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DataMag Sport et data, un duo gagnant !

Ça ne vous a peut-être pas échappé, mais l’utilisation de données est omniprésente dans l’univers du sport ! Les professionnels et leurs entraîneurs sont de plus en plus nombreux à s’appuyer sur l’analyse des performances sportives pour construire des stratégies gagnantes. Et depuis quelques années, cet usage de la data se démocratise et devient l’apanage des sportifs amateurs.

Alors pourquoi un tel intérêt du monde sportif pour la data ?

Sport et data, une belle histoire d’amour

C’est à la fin du 19ème siècle que des données sont pour la première fois utilisées pour analyser la pratique d’un sport. Henry Chadwik, un journaliste sportif et statisticien passionné de baseball, invente en 1956 une feuille de pointage, dans laquelle il note toutes les actions réalisées au cours des matchs (les points, les coups, les erreurs…).

A partir de ces informations, il crée un indicateur de performance des frappeurs, qu’il nomme “la moyenne au bâton”. Quelques années plus tard, sur la base du travail de Henry Chadwik, l’historien Bill James met au point une nouvelle approche statistique du baseball, la sabermétrie, dont le principe est de fonder la stratégie du jeu sur une connaissance objective à partir de chiffres précis, de statistiques et de données vérifiées.

Comme le raconte le livre Moneyball de Michael Lewis – adapté au cinéma en 2011- c’est à partir des années 2000, que cette méthode révolutionnera profondément la pratique du baseball avant de se développer dans les autres sports collectifs. Billy Beane, manager des Oakland Athletics, s’est appuyé sur la sabermétrie pour constituer une nouvelle équipe plus compétitive. Avec l’aide de cette méthode, il a recruté des joueurs peu cotés dont il a estimé le fort potentiel, en analysant leurs performances passées. S’en est suivie une remontée spectaculaire des Oakland Athletics.

Un enjeu prioritaire : collecter les données des sportifs en pleine action

Pour avoir une analyse de données la plus exhaustive possible et en tirer profit, les experts collectent un maximum d’informations, c’est le tracking. Aujourd’hui, cette collecte portée par de nouvelles technologies est facilitée par le déploiement de capteurs de mesure miniatures adaptés aux différents sports, installés sur le sportif ou sur ses équipements.

Objets connectés portés par les sportifs, les wearables (bracelets, montres, lunettes de réalité augmentée, protège-dents, maillots ou chaussures intégrant des puces RFID, …) fournissent des informations statistiques en temps réel comme la vitesse, la distance parcourue, les calories dépensées, le rythme ou l’accélération cardiaques.

Quid des capteurs embarqués ? En Formule 1, discipline maîtresse dans la collecte des données, les ingénieurs de l’écurie Mercedes, mesurent et analysent pendant les essais, environ 500 Go de données grâce à 300 capteurs posés à l’intérieur et à l’extérieur des véhicules.

Quant au trimaran Maxi Banque Populaire XI, il compte plus de 200 capteurs qui intègrent des technologies de pointe. C’est ce que vous pourrez découvrir dans l’interview de Clément Duraffourg, ingénieur au bureau d’études du Team Banque Populaire aux côtés de toute l’équipe qui accompagne les deux skippers Armel Le Cléac’h et Kevin Escoffier.

_{© Jean-Marie Liot / Transat Jacques Vabre.}

Des résultats indispensables pour améliorer la performance sportive

Dans le football, les sélectionneurs disposent désormais d’informations précieuses pour le recrutement des équipes. Les montants des transferts sont indexés sur les données des joueurs, comme par exemple le pourcentage de possession de balle dans les 30 derniers mètres adverses, l’historique de leurs blessures ou leurs contributions individuelles dans les actions décisives.

Pour la préparation physique, les coachs personnalisent les programmes des sportifs en fonction de leurs points forts et de leurs faiblesses. Ils conçoivent des entrainements sur mesure (fréquence, type d’exercices, nutrition, mental, équipement …) pour développer au maximum les points de force des sportifs sans puiser trop intensément dans leurs ressources. Outre l’amélioration des performances, cette optimisation de la préparation a aussi pour effet de limiter les blessures grâce à la prédiction des risques.

De plus, dans l’élaboration des schémas tactiques, la data devient incontournable pour les entraîneurs.

Un des exemples les plus parlants est le cas du cycliste Christopher Froome qui a remporté 4 Tours de France en 2013, 2015, 2016 et 2017 avec l’équipe Sky. Les data analystes ont prouvé que ce cycliste consommait moins d’énergie en montagne lorsqu’il restait assis sur sa selle, plutôt qu’en pédalant debout sur son vélo « en danseuse ». Ainsi, il disposait de plus de force pour remporter les épreuves finales.

Autre exemple, le basket-ball a connu une profonde mutation grâce à l’analyse comparée des taux de réussite des tirs à deux versus trois points. Les données ont prouvé qu’il était plus rentable pour un joueur de tenter un tir à longue distance, au-delà de la ligne des trois points, que de se rapprocher du panier en faisant des passes à ses coéquipiers et réussir un tir à deux points. D’où l’avènement du tir à trois points. On comptait 15 tentatives par équipe par match en moyenne en 2001 contre 30 en 2019, soit environ un tir toutes les 30 secondes. Et cette exploitation de la data influence désormais la formation des basketteurs de demain : les jeunes tirent de plus en plus loin, et sont de plus en plus efficaces.

Si dans l’univers sportif professionnel, la data est désormais un incontournable et les data scientists sont au service des grands enjeux de compétition et de sport business, l’usage de la data gagne également le sport amateur. Pour preuve, la quasi-totalité des joggeurs du dimanche monitorent aujourd’hui leurs performances dans des applications dédiées, via leurs montres connectées, du coaching virtuel et autres systèmes de comparaison de leurs performances avec leur réseau.

Sport et data, nous n’en sommes qu’au début !

La démocratisation de la data est encore à géométrie variable en fonction des sports, car pour produire toutes ces mesures et analyses pointues, il est primordial de disposer d’infrastructures techniques en capacité de stocker des données et d’équipes de data scientists pour les analyser. Si seules les structures de taille importante ont les moyens financiers nécessaires pour y parvenir aujourd’hui, nul doute que l’importance stratégique de la data dans le sport verra se développer de nouveaux modèles au service de tous les sportifs.

Retrouvez 2 interviews qui illustrent l’usage de la data dans le sport 

L’interview de Clément Duraffourg, ingénieur au bureau d’études du Team Banque Populaire. Clément travaille sur l’innovation et la performance du bateau aux côtés de toute l’équipe qui accompagne Armel Le Cléac’h et Kevin Escoffier, les deux skippers du Maxi Banque Populaire XI (10 mn).

L’intervention de Fabien Galthié à l’événement Hello Data organisé par SAS sur le rôle de la data et de l’analytique dans l’amélioration des performances de l’équipe de France de rugby. Il y explique de quelle façon il analyse les données d’une équipe adverse pour mettre en place son plan de jeu et comment il étudie les axes d’amélioration de son équipe, notamment pour que ses joueurs conservent plus d’énergie en fin de match. (30 mn).

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