Le Finale de la Coupe d’Europe Le 14 juillet, face à l’Angleterre, l’international espagnol Jesús Navas a disputé son dernier match avec son pays. Avec cette victoire à Berlin, les Rojas ont offert un départ parfait au joueur de 38 ans, seul survivant de l’équipe espagnole qui a remporté l’Euro en 2012 et le seul survivant de l’équipe dirigée par Iker Casillas qui a remporté la Coupe du monde de la FIFA en 2010.
Alors que la carrière internationale de Navas touche à sa fin, il continue de jouer pour le club de la Liga du FC Séville. En mai, Séville a annoncé que le défenseur avait renouvelé son contrat jusqu’au 31 décembre. Après sa retraite, Navas servira le club à vie.
Pour autant que vous le sachiez, l’intelligence artificielle générative (GenAI) pourrait avoir un rôle à jouer dans le choix du remplaçant de Navas à Séville, car le club dispose d’une plate-forme propriétaire appelée Scout Advisor pour passer au crible les rapports déposés par les recruteurs qui se déplacent dans le monde entier pour repérer et canaliser de nouveaux talents dans le système du club.
Le directeur des données du club, Elías Zamora, était à Kochi les 11 et 12 juillet pour le premier conclave GenAI organisé conjointement par IBM et le gouvernement du Kerala. Zamora est une figure improbable dans le monde du football, car il est un nerd des mathématiques parmi les sportifs – titulaire d’un doctorat en mathématiques appliquées de l’Université de Séville.
« Elias est un pionnier qui a réfléchi à la manière d’intégrer GenAI dans le sport, en particulier le football », a déclaré Dinesh Nirmal, vice-président senior (Produits) d’IBM Software. « Et maintenant, tout le monde essaie de faire la même chose. Et décoder l’argot d’un recruteur n’est pas facile. Par exemple, un excellent attaquant est parfois appelé un « tank ». Je ne savais pas que ce mot signifiait attaquant, je pensais qu’il désignait une sorte de tank. Mais, grâce à GenAI, Elias et son équipe ont complètement transformé, optimisé et automatisé le processus. »
Zamora a déclaré : « (Scout Advisor) ne consistait pas à utiliser l’IA, mais à avoir la bonne question et à trouver la bonne méthodologie pour la résoudre. Dans ce cas, il s’est avéré que c’était l’IA. Au FC Séville, nous avions généré beaucoup de données au cours des cinq dernières années. Nous avions beaucoup de données numériques et catégorielles. Et nous avons créé nos propres outils pour analyser ces données.
« Les analyses numériques examinent le nombre de minutes jouées par un joueur, le nombre de passes qu’il a effectuées, etc. Les analyses catégorielles examinent sa position principale, son équipe précédente, sa taille, etc. Nos systèmes étaient suffisamment performants pour analyser tout cela.
« Mais nous sommes aussi connus pour notre système de scoutisme. Les scouts nous envoient des rapports en langage libre. Nous avons reçu trois cent mille rapports de ce type au cours des cinq dernières années ; un million au cours des dix ou quinze dernières années. Qui peut lire ces rapports et en tirer des informations systématiques ? C’est impossible. »
Il a expliqué que Scout Advisor, qui fonctionne avec la plateforme Watsonx d’IBM, est venu ici. « Par exemple, l’avant-centre ou le tank », a-t-il expliqué. « Vous recherchez un joueur fort qui peut jouer avec sa tête, qui peut conserver la défense centrale, qui peut générer une deuxième occasion… Scout Advisor nous aide à affiner ce que nous recherchons, puis sélectionne le rapport qui contient un joueur avec les caractéristiques que nous recherchons. Dans ce cas, l’intelligence artificielle nous a permis de mieux utiliser l’intelligence humaine. »
Zamora a ajouté que la technologie avait également changé le recrutement sur d’autres plans. Par exemple, même si les 15 recruteurs de Séville visitent toujours 50 pays ou plus, un bon recruteur disposant d’un large réseau reçoit souvent des vidéos de joueurs potentiels, en plus d’avoir accès aux matchs locaux diffusés dans n’importe quel coin du monde. Il a précisé que le club n’utilisait pas l’IA pour prédire le résultat d’un match.
