Sport : plus haut, plus loin, plus fort avec la data science
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Sport : plus haut, plus loin, plus fort avec la data science

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Performance des athlètes et expérience des spectateurs : même combat ! Avec des enjeux de plus en plus importants, le sport se tourne vers la data science qui promet de réels gains sur le terrain comme dans les tribunes.

90 milliards de dollars. C’est la valeur du marché mondial du sport en 2017 selon l’institut Statista. En 2005, ce marché pesait moitié moins ! Toujours plus compétitif – et avec des enjeux financiers croissants, le sport professionnel provoque une pression de tous les instants sur les athlètes. À ce titre, optimiser les charges de travail, anticiper les blessures ou prédire la stratégie d’un concurrent se révèlent des atouts majeurs.

 

Vers une industrialisation de la collecte des données sportives

À l’heure du quantified-self, les sportifs n’échappent pas à la récolte de données sur leurs activités. Bien au contraire. Ces données sont physiologiques (rythme cardiaque, taux de redox), psychologiques (état de forme auto-évaluée, réponse neurologique lors d’un entraînement), individuelles ou collectives… En bref : une avalanche d’information de toutes natures. Dès lors, nous assistons à une transformation profonde depuis une collecte et utilisation « artisanale » vers une vraie industrialisation informatique et mathématique des données sportives.

 

Data science : des promesses alléchantes pour les performances

Pour optimiser la performance sportive, la data science fait aujourd’hui figure d’incontournable dans la trousse des entraîneurs, préparateurs et athlètes. Et ce quel que soit le sport. La valeur ajoutée est immense: la personnalisation des analyses permet d’obtenir des réponses quantifiées et objectives sur leurs ressentis. Grâce à elles, les entraînements sont adaptés via des modélisations statistiques qui tiennent compte du travail individuel et collectif. De quoi atteindre une performance record pour les jours de compétitions et même limiter les blessures.

Par exemple, un footballeur se verra prescrire une préparation physique sur vélo afin de maintenir ses capacités cardiovasculaires, au lieu d’exercices plus traumatisants comme les courses fractionnées. Cet exercice moins violent pour les adducteurs du joueur limitera l’apparition de pubalgie ; il s’agit d’un transfert de la charge d’entraînement.

 

Élargir le spectre des données analysées

Pour remporter une compétition, la data science ne se limite pas aux athlètes d’un seul camp. L’analyse des adversaires – notamment leur stratégie – se révèle tout aussi primordiale. Les environnements dans lesquels les sportifs évoluent sont largement exploités (caméras, sondes de vitesse, GPS).

Dans le sport de haut niveau, ces analyses doivent être gérées de façon instantanée ou à partir d’études a posteriori. Par exemple, les courses au large comme la Transat Jacques Vabre qui se déroule sur plusieurs dizaines de jours peuvent bénéficier d’une expertise fine du biais des modèles météo sur leurs parcours. En adaptant les cartes de prévisions qu’ils reçoivent des organismes météo, leur routage peut être modifié pour gagner quelques minutes, heures voire jours.

 

De la performance à l’expérience des supporteurs

Toutefois, la data science dans le sport ne s’arrête pas au terrain. Optimiser la monétisation devient un sujet brûlant. La performance sportive – subissant souvent des hauts et des bas – ne suffit pas à fidéliser les supporters, et donc à assurer un remplissage d’un stade ou bien la vente de produits dérivés.

Ces supporters ne viennent plus uniquement pour assister un match, mais pour vivre une expérience qui leur est propre. L’objectif des clubs ? Prolonger l’expérience au-delà des jours de compétition pour faire vivre la passion 365 jours par an.

L’accès à des applications mobiles, la commercialisation des consommables par méthodes dites « cashless », les sites web ou les billetteries en ligne sont autant de sources de données utiles à la personnalisation de l’expérience et à l’attrait du spectacle offert. Ainsi les commerciaux des structures sportives peuvent s’appuyer sur des analyses statistiques afin d’anticiper le comportement de leurs clients, et donc d’adapter leurs offres pour une meilleure rentabilité. Un moyen parmi d’autres de fidéliser mais aussi de convaincre de nouveaux fans comme d’éventuels sponsors.

Le « data-driven sport » est né. À vos marques ! Prêts ? Partez !

 
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