Le basket de haut-niveau n’est pas seulement physique. Grâce à des capteurs et à l’intelligence artificielle, l’analyse des matchs occupe une place centrale en NBA.

La collecte de données de match et leur analyse a profondément transformé le jeu pratiqué en NBA durant la dernière décennie et l’intelligence artificielle (IA) promet à la ligue professionnelle nord-américaine de basket un impact encore plus marqué dans les années à venir.

Une équipe identifie, grâce à l’IA, une façon de défendre qui lui permet de l’emporter en finale. Le scénario n’a rien de futuriste. Il s’est produit en NBA il y a déjà plusieurs années…

Une révolution dans le sport

« Ça a été le moment clef », assure le fondateur de cette start-up qui fournit à la ligue une immense quantité de données sur le positionnement et les déplacements des joueurs durant une rencontre, recueillies grâce à des caméras.

La révolution a démarré au début des années 2000, avant que la NBA équipe toutes ses salles de caméras spéciales en 2013. En 2023, une innovation technologique a permis de passer à la 3D, un nouveau trésor pour les franchises de la ligue.

Grâce à 29 points d’identification différents pour chaque joueur, « désormais vous ne savez pas seulement où ils sont, mais comment est placée leur épaule, leur genou », explique Ben Alamar, un des premiers consultants dans le domaine.

« Maintenant qu’on voit les membres, on peut évaluer si une posture défensive est bonne » ou pas, prend comme exemple Tom Ryan, vice-président de la NBA chargé de la recherche.

L’évolution de l’IA dans les sports.

Une technologie adoptée par plusieurs équipes

« Aujourd’hui, les 30 équipes (du championnat) s’en servent de façon significative », selon Ben Alamar. « À des degrés divers, mais personne ne fait l’impasse. »

Houston, Golden State et Oklahoma City sont souvent cités parmi les premières équipes à avoir franchi le pas, au tournant des années 2010.

Cette saison, Oklahoma City, meilleure équipe de saison régulière, « joue différemment », relève Dean Oliver, considéré comme le pionnier des « analytics » (l’analyse de données spatiales) en basket. « Ils provoquent plus de balles perdues et, en attaque, en commettent moins que les autres. Donc ils ont un avantage » fourni, pour partie, par l’IA.

« Cela ne va pas faire passer une équipe de 25 à 70 victoires sur la saison, mais cela peut l’amener de 50 à 55 ou 56 », estime Ben Alamar.

Aucune de la dizaine d’équipes contactées par l’AFP n’a accepté d’évoquer ses pratiques, le sujet étant considéré comme stratégique…

Les robots sont utilisés par les équipes de basket-ball pour préparer les matchs.

« S’aligner »

Avant même l’arrivée de la troisième dimension, les effets sur le jeu étaient déjà sensibles, souligne Dean Oliver, avec notamment une accélération en attaque, pour créer des tirs ouverts.

« On est dans l’optimisation des shoots », poursuit celui qui a créé le ESPN Analytics Group, ce qui a poussé les équipes à privilégier le tir à trois points, avec un nombre de tentatives qui a doublé en quinze ans.

« Toute la ligue est très loin dans l’analyse de données », a commenté, lors du All-Star Game, le meneur de Milwaukee, Damian Lillard. « On vous dit: on ne veut que des trois-points ou des lay-ups, pas de tirs à deux points. Cela enlève au jeu une partie de son originalité. »

« Vous ne pouvez pas jouer d’une façon si tout le monde joue d’une autre », a-t-il ajouté. « Il faut s’aligner avec ce qui marche pour gagner. »

L’affaire a pris de telles proportions que le commissaire de la NBA, Adam Silver, a indiqué que des changements étaient à l’étude pour limiter l’uniformisation du jeu.

Exemple d’utilisation de l’IA pour détecter la pose d’un joueur.

De multiples projets pour l’IA

« Il y a encore beaucoup de marge d’amélioration » dans l’analyse de données, avance Dean Oliver. « On a une masse de données (tirées de la captation en 3D, (NDLR) mais on ne l’a pas encore convertie en connaissances qui puissent être relayées aux joueurs. »

Le consultant voit notamment l’IA contribuer en défense, « qui est un peu en retard » par rapport à l’attaque.

La ligue, elle, mène de front plusieurs chantiers liés aux « analytics » et à l’IA, notamment sur l’arbitrage, car si l’analyse prenait auparavant des heures, elle se fait aujourd’hui en temps réel.

« Notre idéal, ce serait de pouvoir utiliser les capteurs pour dire, par exemple, qui a touché en dernier une balle sortie en touche, plutôt que d’avoir à regarder la séquence » pour qu’un arbitre fasse le même constat, décrit Tom Ryan. « Il s’agit de prendre des décisions (arbitrales) avec plus d’acuité, plus vite et avec de la transparence pour les fans. »

La transformation de données spatiales est aussi un moyen de diversifier son offre, comme lors du match de Noël entre San Antonio et New York qui a bénéficié d’une retransmission alternative, en temps réel, sous forme de jeu vidéo, grâce à l’IA.

« Nous voulons vendre notre sport, fait valoir Tom Ryan, et le présenter sous des formes attractives. »

sources: @BenCAlamar, RTBF, ultralytics…

Parier : une guerre contre l’IA & Bookmakers

Dans le monde ultra-compétitif des paris sportifs, les tipsters doivent aujourd’hui faire face à un adversaire redoutable : l’intelligence artificielle (IA).

Si le basket est un terrain fertile pour les parieurs aguerris en raison de ses nombreuses statistiques et de son rythme effréné, c’est aussi un des sports les plus impactés par les technologies d’analyse prédictive.

Les bookmakers comme les parieurs professionnels utilisent déjà ces technologies pour affiner leurs stratégies. Mais pour les tipsters indépendants, c’est un véritable tournant.

L’IA permet aux bookmakers d’ajuster leurs cotes en temps réel avec une précision chirurgicale. Et pas que… les Books en rajoutent en baissant les handicapes ou les cuts de performances joueurs volontairement ou pas 😉

Résultat : les opportunités où la cote est “trop généreuse” deviennent extrêmement rares et se corrigent très vite. Pour nous les tipsters, le défi est d’être plus rapide que les algorithmes, ou de se spécialiser sur des marchés de niche. Sauf que quand il faut poster à une heure convenable et permettre aux gens de suivre ça devient plus compliquer.

Le basket est un sport de runs, de scoring explosif, de revirements. Cela rend les prédictions très délicates. Là où l’IA peut absorber des milliers de matchs pour ajuster ses modèles, un tipster peut facilement surestimer une tendance fragile ou sous-estimer un facteur invisible, comme l’impact d’un rôle player ou d’un temps mort stratégique. Sans parler du fait qu’on maîtrise pas l’adresse des joueurs !

Malgré ces défis, tout n’est pas perdu. Les tipsters peuvent évoluer et même coexister avec l’IA c’est une question d’adaptation.

L’IA n’est pas l’ennemi du tipster, mais elle en modifie profondément le rôle. Dans un univers où tout va plus vite et devient plus technique, les tipsters doivent se réinventer pour rester compétitifs.

Dans le monde des paris sur le basketball, leur avenir passe sans doute par une meilleure maîtrise de la donnée, mais aussi par la mise en avant de ce que l’IA ne peut pas encore faire : lire le jeu, avoir l’oeil du coach, sentir le momentum, flairer la surprise, ou raconter le match avec passion !

Ca ils savent pas encore faire alors on se remet en question, on s’adapte et on avance !

Bon BET à tous 🧠