Comment les clubs sportifs capitalisent sur les données pour augmenter leurs performances

Alors que la Coupe du monde féminine de football 2019 vient de s’achever, le Tour de France et le tournoi de Wimbledon font la Une de l'actualité. Analyse de la performance, prévention de la blessure, élaboration d'une stratégie, repérage de talents... L'Usine Digitale revient sur quatre cas d'usage de l'exploitation des données par l'industrie du sport.

Arthur Le Denn

12 Juillet 2019 \ 10h02

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Arthur Le Denn

12 Juillet 2019 \ 10h02

Comment les clubs sportifs capitalisent sur les données pour augmenter leurs performances

Tennis, football, Formule 1… Aucune discipline n’échappe aujourd'hui à la data. Devenue l'outil privilégié du sportif professionnel, l’analyse de données optimise la condition physique, révolutionne les entraînements, améliore les performances et enrichit l’expérience supporter. A l’heure où les grandes compétitions internationales battent leur plein, L’Usine Digitale met la lumière sur la manière dont ces données sont recueillies et mises à profit.

1/ L’ANALYSE DE PERFORMANCE

Quand on parle data dans ce secteur, on pense immédiatement performances sportives. "C’est l’ambition première de l’opération, confirme Alan Jacobson, directeur des données chez l’éditeur de logiciels Alteryx. Nous rassemblons les données des dernières compétitions auxquelles les athlètes ont participé pour dégager un modèle comprenant une myriade de critères physiques." Il est alors possible d’isoler leurs points forts, mais surtout leurs faiblesses pour les corriger. Pour davantage de régularité, les données sont également recueillies lors des sessions d’entraînement.

Les cas d'usage se multiplient. L'Indien Infosys expliquait, à l'occasion de Roland-Garros, avoir "récolté des données sur les trente dernières années" pour développer son outil MatchPulse, qui isole les trois paramètres ayant le plus influé sur une rencontre. L'Allemand SAP a équipé le centre d'entraînement du club de football du TSG 1899 Hoffenheim pour remonter les données de jeu sur chaque exercice. Partenaire de l'écurie Mercedes-AMG Petronas Motorsport, dont les voitures embarquent jusqu'à 300 capteurs, l'Américain Tibco donne vie aux données sous la forme d'une plateforme de visualisation capable de "réaliser une analyse prédictive stratégique pour la course".

L’analyse de données permet aussi de personnaliser les entraînements. "Nous pouvons ainsi déterminer les périodes d’entraînement les plus favorables pour que l’athlète soit au meilleur de sa forme lors de sa prochaine compétition", indique Alan Jacobson. Alteryx aide, entre autres, l’équipe des Packers de Green Bay – qui évolue en NFL, la meilleure ligue de football américain – à exploiter ses données. En France, l’Institut national du sport, de l’expertise et de la performance (Insep) accompagne certains sportifs. "Dans certaines disciplines, la morphologie peut faire varier la performance entre 3 et 8 %, avance Arthur Leroy, qui réalise une thèse au sujet de l’apprentissage statistique appliqué au sport de haut niveau. On espère que les données pourront aider les sportifs à gagner quelques précieuses secondes."

2/ LA PRéVENTION DE LA BLESSURE

Visualiser de façon intuitive les données d’un athlète permet de mettre en lumière ses mauvaises habitudes. Au rugby, les joueurs du Top 14 portent par exemple tous un GPS – associé à d'autres types de capteurs tels que le gyroscope et l'accéléromètre – dans le dos. "Cela permet d’alimenter en continu jusqu'à une centaine d'indicateurs, qui permettent de recalibrer une vitesse de course ou un mauvais appui", illustre Arthur Leroy. Ce type de dispositif permet d'étudier la charge d'entraînement, les contraintes du sport de haut niveau et leurs liens avec la blessure. Les analystes recoupent de nombreuses données médicales pour savoir précisément quand une blessure se profile.

Au-delà de la data, la "Sports Tech" devrait avoir une grande incidence sur la gestion des blessures. La "réathlétisation" d’un sportif, dans un futur proche, sera accélérée grâce à la réalité virtuelle. Certains équipementiers développeraient par ailleurs des crampons connectés, qui se dévissent de manière personnalisée pour chaque joueur. Le but : prévenir l’apparition de pathologies liées au déséquilibre jambe droite/jambe gauche, très handicapantes, telles que la rupture des ligaments croisés.

3/ L’éLABORATION D’UNE STRATéGIE

Depuis les années 90, les entraîneurs britanniques et américains cherchent à optimiser la composition de leurs équipes en se reposant sur l’analyse de données. "Cela fait bientôt trente ans que les clubs de baseball appliquent la 'sabermétrie'", assure Alan Jacobson. Cette approche statistique, spécifiquement pensée comme un état des lieux de la discipline, se base sur les points engrangés par chaque joueur… ainsi qu’à ses erreurs défensives, notamment. "De quoi constituer une équipe des plus compétitives, en confirmant l’intérêt d’un recrutement ou en adaptant la position d’un athlète. Et ce, à moindre coût", souligne le directeur des données d’Alteryx. Une promesse de résultats.

Les données peuvent même influencer la manière dont un sport se pratique. Le basketball a par exemple connu une profonde mutation depuis leur avènement. "La tendance à viser le panier à trois points a été mise en lumière par la data, explique Arthur Leroy. Son intérêt a été établi grâce à la récurrence de certaines données dans le jeu." Alteryx a notamment collaboré avec le coach des Pistons de Détroit – qui évoluent en NBA, la meilleure ligue américaine de basketball – en ce sens.

4/ LE REPéRAGE DE TALENTS

Les professionnels de l’industrie du sport ont longtemps rêvé de savoir à l’avance quel jeune est susceptible d’exploser. L’analyse de données a exaucé leur vœu, selon Arthur Leroy : "En analysant les données de compétition des vingt dernières années, il pourrait être possible d'établir un modèle mathématique pour prédire leur évolution… et donc de confirmer l’avis d’un dénicheur de talents."

Le doctorant, qui accompagne les fédérations françaises d’athlétisme (FFA) et de natation (FFN) en ce sens, constate néanmoins "un manque de données disponibles, qui devrait priver la France de cette méthode de sélection au moins jusqu’aux Jeux olympiques de Paris 2024". La question d’un recueil automatisé de données est souvent au cœur des débats, notamment via les licences sportives comme l'applique d'ores et déjà la FFN. Objectif Los Angeles, en 2028 ?

L’expérience supporter bénéficie également de la data
Dans l’industrie du sport, l’analyse de données ne s’arrête pas à la lisière de la surface du terrain. Pour susciter davantage d’engagement, elle a recours à cette même méthode pour développer une série de services additionnels à destination de son public. Les données sportives alimentent des rubriques de statistiques "grand public" pour prolonger l’expérience après une compétition. "Aujourd’hui, l’expérience-type du supporter de Formule 1 permet de visualiser les accélérations et les freinages des pilotes. On peut aussi comparer les trajectoires des uns et des autres", relève Alan Jacobson. Pour attiser la curiosité des fans de tennis, sa société Alteryx a récemment fait un pronostic sur le vainqueur de l'édition 2019 du tournoi de Wimbledon à l'aide du machine learning – attention, spoiler : cette année, la coupe reviendrait, selon l'éditeur de logiciels, au Suisse Roger Federer (une information qui s'est finalement avérée non-concluante, le tournoi ayant été remporté par le Serbe Novak Djokovic ce dimanche 14 juillet 2019). Les données personnelles du supporter, renseignées lors de l’achat d’un billet notamment, permettent par ailleurs aux clubs de proposer des goodies personnalisés. Tout un programme.

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