L’IA dans le sport – quels sont ses atouts

IA PME

L’intelligence artificielle (IA) est l’un des outils les plus puissants dans différents domaines, dont le sport. Sa capacité à traiter de grandes quantités de données, à identifier des modèles et à prendre des décisions autonomes ouvre un monde de possibilités.

Ce texte explorera comment l’IA transforme les environnements sportifs et comment son utilisation continuera de changer les dynamiques sociales. C’est pourquoi nous tenterons de découvrir le présent et l’avenir du sport en utilisant les outils fournis par l’ère de l’intelligence artificielle.

L’IA est présente dans différents aspects du sport, de l’analyse des données au suivi de la santé des athlètes. Grâce à ces aides, les entraîneurs peuvent obtenir des informations détaillées sur les performances des athlètes, leur permettant d’ajuster leur entraînement et d’améliorer leurs performances. De plus, il est utilisé dans la prévention des blessures, car le risque peut être prédit et des mesures provisoires prises.

À l’avenir, l’utilisation de l’IA devrait continuer à se développer et à transformer la façon dont le sport est pratiqué, le rendant véritablement inclusif. En compétition, il peut être utilisé pour analyser les performances en temps réel. De plus, pour créer des entraînements personnalisés, en tenant compte de votre niveau de compétence, de votre style de jeu et de votre historique de blessures.

C’est pour cette raison que ces outils ont un impact significatif sur le sport. À mesure que la technologie évolue, nous pouvons nous attendre à ce que l’IA continue de reconfigurer diverses dynamiques, offrant des expériences de plus en plus enrichissantes et inclusives aux athlètes et aux fans.

Voici dix utilisations de l’intelligence artificielle dans le sport :

1. Améliore les performances sportives

L’intelligence artificielle révolutionne la manière dont les athlètes améliorent leurs performances. Les technologies de suivi et d’analyse des données vous permettent de collecter des informations détaillées sur vos performances, d’identifier les domaines à améliorer et d’ajuster votre préparation. De plus, il peut être utilisé pour créer des programmes d’entraînement personnalisés basés sur les données collectées, vous aidant ainsi à améliorer vos performances plus efficacement.

De même, en analysant les données historiques et les tendances actuelles, les techniciens peuvent se faire une idée précise des performances potentielles de l’équipe dans une compétition donnée. Par exemple, en athlétisme, les entraîneurs peuvent l’utiliser pour étudier les performances et prédire votre temps de course dans une compétition pertinente.

Un cas spécifique de la façon dont l’IA peut améliorer les performances sportives se trouve dans le football. Les équipes déploient des technologies de suivi et d’analyse des données pour collecter des informations détaillées sur leurs joueurs, telles que la vitesse, la distance parcourue et la précision des passes. Ceci est utile pour identifier les domaines d’amélioration individuelle et les ajuster à la formation collective.

Il vous permet également de créer des routines de préparation personnalisées. Si un joueur a besoin d’améliorer sa vitesse, l’IA peut concevoir des tâches spécifiques pour l’aider à atteindre cet objectif.

2. Expérience des fans

L’expérience des amateurs de sport est améliorée grâce aux innovations en matière d’IA. La réalité virtuelle et augmentée permet aux spectateurs de profiter d’un environnement de plus en plus immersif et émotionnel. Grâce à cette technologie, les supporters peuvent regarder les matchs sous différents angles, se sentir comme s’ils étaient dans le stade et même, dans certains cas, interagir avec les joueurs et les entraîneurs.

Un moment est la personnalisation des contenus, à travers la collecte de données et l’analyse de leurs comportements. Cela permet aux services de streaming , aux plateformes de télévision et numériques de proposer des recommandations d’événements sportifs, ce qui améliorera votre expérience utilisateur. Par exemple, ils pourraient suggérer un match ou une émission de discussion spécifique en fonction de votre historique de visionnage.

Une autre situation illustrative est la façon dont l’IA améliore l’expérience des fans grâce à l’utilisation de caméras intelligentes, celles vues lors des diffusions en direct.

Ces appareils sont capables de suivre le mouvement du jeu et de fournir une vue en temps réel qui vous permet d’avoir l’impression d’être dans le stade ou sur le terrain. De la même manière, vous pouvez sélectionner différents angles et options de visualisation. Ainsi que les pronostics de paris en ligne.

3. Gestion des blessures

L’application de l’intelligence artificielle à la gestion des blessures peut améliorer considérablement les soins médicaux et la récupération des athlètes. Les technologies de suivi et d’analyse des données fournissent des informations détaillées sur les blessures, les progrès et les traitements, permettant aux médecins et aux entraîneurs d’ajuster plus efficacement la préparation et la rééducation.

Par exemple, dans le football, cette technologie est utilisée pour surveiller la condition physique des joueurs et détecter, grâce à des données biométriques, telles que la fréquence cardiaque, la vitesse et l’accélération, les premiers signes de blessures musculaires, ce qui en prédit l’éventuelle affectation. La même chose se produit au basket-ball : la technologie d’analyse des mouvements est utile pour identifier les schémas qui augmentent les risques. Cela se met également en œuvre dans le cyclisme.

De même, cela facilite le diagnostic des maladies chroniques, tout comme cela se fait dans le football américain. La technologie de suivi de la tête peut être utilisée pour surveiller l’impact des coups et projeter d’éventuels problèmes cérébraux.

L’intelligence artificielle est également utilisée pour améliorer la récupération des athlètes après une blessure ou après chaque compétition. En collectant des données sur le processus, des programmes personnalisés sont conçus et surveillent l’évolution en temps réel, ce qui est d’une grande aide tant pour les entraîneurs que pour les athlètes.

4. Prise de décision

C’est l’un des points qui suscite le plus de discussions dans le monde universitaire et scientifique. L’IA prend-elle les décisions ? La vérité est que pour l’instant, ce sont des outils et ils transforment les processus et procédures dans le sport.

Les technologies d’analyse de données fournissent aux entraîneurs et préparateurs physiques des éléments d’aide à la décision, susceptibles d’améliorer la précision et l’efficacité des compétitions.

Au baseball, par exemple, la technologie de suivi du lancer permet d’analyser le comportement de la balle, du départ à la fin, ainsi que les préférences du frappeur. Il est également utile pour restructurer la stratégie en temps réel, comme c’est le cas pour l’examen des jeux de football américain.

Il en va de même pour aider les arbitres et les officiels à prendre des décisions justes et précises. Comme c’est le cas au tennis avec le contrôle de ligne, qui utilise l’IA pour déterminer si une balle est dans ou hors des limites du terrain, ce qui améliore l’expérience de jeu tant pour les joueurs que pour les spectateurs.

5. Détection de triche

L’intelligence artificielle peut également être utilisée pour détecter la tricherie dans le sport, comme l’utilisation de substances interdites ou la falsification d’équipements ou de dispositifs de suivi. Les technologies d’analyse des données identifient les schémas suspects et alertent les régulateurs sportifs.

Il existe plusieurs manières d’appliquer l’IA à cet égard. L’une d’elles consiste à comparer les performances et le comportement des athlètes, ce qui peut révéler des schémas suspects ou anormaux.

Un cas particulier se présente dans le cyclisme. Les données de performance obtenues lors des tests peuvent être comparées aux enregistrements historiques, ainsi qu’identifier les tendances d’autres cyclistes pour détecter d’éventuelles améliorations, qui ne peuvent être expliquées par des moyens légitimes.

L’IA facilite également la détection de la tricherie en identifiant les schémas de consommation de substances interdites, comme les analyses de sang et d’urine. Ainsi, comme la manipulation d’équipements ou d’appareils, comme dans le cas des montres-bracelets utilisées pour surveiller l’activité physique dans les sports d’endurance.

Outre les détections de dopage biologique et technologique, il y a aussi celle des paris illégaux ou frauduleux. Les bookmakers utilisent des outils d’analyse comportementale pour détecter des schémas suspects, pouvant indiquer une manipulation des résultats sportifs.

6. Innovation dans la conception de la mise en œuvre du sport

Les concepteurs d’implémentations sportives peuvent créer des produits plus innovants et efficaces grâce à l’intelligence artificielle. Les technologies de modélisation et de simulation informatiques peuvent accélérer les performances des athlètes.

Cela conduit non seulement à la préparation, mais aussi au développement de nouveaux matériaux sportifs plus résistants, durables et légers. Par exemple, en tennis de table comme en tennis sur gazon, les raquettes sont conçues avec l’aide de programmes de simulation informatique, pour améliorer l’efficacité et le confort.

Article connexe : Facteurs pour caractériser un processus d’innovation

Un autre exemple est celui de la natation, où sont utilisés des maillots de bain fabriqués avec des matériaux innovants et respectueux de l’environnement, qui réduisent la résistance à l’eau et améliorent la vitesse et la puissance en course.

La même chose se produit dans le cyclisme : les uniformes sont ajustés sur mesure pour chaque coureur, en utilisant la technologie de numérisation 3D et l’analyse des données pour obtenir une mesure précise du corps.

7. Automatisation des tâches administratives

Les tâches administratives sportives, telles que la gestion des horaires et le suivi de la présence des athlètes, peuvent être effectuées de manière automatisée grâce à l’intelligence artificielle. Cela permet aux entraîneurs et aux organisations sportives d’optimiser plus facilement leur temps et d’économiser des ressources.

En particulier, le marketing sportif fait partie de ces domaines de travail qui bénéficient de l’IA pour sa croissance. Cela permet l’analyse des données, la personnalisation du contenu, l’automatisation des processus et l’analyse prédictive, ce qui conduit à l’individualisation des expériences du public, pour fournir des recommandations, sélectionner le meilleur siège et proposer des promotions.

Un exemple de cela se produit dans la NBA, où de grandes quantités de données statistiques sont examinées pour fournir aux équipes des informations précieuses sur les performances des joueurs et la stratégie de jeu.

Un autre exemple est celui de la Ligue japonaise de baseball professionnel, NPB, qui personnalise l’expérience des supporters dans les stades. L’application utilise les données des spectateurs, comme leur localisation dans les tribunes et leurs précédents achats de billets, t-shirts, casquettes, gants ou tout autre article de marque, pour recommander dans un futur proche.

Les deux programmes d’analyse de données technologiques peuvent fournir des recommandations de jeu basées sur des modèles et des tendances identifiés grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique.

Comme mentionné ci-dessus, la planification des horaires s’inscrit également dans cette logique, non seulement pour l’entraînement, mais aussi pour la récupération et les déplacements pour la compétition.

La Premier League programme les matchs de football à l’aide de l’intelligence artificielle, un outil qui prend en compte divers facteurs tels que la disponibilité des stades, les besoins en télévision et les temps de trajet des équipes. Le système peut optimiser le calendrier de la ligue pour maximiser les revenus et minimiser les conflits de calendrier.

Un autre élément est la gestion des billets pour les événements sportifs. Cela peut inclure l’attribution des sièges, la vente de billets et la gestion des prix.

L’équipe de football de Manchester City utilise un système d’IA pour prédire la demande de billets pour ses matches. Il utilise des données historiques et des facteurs tels que la météo, la localisation des supporters et le classement des équipes pour prédire le nombre de billets qui seront vendus. L’application peut également ajuster les prix en temps réel.

Article connexe :  Dix tendances de l’intelligence artificielle qui changent le monde

La gestion de la chaîne d’approvisionnement est également prise en charge par l’IA, notamment les équipements sportifs, le contrôle des stocks et la planification des commandes.

Un cas spécifique est celui de la Ligue nationale de football (NFL), qui gère l’approvisionnement en nourriture et en boissons dans ses stades grâce à une technologie d’automatisation et d’apprentissage en ligne, qui utilise des informations historiques sur les ventes et des facteurs tels que la météo et l’heure de la journée pour identifier la demande. De plus, ajustez la quantité d’inventaire et le personnel nécessaire pour répondre aux besoins des fans.

8. Création de nouveaux sports

Les technologies de réalité virtuelle et augmentée peuvent créer des expériences sportives entièrement nouvelles, tandis que les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour concevoir des jeux et des défis personnalisés et inclusifs.

L’IA est capable de fonder des sports qui s’adaptent aux besoins et aux préférences des pratiquants et des supporters, comme les simulations de matchs en ligne qui s’adaptent aux compétences sur des plateformes virtuelles, comme les métavers.

Les algorithmes mettent les humains au défi de s’adapter aux prédilections des joueurs. Par exemple, créer des environnements de golf qui s’adaptent au niveau de l’athlète, au type de parcours qu’il aime et à d’autres facteurs pertinents.

Cela facilite la mise en œuvre de sports immersifs et personnalisés, de jeux hybrides et le développement d’une culture e-sport diversifiée.

9. Des installations sportives intelligentes et durables

L’un des défis de l’intelligence artificielle dans le domaine du sport est l’adaptation et la construction d’installations intelligentes, sûres et durables, à travers des expériences qui améliorent la qualité de vie des athlètes, des supporters, des entraîneurs et des journalistes.

Un exemple en serait l’éclairage intelligent, qui s’adapte aux conditions de lumière naturelle pour une visualisation correcte et réduit ainsi le risque de dommages. En même temps, surveiller les conditions météorologiques et environnementales, ce qui peut aider à prendre des décisions concernant l’entraînement ou la compétition.

De même, la mise en place de capteurs et de systèmes de gestion de l’eau et de l’énergie pour réduire la consommation dans tous les espaces de l’arène sportive.

L’IA peut également être utilisée pour concevoir des stades polyvalents pouvant facilement s’adapter à différents usages. Un cas spécifique serait celui d’un stade de football qui, d’un instant à l’autre, devient une scène de concerts, sans affecter le terrain de jeu. Ces conceptions peuvent permettre une plus grande flexibilité dans la planification d’événements sportifs et culturels, ainsi que réduire les coûts associés à la construction d’installations dédiées.

De la même manière, pour la gestion du trafic et des flux de personnes dans les installations sportives, comme la mise en œuvre de systèmes de surveillance, de mobilité et d’usage, qui permettent aux administrateurs d’optimiser l’aménagement des espaces et de réduire la congestion dans les zones à forte densité.

10. Réseaux de communication et de transmission de données

L’intégration des technologies d’intelligence artificielle dans le sport améliore les réseaux de communication et la transmission de données. Cela peut fournir une connectivité constante et fiable, permettant des rendez-vous en temps réel pour la surveillance et l’analyse des performances. De plus, pour optimiser la bande passante et améliorer la vitesse de plusieurs réseaux existants.

Pour cette raison, l’IA est essentielle pour soutenir les processus d’analyse des données, améliorer l’efficacité des réseaux pour une bonne expérience utilisateur, faciliter la transmission télévisuelle et publier du contenu sur les réseaux sociaux.

Par exemple, des algorithmes qui identifient automatiquement les moments clés d’un match ou d’une compétition, ce qui peut permettre aux éditeurs de créer plus facilement des résumés plus précis et plus efficaces, et de les partager avec le public avec une meilleure qualité d’image et de vidéo.

Quelques conclusions

1. L’intelligence artificielle a le potentiel de transformer radicalement le monde du sport, de la manière dont il est pratiqué jusqu’à l’expérience des supporters. Grâce à ces aides, les équipes et les athlètes peuvent analyser de grandes quantités de données et obtenir des informations précieuses susceptibles d’améliorer leurs performances. De même, il peut être utilisé pour personnaliser les expériences, avec des recommandations de contenus pertinents. L’immersion permet aux supporters de se sentir comme s’ils étaient dans le stade, même lorsqu’ils regardent le match depuis chez eux.
2. L’analyse des données et la prise de décision tactique sont des domaines dans lesquels l’IA est déjà utilisée avec succès dans certains sports. De grandes quantités d’informations provenant des matchs, des séances d’entraînement ou d’autres facteurs sont analysées pour aider les membres du personnel d’entraîneurs et les athlètes à prendre des décisions, ainsi qu’à repenser les stratégies afin qu’elles soient efficaces, grâce à l’identification de modèles et de tendances.
3. L’amélioration des performances physiques des athlètes est un autre domaine dans lequel l’IA peut faire une grande différence. Des programmes de formation personnalisés sont créés, dans lesquels les besoins et les objectifs sont pris en compte. Également en matière de surveillance pour détecter les problèmes potentiels avant qu’ils ne se transforment en blessures graves.
4. Bien que l’intelligence artificielle offre diverses opportunités, il existe également des défis importants tels que l’éthique, la sécurité et la confidentialité des données qui doivent être correctement relevés. De bonnes pratiques équitables dans la mise en œuvre d’outils technologiques dans le sport sont essentielles. Ainsi, comme les informations trompeuses ou préjudiciables, la violation de la vie privée, le harcèlement et la discrimination. Il s’agit d’être inclusif dans tous les domaines.
5. À mesure que l’IA progresse, les athlètes, entraîneurs et autres professionnels du sport doivent s’adapter et apprendre à utiliser ces outils pour améliorer leurs performances et rester compétitifs. Cela implique qu’ils doivent être formés dans ces environnements. Il est important de préciser que l’intelligence artificielle n’est qu’un outil et non une solution magique ; la participation humaine sera toujours nécessaire à sa planification et à sa mise en œuvre.

Sources bibliographiques

• Benítez, R., Escudero, G., Kanaan, S. et Massip, R. (2014). Intelligence artificielle avancée. Éditions UOC : Université de Catalogne.
• Cabrera, Y., Macías, A., Martínez, F. et Hidalgo, P. (2022). L’intelligence sportive dans une perspective transdisciplinaire (Revue). Revue Olympia, 19(2). http://portal.amelica.org/ameli/journal/429/4292987033/
• Carrio, A. (2020). Quelques considérations éthiques sur l’application de l’intelligence artificielle dans le sport. Citius Altius Fortius, 13, 23-35. https://doi.org/10.15366/citius2020.13.2.004
• Espinosa, L. (2018). La main et l’algorithme. Une anthropologie complexe face aux défis technologiques du présent. Araucaria. Revue ibéro-américaine de philosophie, politique, sciences humaines et relations internationales, 20(40), 109-136.
• Nilsson, N.J. (2010). La quête de l’intelligence artificielle : une histoire d’idées et de réalisations. Cambridge, Royaume-Uni : Cambridge University Press.
• Novatchkov, H. et Baca, A. (2013). L’intelligence artificielle dans le sport sur l’exemple de la musculation. Journal des sciences et de la médecine du sport, 12, 27-37.
• Pérez, J. (2022). L’intelligence artificielle dans le sport : problématiques et principes pour son adoption. Journal espagnol d’anesthésiologie, 49, https://www.researchgate.net/publication/360950926_La_Inteligencia_Artificial_en_el_deporte_Problemas_y_principios_para_su_adopcion
• Rubin, C. (2003). Intelligence artificielle et nature humaine. La Nouvelle Atlantide, 1,
• 88-100. https://www.thenewatlantis.com/publications/artificial-intelligence-and-human-nature
• Salazar, I. (2018). Robots et intelligence artificielle. Nouveaux défis du journalisme. Doxa Comunicación, 27, 295-315.
• Pierre, P. (2016). Intelligence artificielle et vie en 2030. Étude de cent ans sur l’intelligence artificielle. Rapport du comité d’étude 2015. Université de Stanford.
• https://ai100.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj9861/f/ai_100_report_0831fnl.pdf
• (2019a). Principes de l’intelligence artificielle. Vers une focalisation
• humaniste? https://es.unesco.org/news/unesco-celebra-first-world-conference-promover-artificial-humanist-intelligence
• (2019). Top 10 des technologies émergentes 2019. http://www3.weforum.org/docs/WEF_Top_10_Emerging_Technologies_2019_Report.pdf