Le rôle des données dans le sport ne cesse de croître, et a changé la façon dont nous comprenons et améliorons les performances sportives. Aujourd’hui, grâce à l’avancée des technologies, notamment de l’intelligence artificielle (IA), des startups comme Deeptimize sont en première ligne pour transformer l’analyse sportive. Elles offrent des outils avancés qui aident à mieux comprendre les performances, à engager les fans, et à découvrir de nouvelles opportunités économiques pour les acteurs du sport.
Selon un rapport de Mordor Intelligence, le secteur de l’analyse sportive était estimé à 1,05 milliard de dollars en 2020 et devrait croître au rythme annuel de 30 % pour atteindre 5,11 milliards de dollars en 2026. Aux prises avec des données complexes et mal structurées, les grands noms du secteur peinent cependant à suivre le rythme. Mais les récentes innovations technologiques laissent entrevoir une nouvelle ère dans l’analyse et l’exploitation plurielle de la donnée sportive..
L’IA pour démocratiser la donnée sportive
Désormais, le sport transcende la simple performance physique et génère une quantité impressionnante de données à décrypter… Ces informations, pourtant précieuses, sont souvent désorganisées et difficiles à analyser avec les méthodes traditionnelles. Le défi est grand, surtout quand c’est liés à l’analyse traditionnelle des données sportives, qui incluent principalement le traitement de volumes énormes de données, la gestion de leur complexité et variabilité. Ces limites rendent difficile l’utilisation optimale des données dans l’amélioration des performances et des stratégies sportives.
L’utilisation des données pour améliorer les performances n’est pas nouvelle dans le sport. Mais avec les progrès technologiques récents, au premier rang desquels l’IA, ce domaine connaît une véritable accélération. Deeptimize, par exemple, propose une solution intégralement conçue autour de l’IA, capable d’identifier toutes les actions d’intérêts (comme une touche ou un corner pour le football, un essai pour le rugby…) avec une précision inédite. Autant d’informations qui permettent une analyse en temps réel à partir d’une simple captation idéo, en direct comme en différé. Cette révolution ouvre la voie à des analyses beaucoup plus poussées, plus précises et plus rapidement accessibles. Elle constitue un outil puissant d’aide à décision, y compris pour des sports qui n’avaient jusqu’ici pas accès à de telles possibilités. Et pour cause : les opérateurs traditionnels confient à des vidéo analysts le soin de coder en direct, souvent sur le lieu des événements, les différentes actions du jeu. On imagine sans peine le progrès apporté par l’IA, tant en termes de précision et de rapidité qu’en termes économiques.
Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) offrent donc des perspectives inédites en traitant et en analysant rapidement les données. Ces technologies permettent en effet de révéler des tendances et des motifs que même les experts pourraient ne pas voir. En cela, les technologies développées par ces startups apportent des réponses concrètes aux problématiques du secteur : en développant des outils d’IA capables de comprendre chaque facette d’une compétition , elles l’analyse sportive en profondeur.
Pourquoi l’analyse des données dans le sport est-elle utile ?
L’analyse de données sportive par l’intelligence artificielle change profondément la donne. Elle permet d’optimiser les performances des athlètes et aide à prévenir les blessures, en comprenant mieux comment le corps fonctionne. Dorénavant plus ciblées et adaptées aux besoins spécifiques de chaque athlète, les méthodes d’entraînement gagnent en efficacité et en personnalisation. Pour les spectateurs, cette nouvelle ère technologique se traduit par une expérience enrichie et immersive. Elle renforce le lien émotionnel avec les équipes et augmente l’interaction.
Et l’on en déduit donc que cette rupture technologique dépasse de beaucoup le strict cadre sportif : elle influence positivement l’engagement des fans et par ricochet l’investissement des sponsors et donc les revenus des clubs et autres organisations sportives. L’exploitation stratégique des données ouvre aussi aux médias sportifs de nouveaux horizons pour la création de contenus toujours plus captivants.
