Lors d’un hackathon de machine learning et de science des données, des équipes ont offert à l’entraîneur Russell Payne de nouvelles perspectives grâce à l’IA.

Un joueur de football masculin de Northwestern défie des joueurs de Michigan

Des étudiants en ingénierie ont présenté des chatbots IA, des tableaux de bord interactifs et des analyses de données exploratoires à l’entraîneur principal Russell Payne et à son panel. L’équipe masculine de football a terminé la saison 2024 avec un bilan de 9-7-1.

Le programme de football masculin de Northwestern, en plein essor après plusieurs saisons victorieuses, s’appuie sur l’analyse de données pour renforcer son élan en vue de 2025.

Lors d’un récent hackathon organisé par des étudiants du programme de Master en Machine Learning et Data Science (MLDS), l’entraîneur principal Russell Payne a participé en tant que juge.

Tenue à The Garage, le lieu d’innovation et d’entrepreneuriat de Northwestern, cette compétition de 48 heures a rassemblé plus d’une douzaine d’équipes interdisciplinaires, prêtes à rivaliser pour trouver des idées susceptibles d’améliorer l’entraînement des joueurs et la performance de l’équipe.

Les étudiants ont présenté des chatbots IA, des tableaux de bord interactifs et des analyses de données exploratoires à un panel comprenant des professeurs et Payne, qui a demandé aux équipes de proposer de nouvelles manières de compléter le processus décisionnel et l’évaluation des joueurs, traditionnellement basés sur l’instinct et l’observation.

Les étudiants du hackathon ont présenté des chatbots IA, des tableaux de bord interactifs et des analyses de données exploratoires.

« Ce processus a déjà été bénéfique car il nous fournit des données objectives pour soutenir – ou remettre en question – ce que nous observons lors des entraînements et des matchs », a déclaré Payne.

Les chiffres : En 2024, Northwestern a enregistré un bilan de 9-7-1. Les Wildcats ont marqué 21 buts et en ont concédé 19. L’équipe a effectué 200 tirs et a fait face à 149. Les gardiens ont réalisé 40 arrêts tandis que l’équipe a forcé l’adversaire à en réaliser 48.

Analyse des données : Les participants ont utilisé de grands modèles linguistiques pour traiter de vastes ensembles de données d’équipe et de joueurs, créant ainsi des outils tels que des tableaux de bord faciles à lire, mettant en lumière les forces et faiblesses des adversaires de Northwestern et identifiant des axes d’amélioration dans des situations tactiques spécifiques comme la défense sur corner et penalty. En utilisant Wyscout, la plus grande bibliothèque mondiale de vidéos et de données de football, d’autres équipes ont élaboré des outils quantifiant les statistiques individuelles des joueurs pour simuler des objectifs et opportunités d’entraînement hors saison, notamment pour améliorer des compétences techniques comme le dribble, la passe et le jeu de tête.

Applications au recrutement : Payne et son équipe sont également impatients d’appliquer l’analyse des données au recrutement à l’ère du portail de transfert, devenu un élément clé pour constituer une nouvelle équipe chaque année. « Toutes les informations que nous avons sur nos joueurs sont également disponibles pour d’autres à travers le pays », a précisé Payne. « Nous pouvons ainsi poser les mêmes questions aux joueurs que nous ne coachons pas afin d’identifier leurs forces, faiblesses et compatibilités potentielles. »

Défis du monde réel : Pour les étudiants, un événement comme le hackathon représente une expérience essentielle. C’est une occasion de mettre en pratique leurs cours théoriques, d’obtenir des retours des clients et de s’attaquer à des problèmes concrets, a souligné Jordan Betterman, responsable manager de l’équipe masculine de football et étudiant en MLDS.

Point de vue de l’entraîneur : Payne a été enthousiasmé par cette expérience, la qualifiant de bénéfique comme l’ajout d’un membre supplémentaire au personnel.

« Nous sommes un groupe naturellement compétitif », a-t-il déclaré. « Avoir accès à ces entrepreneurs talentueux et à ces penseurs innovants nous aide à faire passer notre jeu au niveau supérieur, surtout lorsque les marges sont si étroites dans la Big Ten. »

Pour approfondir : Découvrez davantage sur l’équipe masculine de football de Northwestern et le programme de Master en Machine Learning et Data Science.

Bon à savoir

  • Le programme de football masculin de Northwestern a démontré une progression significative au cours des dernières saisons.
  • Les hackathons sont une excellente opportunité pour les étudiants d’appliquer leurs connaissances théoriques à des problèmes concrets.
  • L’analyse de données joue un rôle croissant dans les décisions stratégiques au sein des équipes sportives professionnelles.

La rencontre entre le sport et la technologie ouvre de nouvelles perspectives passionnantes. La capacité d’analyser et d’interpréter les données pourrait transformer notre compréhension du football et améliorer les performances des équipes. Quelles autres innovations pourraient émerger de cette collaboration entre l’IA et le sport ?




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