Christophe G.
Les recruteurs de la Major League Baseball s’appuient traditionnellement sur une combinaison de statistiques et d’expérience pour identifier les joueurs de lycée et d’université susceptibles de devenir professionnels. Mais la ligue expérimente actuellement une nouvelle technologie qui pourrait contribuer à rendre le processus plus fiable.
Le système utilise deux caméras d’iPhone pour capturer les mouvements et l’intelligence artificielle pour analyser tout ce qui concerne le potentiel futur d’un joueur et son risque de blessure…
Le Wall Street Journal rapporte.
La chose la plus importante qu’une équipe de baseball puisse faire avant la sélection des joueurs amateurs est de prédire le succès futur des jeunes joueurs de baseball en développement. Le scouting a changé radicalement depuis qu’une explosion de données et de technologies est entrée dans le jeu il y a dix ans, et maintenant la Major League Baseball introduit un outil encore plus high-tech : l’analyse du potentiel des joueurs via l’intelligence artificielle.
La ligue s’est associée à Uplift Labs, une entreprise de biomécanique qui affirme pouvoir documenter les schémas de mouvement spécifiques d’un joueur potentiel en utilisant seulement deux caméras d’iPhone. L’installation a été mise à disposition pour l’évaluation des joueurs potentiels qui ont accepté de participer au MLB draft combine la semaine dernière en Arizona.
La physique de l’analyse des joueurs
L’analyse des joueurs avait déjà emprunté à une branche de la physique connue sous le nom de cinématique, parfois appelée « géométrie du mouvement ». Cette discipline combine des données que nous pouvons mesurer directement – telles que la position, la vitesse et l’accélération – avec la géométrie pour calculer des données qui ne peuvent pas être observées directement.
Dans l’analyse sportive, les données qui peuvent être mesurées comprennent des éléments tels que le taux de rotation de la balle pour les lanceurs et le moment du contact avec la balle pour les batteurs. À partir de là, le séquençage cinématique vise à déterminer comment un joueur transfère l’énergie à travers le bas du corps, le bassin et le thorax jusqu’au coude et à l’épaule.
Le séquençage cinématique nécessite généralement la fixation d’un ensemble de capteurs de mouvement sur le corps du joueur, ce qui présente des inconvénients évidents :
- Le kit de capteurs de mouvement est coûteux et n’est donc pas adapté à tous les joueurs.
- L’équipement du capteur lui-même peut affecter la façon dont le joueur se déplace.
- Il ne peut être utilisé que dans un laboratoire de sport, pas dans un match en direct.
Les caméras de l’iPhone et l’IA
En utilisant des caméras plutôt que des capteurs corporels pour générer les données de mouvement, l’analyse peut être effectuée au cours d’un jeu réel, avec des vêtements de jeu normaux. Cela permet d’obtenir une image beaucoup plus réaliste.
Le système idéal pour suivre la biomécanique serait une technologie sans marqueur, basée sur une caméra comme Uplift, qui peut être entraînée sur un joueur en situation de jeu plutôt que dans un laboratoire. La façon dont un joueur se déplace sur un monticule intérieur, en lançant dans un filet, n’est pas un ensemble de données parfait lorsqu’il s’agit de déterminer comment le joueur se déplacera lorsqu’il sera sous l’effet de l’adrénaline et fera face à un batteur dans un match de ligue majeure.
Peut même détecter la probabilité d’une blessure
Les blessures sont un risque constant pour les sportifs, qui peuvent les mettre hors d’état de nuire pour un simple match ou mettre fin à leur carrière de façon permanente.
Bien que certaines blessures ne puissent être prédites ou évitées, Uplift affirme que l’IA peut repérer les failles dans la technique qui augmentent la probabilité d’une blessure future.
Disons que si vous avez un bras trop évasé, vous savez qu’il peut y avoir une surcharge potentielle sur le coude, ce qui peut malheureusement conduire à une chirurgie de type Tommy John.
Bonnes et mauvaises nouvelles pour les joueurs
Les initiés du baseball affirment que ce type d’analyse peut être une bonne nouvelle pour certains joueurs, dont les statistiques passées peuvent ne pas refléter leur potentiel futur.
Certains agents de joueurs pensent que les données de mouvement pourraient aider les joueurs qui sont susceptibles d’aller dans les derniers tours de la draft, en montrant des compétences plus profondes qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes dans les résultats de l’école secondaire ou de l’université du joueur.
Mais cela pourrait être une mauvaise nouvelle pour d’autres.
Si un joueur est déjà projeté en tête de la sélection, les données de l’IRM ou les données de mouvement peuvent être utilisées par une équipe pour trouver des signaux d’alarme potentiels dans le profil athlétique du joueur, qui pourraient être utilisés pour négocier une prime plus petite pour le joueur lorsqu’il entre dans le baseball professionnel.
Quoi qu’il en soit, il est probable que les recruteurs de la Ligue majeure de baseball s’appuieront beaucoup plus sur ce type de technologie que sur les statistiques et l’instinct.
Photo : Joshua Peacock/Unsplash
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