Les entraîneurs de football pourraient bientôt utiliser l’IA pour dénicher la prochaine superstar !

Les entraîneurs de football, en quête d’amélioration des performances de leurs équipes, pourraient bientôt trouver une solution dans un système d’intelligence artificielle destiné à dénicher la prochaine superstar.

Selon des techniciens, un véritable « lampadaire d’Aladdin » sportif est à portée de main. Cela permettrait aux managers de simplement exprimer le souhait de recruter un joueur possédant l’agressivité d’Erling Haaland ou la maîtrise de Jude Bellingham, et une IA suggérerait le prospect idéal.

Ce dispositif repose sur l’analyse vidéo et le suivi automatisé des performances de près de 180 000 footballeurs, majoritairement adolescents, à travers le monde. Eyeball, entreprise de scouting numérique, est déjà en lien avec plus d’une douzaine de clubs de Premier League et d’autres équipes d’élite en Europe et en Amérique du Nord.

Se présentant comme la plus vaste base de données vidéo sur le football des jeunes à l’échelle mondiale – avec des joueurs enregistrés dans 28 pays – la société affirme pouvoir identifier les jeunes talents correspondant aux profils actuels ou récents des stars, définis selon l’une de huit archétypes. Ces derniers incluent le milieu de terrain polyvalent, l’attaquant moderne, le meneur de jeu et le latéral inversé.

Les caractéristiques de l’idéal milieu de terrain sont inspirées de joueurs comme Steven Gerrard, Kevin De Bruyne, Dominik Szoboszlai, Federico Valverde, Dani Olmo et Bellingham – tous internationaux de haut niveau. Pour le poste d’attaquant moderne, Eyeball se base sur les attributs de Haaland, Robert Lewandowski, Harry Kane, Victor Osimhen, Karim Benzema et Nicolas Jackson.

« Nous pensons qu’à moyen terme, cette recherche pourra être activée par une simple commande vocale », déclare David Hicks, co-fondateur de la société. « Par exemple, un scout n’aura qu’à dire ‘montre-moi un joueur type Steven Gerrard’ ou ‘je veux un milieu de terrain capable de faire la différence lors d’un match’ ».

L’efficacité à long terme de cette approche reste à vérifier. En attendant, l’entreprise a fourni des technologies de caméras pour capturer des données précises sur les joueurs lors de matchs de jeunes dans des foyers du football reconnu, tels que l’Espagne, la France, le Ghana, le Sénégal et la Côte d’Ivoire, ainsi que dans des nations plus petites comme le Burkina Faso.

Parmi les clubs utilisant le système, on trouve 13 équipes en Premier League, plusieurs en Espagne, en Allemagne et en Italie, ainsi qu’Ajax à Amsterdam, des équipes de la Major League Soccer aux États-Unis et même des collèges américains cherchant à recruter en Europe et en Afrique.

L’ancien défenseur de l’Angleterre, Sol Campbell, est impliqué dans une autre startup de scouting alimentée par l’IA, Talnets, qui suit les joueurs en Afrique du Sud, au Ghana, en Côte d’Ivoire et au Sénégal, et prévoit également de collecter des données en Macédoine du Nord, en Serbie, ainsi que potentiellement en Bulgarie, au Kazakhstan et en Ouzbékistan.

Son fondateur, Darko Stanoevski, explique que le scouting par IA démocratise un processus généralement subjectif, souvent influencé par les intérêts de certaines personnes, notamment les agents de joueurs.

Eyeball cible des joueurs âgés de 12 à 23 ans dans des clubs amateurs à travers l’Europe avec une seule caméra, capturant la totalité du terrain. La technologie suit les distances parcourues, la vitesse des joueurs, le nombre de sprints, ainsi que des données sur leurs changements de direction.

Certains joueurs repérés de cette façon ont commencé à intégrer les rangs professionnels. Cela inclut le milieu de terrain ivoirien de 18 ans, Abdoulaye Kanté, qui a été recruté par Troyes, un club de deuxième division française, l’ailier norvégien de 17 ans, Daniel Skaarud, qui a rejoint l’académie d’Ajax, et le défenseur de 19 ans, Assane Ouedraogo, qui a intégré le club Charlotte FC en MLS.

Cependant, il faudra encore quelques années avant d’évaluer pleinement la valeur de cette méthode. Ce n’est qu’alors que nous saurons si les joueurs sélectionnés grâce à l’IA auront rencontré le succès sur le terrain.

« Nous serons en mesure d’indiquer quelles données et quels comportements typiques que nous pouvons interpréter à partir des vidéos sont indicatifs d’un futur talent, plutôt que de simplement rapporter ce qui s’est passé sur le terrain », explique Hicks.

Ce système soulève également la question de savoir si l’analyse par IA pourrait influencer le style des footballeurs évoluant au sommet de la hiérarchie.

« Les décisions restent entre les mains des entraîneurs et des scouts principaux, en fonction de la philosophie du club – plus de physique ou autre. Nous ne verrons pas de changement immédiat. Cependant, à long terme, je le crois », conclut Stanoevski.