Présentation de SkillCorner : l'enjeu de la donnée en temps réel

Article rédigé par Antoine Fréchaud et Nathan Touati

SkillCorner est une jeune startup française créée en 2016 basée à Paris spécialisée dans la « computer vision » afin de collecter des données directement à partir d’un flux TV. Des analyses statistiques précises pourraient permettre aux structures d'améliorer les performances collectives et individuelles des athlètes.

Comment s’organise la récolte de données dans le football ?

• Stadium optimal tracking: 6 caméras installées à différents angles du stade
  • + : Excellente couverture du terrain.
  • + : Résiste à la plupart des perturbations.
  • - : Prix élevé, et données limitées au championnat.

• GPS Tracking: Les joueurs portent un capteur GPS qui analyse leur position durant tout le match.
  • + : Données très précises (distances, vitesses, positions, etc.) 
  • - : Récolte uniquement les données de son équipe, pas celles de l'équipe adverse.

À noter : la plupart des grands clubs européens utilisent cette méthode GPS.

• Broadcast tracking: Tracking basé sur le flux de diffusion (TV)
  • +: prix abordable.
  • +: plus grande couverture (tous les matchs à la télé).
  • - : couverture du terrain limité.
  • - : décision de production affecte la donnée.

Récupérer des données lors d’un match de football est un véritable enjeu à l'heure actuelle. Là où SkillCorner possède de gros points forts: il permet notamment de récolter des données de manière automatique via des algorithmes très poussés de deep learning, des intelligences artificielles qui collectent automatiquement les données.

SkillCorner est donc capable de réaliser du « live tracking » avec une précision de 95% sur le suivi des joueurs, leur position sur le terrain, etc. La génération de la donnée s’effectue en moins de 3 secondes après sa réalisation en direct.

Elle peut alors fournir ses données à des clubs de football professionnel, aux spectateurs ou encore au marché du pari sportif. En effet, les médias et les sites de pari sportif ne disposent pas des données des clubs, il devient alors très intéressant de pouvoir accéder à de la donnée en temps réel.

Voici une photo du type de tracking réalisé par SkillCorner :

Un partenariat avec Liverpool, une histoire de data

Liverpool est l’une des plus grandes équipes anglaises et du monde. Sur le toit de l’Europe depuis sa victoire en Ligue des champions l’année passée, Liverpool ne laisse rien au hasard.

Il faut remonter un petit peu dans l’histoire afin de comprendre d’où vient la relation entre les données et Liverpool.

Pour cela, direction l’autre côté de l’Atlantique avec le baseball et un film, Moneyball, retraçant une histoire vraie. Il décrit l'approche moderne analytique, mise en place par Billy Beane, directeur général des Athletics d'Oakland, pour monter une équipe compétitive en Ligue majeure de baseball malgré la situation financière défavorable de la franchise. Pari réussi puisque les Athletics D’Oakland deviennent une équipe de haut de tableau, qui lutte pour le titre face aux plus grosses franchises.

Peu de temps après, la plupart des grosses écuries investissent dans des « data-scientist » à plein de temps, notamment les Red Sox de Boston appartenant au groupe Fenway Sports Group, LLC (FSG), qui possède également l’équipe du Liverpool FC. Le groupe a donc souhaité transmettre cette culture de la donnée au club de football anglais. Après avoir posté sur Twitter régulièrement des heatmap qui sont des représentations graphiques de données statistiques faisant correspondre l'intensité d'une variable à une gamme de tons ou un nuancier de couleurs (ex. vert = faible intensité). SkillCorner attire l’attention de Liverpool, et c’est à présent avec eux qu'ils collaborent.

L’enjeu de la donnée en temps réel nous montre que le football avance avec la technologie. Les équipes y ayant accès et sachant les manipuler correctement peuvent donc prendre un avantage conséquent sur ces adversaires.

D’un point de vue médical, la récolte de données physiologiques est en plein essor afin d’éviter les blessures et d’améliorer les performances. Le football se modernise de plus en plus, en tant que spectateur nous ne voyons que le match en lui-même, mais c’est une véritable sphère scientifique et technologique qui entoure le sport.

En conclusion, des nouveautés passionnantes sont en train d'émerger pour l'analyse des performances des sports d'équipe, car de plus en plus de données vont devenir disponibles, ce qui permettra d'obtenir des recherches plus précises. L'adaptation des technologies du Big Data à la recherche sur le football peut donc apporter des solutions à certains des principaux enjeux décrits ci-dessus. Ainsi, en fournissant de nouvelles méthodes pour analyser les données, un modèle théorique plus complet alors une meilleure compréhension de la performance tactique des équipes dans le football d'élite peut être atteinte. Cela implique toutefois le fait que la recherche future sur le football devra adopter une approche multidisciplinaire plus forte. Les analystes de la performance, les biomécaniciens ainsi que les praticiens devront travailler ensemble pour donner un sens à ces ensembles de données complexes. La plupart des approches de « machine-learning » présentées ont été réalisées par des groupes de recherche en informatique. Par conséquent, les collaborations futures entre les informaticiens et les scientifiques du sport pourraient être la clé pour appliquer ces approches complexes d'une manière plus pertinente.

Merci à Hugo Bordigoni et Morgan Jacquin pour ces informations. Nous vous souhaitons bonne continuation.

Si vous souhaitez visiter leur site internet : https://www.skillcorner.com/

Source :

Rein R, Memmert D. Big data and tactical analysis in elite soccer: future challenges and opportunities for sports science. Springerplus. 2016;5(1):1410. Published 2016 Aug 24. doi:10.1186/s40064-016-3108-2