Big Data, appelez-le « Coach »

Les parisiens prenant le métro n’ont pas pu louper la campagne d’affichage « Descendre 1 station avant = 1400 pas », campagne qui fait la promotion d’un bracelet connecté. Le business des objets connectés du type bracelet, montre, ou autres capteurs d’activité, est en plein essor. Ces objets, via les informations qu’ils restituent, vous incitent à vous dépenser voir même vous dépasser.

Du suivi personnalisé allant jusqu’au coaching

Nike+, créé en 2006, est une belle illustration de ce phénomène, le service connait une très forte croissance depuis quelques années. En France 4 produits sont proposés : application running, montre « sport » connectée, application coach personnel et le récent bracelet Fuelband. Ce dernier se présente comme le « moyen intelligent, simple et fun d’être encore plus actif » avec le slogan « Motivé. Partout. Tout le temps ». Nike+, en 2013, revendiquait quasiment 20 millions d’utilisateurs dans le monde!

Nikeplusproducts

Bref, si certains pensaient que l’accompagnement de l’activité sportive ou quotidienne (nombre de pas, sommeil etc…) par des objets connectés était juste un effet de mode, les dernières tendances montrent clairement qu’il y a un marché captif pour ces usages et que les produits ne sont pas du tout déceptifs.

Au-delà du monitoring de l’activité on assiste aussi à l’émergence du coaching personnel plus pointu. C’est par exemple le cas pour le golf avec la solution Swing Tip, un capteur à clipser sur votre club de golf qui analyse votre mouvement (votre swing). Ce capteur est proposé par la société Mobicoach qui propose aussi des e-cours de golf durant lesquels vos coups sont décortiqués en vidéo live par un coach. Swing Tip coûte 100$ et envoie sur votre iphone le décryptage de votre swing (vitesse, angle etc…) pour vous aider à progresser.

SwingTip

Ces solutions technologiques sont bien entendu basées sur la capture, le traitement et l’analyse de données en temps réel. Le Big Data n’est pas loin. Ceci dit, pour être un peu puriste, la quantité de données envoyée par un bracelet connecté sur un iphone pour réaliser un tableau de bord n’est pas énorme: pas besoin de lac de données, de parallélisation des calculs ou même de machine learning pour suivre une activité quotidienne. Il ne s’agit donc pas de Big Data à proprement parler.

Mais imaginez que soyez manager sportif et que vous souhaitiez améliorer les performances de votre équipe en utilisant un maximum de sources d’information : par exemple les capteurs de chaque joueur pendant les matchs et les entraînements, les déplacements filmés par les caméras, les informations sur vos futurs adversaires, les twit de vos joueurs pour connaitre leur humeur, et bien sûr tout ceci sur un historique le plus long possible… alors là oui, la quantité et la diversité des données imposent une approche Big Data.

Une analyse de l’ensemble des données peut faire gagner une coupe du monde

SAP (société allemande de logiciels, sorte d’IBM européen) a ainsi utilisé ces technologies pour accompagner une équipe de football lors de la dernière coupe du monde au Brésil:

  • capteurs dans les chaussures et les protège-tibias pour analyser les mouvements, les accélérations mais aussi les informations biométriques (rythme cardiaque etc…)
  • vidéos des matchs pour modéliser le comportement de l’équipe en attaque, en défense, en fonction de l’adversaire etc…

SAP a capté ces données, les a intégrées dans sa plateforme de calcul « intensif » HANA et les a restituées de la manière la plus lisible possible au staff de l’équipe (la visualisation de l’information est un des défis majeurs du Big Data). Ceci a aidé à débriefer les matchs terminés et préparer les suivants. L’équipe, la seule, ayant bénéficié de cette solution SAP était l’Allemagne… finalement championne du monde.

Alors, coup de chance pour SAP qui attire les projecteurs sur sa solution ou coup de chance pour l’équipe d’Allemagne qui en a profité avant les autres pour devenir championne? De manière objective SAP a probablement apporté sa petite brique à l’édifice mais personne n’osera affirmer que le football est une science exacte et que l’Allemagne n’aurait pas gagné sans cela.

La seule certitude concerne le fait qu’il y aura des suites à ce premier test:

  • d’autres équipes de football vont s’équiper (le Bayern Munich l’a déjà annoncé en août)
  • la tendance s’affirme déjà en dehors du football : SportVu propose une solution analytics (à partir des vidéos) pour la NBA alors que IBM Slam Tracker analyse les échanges durant les Grands Chelems à partir de 8 ans d’historique
  • l’approche va s’enrichir : aujourd’hui elle sert à préparer les matchs (quelle tactique? quel joueur en forme? etc…). Demain les informations seront traitées en temps réel : qui doit être remplacé car fatigué? Quel changement tactique opérer? Quel écart avec le plan initial? etc…

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Un approche froide au détriment de la magie du sport?

Trop de chiffres? Moins de place au mystère? Le talent ou l’instinct d’un joueur ne peuvent-ils pas compenser une baisse de forme apparue sur un capteur? Autant de questions qui remettent un peu en cause la systématisation de l’approche « Data » du sport de haut niveau.

Cependant, quoi qu’on en pense, il ne faut pas oublier que le sport est avant tout un business qui, parfois, brasse des milliards d’euros. Ceci pour dire que si l’équipe X découvre qu’elle peut augmenter de 1.17% ses chances de gagner le championnat en investissant dans un outil SAP et en recrutant un analyste (le budget de cet investissement ne pesant rien versus la masse salariale du club) alors pensez-vous qu’elle hésitera à investir? La réponse est claire : sûr à 100% qu’elle investira, mais aussi sûr à 100% qu’elle n’aura aucune garantie sur sa réussite, elle augmentera juste un peu ses chances de victoire.

Et puis les sportifs sont avant tout des êtres humains donc pas totalement rationnels avec une composante psychologique qui pèse lourd dans la performance finale. La volonté et la confiance face à l’adversité sont complexes à évaluer avec de simples statistiques, même Twitter ne donnera jamais cela.

 

En conclusion l’explosion de l’utilisation des données dans le sport est inévitable, grâce ou à cause des usages rendus possibles par le Big Data. Toutefois, ces utilisations n’iront pas au-delà du simple rôle d’outil d’aide au management, la magie liée à l’incertitude perdurera. Je comparerais bien l’avènement du Big Data dans le sport à l’arrivée des nutritionnistes dans ce secteur il y a une vingtaine d’année, aujourd’hui plus aucune structure de haut niveau ne se passe d’eux pourtant ils ne garantissent en rien la victoire, c’est juste que leur effet s’avère globalement bénéfique.
Quelques liens utiles:

GuideInformatique – Equipe d’Allemagne01net – Equipe d’Allemagne, SportOffice – Big Data, Lexpress – Equipe d’Allemagne, USAToday – Big Data, DataBusiness – Sport.

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