoir l’esprit d’équipe. Raul a fait référence à Javier Fernandez,

 

“Javier est une personne généreuse qui partage tout ce qu’elle apprend”, a dit Raul, “C’est aussi la philosophie du Barça. Cela n’enlève rien à la valeur compétitive, car la vraie valeur est l’apprentissage. Les formules finales ne sont que l’aboutissement du travail, le plus beau est le chemin parcouru”.

 

Donc, quel que soit le chemin que vous prenez dans l’analyse des données, assurez-vous de l’aborder ouvertement. Parlez aux autres, apprenez et partagez vos connaissances. Cela créera l’analyse du football de l’avenir.

Si vous souhaitez prendre part à cette révolution qu’est l’analyse vidéo dans le football, une formation exigeante au métier d’analyste vidéo de football vous permettra d’acquérir cette expertise et de vous positionner dans l’univers du football professionnel.

 

Nous suivre:
Facebook
Twitter
YouTube
LinkedIn
Instagram