Comment l’analyste de match de Mancini et De Rossi regarde un match de football

Bientôt, l’intelligence artificielle aidera les gardiens de but à sauver les tirs au but, mais aujourd’hui, le Big Data et l’analyse des matchs font déjà partie de la routine d’entraînement quotidienne des équipes de football professionnelles. Les entraîneurs des clubs et des équipes nationales ont inclus en permanence dans leur effectif des effectifs possédant des compétences techniques et informatiques pour gérer des logiciels de montage vidéo, des graphiques animés, des caméras tactiques, des drones et des programmes de gestion de données, à partir desquels extraire des indicateurs synthétiques à présenter aux joueurs pour la préparation des matchs.

Johan Cruyff il a dit que “jouer au football est simple, mais jouer au football simple est la chose la plus difficile qui soit”. Pour simplifier, il faut traduire la complexité qui se déroule sur un terrain de football à travers les choix des athlètes en fonction du ballon, de leurs coéquipiers et de leurs adversaires. Et c’est là que la technologie joue un rôle fondamental, comme si elle était le douzième homme sur le terrain. Nous en avons parlé avec Simone Contranentraîneur professionnel qui a travaillé à la FIGC pendant six ans, était le Analyste de match de l’équipe nationale italienne, champions d’Europede Sassuolo et Spal, avec l’entraîneur Daniele De Rossi, et travaille aujourd’hui dans l’équipe de Roberto Mancini en tant que collaborateur tactique dans Equipe nationale d’Arabie Saoudite.

Qu’est-ce que le football vu à travers les yeux du Match Analyst ?

“Un sport merveilleux qui repose principalement sur deux variables : l’espace et le temps. Au cours d’un match de plus de 90 minutes, un footballeur gère le ballon avec ses pieds pendant environ une minute et demie. Le temps restant, il fait des choix en fonction de la position. du ballon, des coéquipiers et des adversaires. Les variables sont potentiellement infinies, donc le Big Data et les technologies, ainsi que la sensibilité et les compétences de l’analyste, peuvent aider les entraîneurs à traduire cette complexité”.

Que font les Match Analysts et les Data Analysts ?

“L’analyste de match est un collaborateur de l’entraîneur et s’occupe de la stratégie tactique, du plan de match et de l’analyse des adversaires. C’est un professionnel qui analyse la dynamique du jeu et fait des observations stratégiques sur le comportement des joueurs. . Le Data Analyst, en revanche, est une figure professionnelle dotée de compétences informatiques avancées, connaît les langages de programmation, utilise des outils tels que Python et gère exclusivement le Big Data. Dans les pays latins comme l’Italie, l’Espagne et le Portugal, la figure du Match Analyst est. de plus en plus un rôle de terrain. Dans le modèle anglo-saxon, la figure du Match Analyst se rapproche de celle du Data Analyst même si on va vers une spécialisation des rôles”.

Comment s’intègre le travail de ces figures ?

“Le Data Analyst transfère les données les plus pertinentes au Match Analyst qui doit à son tour les traduire, les objectiver et les contextualiser, mettant à disposition du staff technique et des joueurs des indices synthétiques et faciles à consulter. C’est une chaîne de collecte, d’analyse et la sélection d’énormes quantités de données pour identifier quelques informations fondamentales. Transférer trop de données serait contre-productif car cela augmenterait le niveau d’insécurité.

Trouvez-vous un niveau d’attention adéquat sur des aspects aussi théoriques et complexes ?

“Le secret est de communiquer clairement certaines choses. Il y a un message de Luis Enrique, entraîneur du Paris Saint-Germain, que tout analyste de match connaît bien : “Si j’avais eu plus de temps, je t’aurais écrit une lettre plus courte”. Cela signifie que seules les petites informations réellement nécessaires doivent être transmises. Par exemple, l’entraîneur de basket-ball Gregg Popovic insère des bandes dessinées et des images humoristiques dans la vidéo pour analyser la concentration de très jeunes enfants, comme le sont souvent les athlètes professionnels.

Quels sont les indices les plus importants pour la tactique de course ?

“Les données sont comme du pétrole dont il faut extraire de la valeur sous forme d’informations utiles, pour lire les matchs et les situations tactiques individuelles, individuelles et collectives. Aujourd’hui, nous sommes en mesure de détailler certains indices synthétiques comme les Buts attendus – une statistique pour mesurer la probabilité qu’un tir devient un but, des indicateurs de danger, le nombre de transitions et d’attaques en profondeur, etc… Grâce à des dispositifs de suivi spéciaux, des données athlétiques et de positionnement des athlètes individuels sont collectées, mais aussi des informations sur la phase de possession du ballon et celle de non-possession. avoir le ballon. Nous sommes capables de décrypter des situations qui ne sont pas objectives et difficiles à interpréter, comme la réagression au pressing lorsque notre équipe n’a pas le ballon”.

Quelles sont les limites de l’analyse des correspondances ?

“Toutes les équipes sont préparées pour les matchs, nous savons pratiquement tout sur les adversaires, donc parfois nous risquons de voir des matchs bloqués. Mais nous évoluons pour ajouter plus d’imprévisibilité, en obtenant des données en direct pendant les matchs.”

Quelle est la contribution de l’analyste pendant le match ?

« L’Analyse Live s’ajoute à l’Analyse de Match préparatoire au match, c’est à dire l’extraction des informations observées pendant le match pour permettre à l’entraîneur de modifier rapidement le plan du match. Le Match Analyst équipé de tablettes, d’écouteurs et d’un logiciel spécial étudie le match depuis les tribunes et communique l’information en temps réel au collaborateur technique sur le banc, à côté de l’entraîneur. Le but est de s’adapter aux situations et de faire évoluer la course au fur et à mesure de son évolution. Grâce à Live Analysis, l’intervalle de quinze minutes entre la première et la seconde mi-temps est devenu une véritable rencontre technique.”

Utilisez-vous également des algorithmes d’Intelligence Artificielle ?

« L’expérimentation de l’IA dans le football a commencé et les perspectives sont intéressantes. Par exemple, dans l’étude des tirs au but, l’intelligence artificielle à des fins prédictives peut dériver des modèles pour tous les tireurs de penalty, en fonction de l’angle d’ouverture du pied au moment de l’impact sur le ballon. Une information qui sera ensuite mise à disposition des gardiens, mais aussi des tireurs de penalty, qui pourront encore affiner leur technique, pour être moins prévisibles.”

Un exemple de la manière dont le Match Analyst a contribué à débloquer un résultat ?

“Coupe d’Asie, Arabie Saoudite-Corée : pendant le match, nous conseillons à Roberto Mancini de profiter d’une ligne de passe autorisée par l’adversaire. Un conseil qui a produit une passe en profondeur pour l’attaquant qui a marqué le premier but. Dans ce cas, les données sont arrivées en jeu.”