L'application et l'impact de l'IA dans le basketball et la NBA

Grâce aux avancées technologiques, l'engagement des fans et l'analyse des joueurs sont devenus un élément important de l'industrie du sport. Les événements sportifs sont de plus en plus axés sur les données, et l'IA joue un rôle considérable dans cette évolution.

Auparavant, nous avons vu comment des technologies telles que la vision par ordinateur, qui aide les ordinateurs à voir et à comprendre ce qui se passe sur le terrain, ont eu un impact important dans des domaines tels que la Formule 1 et les Jeux olympiques. De même, la National Basketball Association (NBA) a récemment fait les gros titres pour son utilisation de l'IA de manière nouvelle et innovante. 

Cependant, la NBA est entrée dans la conversation sur l'IA il y a quelque temps. Depuis la création de la ligue en 1949, elle a rapidement adopté de nouvelles technologies pour se connecter avec les fans et améliorer le jeu. 

Aujourd'hui, des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 permettent d'aller plus loin dans l'analyse des performances du basket-ball en permettant la détection et le suivi d'objets en temps réel. L'IA de vision facilite l'analyse du jeu à la volée et permet de mieux comprendre ce qui se passe.

Dans cet article, nous examinons de plus près la manière dont l'IA et la vision par ordinateur sont en train de remodeler le basket-ball. Nous verrons comment ces technologies aident les équipes à track joueurs en temps réel, à analyser les données de performance avec plus de précision, à prendre des décisions d'entraînement plus intelligentes et à créer une meilleure expérience pour les supporters.

L'essor de l'IA dans l'analyse sportive

Avant de nous plonger dans la façon dont l'IA est utilisée pour améliorer les matchs de basketball, jetons un coup d'œil à la façon dont l'IA dans le sport a évolué au fil des ans. 

Au début, l'analyse sportive reposait principalement sur des statistiques de base et la tenue de registres manuels. Cela a commencé à changer en 1997, lorsque des systèmes de suivi des joueurs basés sur l'IA, comme Prozone, ont commencé à capturer des données sur les mouvements des joueurs. 

En 2009, la NBA a fait un grand pas en avant avec le suivi du ballon et des joueurs basé sur l'IA de SportVU. Cela a marqué une nouvelle étape qui a permis une analyse détaillée et riche en données qui a changé la façon dont les équipes considéraient les performances des joueurs et la stratégie de jeu.

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Au cours des dernières années, nous avons constaté une grande variété de techniques d'IA utilisées dans le sport - de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive à la vision par ordinateur pour l'analyse en temps réel et à la robotique qui aide à l'entraînement.

À mesure que ces technologies continuent d'évoluer, l'analyse basée sur l'IA devient courante lors des événements sportifs et des entraînements, aidant les équipes à acquérir un avantage concurrentiel et donnant aux fans des informations plus approfondies sur les jeux qu'ils aiment.

Les façons innovantes dont la NBA utilise l'IA 

L'une des façons les plus intéressantes dont l'IA a été introduite dans la NBA cette saison est par le biais de robots. Les Golden State Warriors ouvrent la voie avec leur initiative Physical AI, un système de pointe de robots alimentés par l'IA qui aident pendant les séances d'entraînement. 

Ces robots aident à tout, des exercices de rebond et de passe à la simulation de jeux défensifs, permettant aux joueurs d'obtenir un retour d'information instantané sur leurs performances. 

Dans un clip publié par l'équipe, le meneur des Golden State Warriors, Steph Curry, a déclaré que, bien que cela ait été étrange au début, les robots sont rapidement devenus partie intégrante de leur routine d'entraînement.

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Voici d'autres façons fascinantes dont la NBA utilise l'IA :

• Suivi des joueurs en temps réel: La ligue utilise la vision artificielle pour track mouvements et les positions des joueurs en temps réel. Cela permet aux entraîneurs d'avoir une vision instantanée et d'ajuster les stratégies à la volée.
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• Planification optimisée des matchs : La NBA utilise des outils d'IA pour analyser les données historiques, les performances des joueurs et la logistique afin de créer des calendriers de matchs qui stimulent l'engagement des spectateurs et rationalisent la saison.
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• Engagement accru sur les médias sociaux : L'IA est utilisée pour générer automatiquement des séquences de highlights et des clips personnalisés en décomposant les séquences de jeu, ce qui permet à la NBA de se connecter plus facilement avec les fans du monde entier.

Prédiction des résultats des matchs : Modèles d'IA pour l'analyse avancée de la NBA

Le Sommet technologique NBA All-Star 2025 a été principalement axé sur les innovations en matière d'IA. En fait, dans un podcast récent, le président des opérations de basketball des 76ers de Philadelphie, Daryl Morey, a expliqué comment l'IA, en particulier les grands modèles linguistiques (LLM), est devenue partie intégrante du processus de prise de décision.

Morey a noté : "Nous utilisons absolument les modèles comme un vote dans toute décision", soulignant que l'IA joue désormais un rôle dans l'évaluation de tout, des choix de repêchage aux stratégies de jeu. Ces modèles combinent des données en temps réel, des performances historiques et d'autres informations pour prédire les tendances et les résultats, ajoutant une nouvelle couche de précision à la façon dont les équipes planifient l'avenir.

Morey a ensuite expliqué le rôle des LLM dans ce processus : "Il s'avère que les LLM sont assez performants en matière de prédiction. Ils ne battent toujours pas les humains, comme les super prévisionnistes... Ils ajoutent un signal par rapport aux seuls scouts et autres. Nous les traiterons donc presque comme un scout." 

Au fil du temps, à mesure que ces modèles s'améliorent, ils pourraient jouer un rôle encore plus important dans l'avenir de la NBA.

Comment YOLO11 peut track joueurs et les mouvements du ballon au basket-ball

Alors, comment fonctionnent les applications de Vision IA telles que le suivi des joueurs en temps réel au basketball ? Prenons un peu de recul et passons en revue les détails techniques. 

Les modèles tels que YOLO11 prennent en charge une série de tâches de vision artificielle, telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et le suivi d'objets. Grâce à ces capacités, YOLO11 peut traiter chaque image vidéo d'un match de basket en temps réel. 

Par exemple, si nous voulons track quand le ballon franchit le cerceau ou quand un smash se produit, un système de vision par ordinateur intégré à YOLO11 peut detect et track ballon lorsqu'il quitte la main d'un joueur, se déplace dans l'air et entre en contact avec le panneau arrière et le panier pour marquer un point.

Un autre bon exemple est l'utilisation des capacités d'estimation de la pose de YOLO11. L'estimation de la pose consiste à identifier et à suivre les points clés du corps d'un joueur, comme les coudes, les genoux et les hanches, dans chaque image de la vidéo. Cela permet de créer une carte détaillée des mouvements d'un joueur, montrant non seulement où il se trouve sur le terrain, mais aussi comment il se déplace dans les moments importants. Les informations recueillies peuvent ensuite être utilisées pour analyser les performances, affiner les techniques d'entraînement et même contribuer à réduire le risque de blessures.

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Utilisation de YOLO11 pour l'assistance à l'arbitrage assistée par l'IA

Au-delà du suivi des joueurs et de l'analyse des mouvements du ballon, YOLO11 peut être utilisé pour l'assistance à l'arbitrage assistée par l'IA, en aidant à detect fautes, les jeux hors limites et d'autres violations en temps réel. 

En analysant les séquences vidéo image par image, la Vision IA peut fournir aux arbitres des informations supplémentaires afin de réduire les erreurs humaines. Elle peut également être intégrée aux systèmes de relecture instantanée pour signaler automatiquement les moments qui nécessitent un examen, ce qui rend le processus plus rapide et plus fiable.

Par exemple, si un joueur sort des limites du terrain, YOLO11 peut detect la position de ses pieds par rapport aux lignes du terrain et alerter instantanément les officiels. Le modèle peut également track contacts physiques excessifs entre les joueurs pour aider à identifier les fautes. 

De même, dans les situations où le ballon est en mouvement, YOLO11 peut analyser sa trajectoire pour déterminer s'il a entièrement franchi la ligne des trois points avant un tir ou s'il y a eu violation de la ligne de but. En automatisant ces détections, l'assistance à l'arbitrage pilotée par l'IA peut améliorer la précision de l'arbitrage, réduire les décisions controversées et rendre le jeu plus équitable pour les joueurs et les équipes.

Les avantages et les inconvénients de l'IA dans l'entraînement et la stratégie de basketball

L'utilisation de l'IA dans le basketball transforme tous les aspects, de la performance des joueurs à l'engagement des fans, ouvrant de nouvelles façons d'analyser le jeu et de prendre des décisions plus intelligentes. Voici un aperçu rapide de certains des avantages que l'IA offre aux équipes et aux organisations de basketball :

• Meilleure prise de décision : En tenant compte de plusieurs sources de données, les modèles d'IA peuvent soutenir des décisions objectives dans des domaines tels que la gestion des effectifs et les tactiques de jeu.
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• Entraînement personnalisé : En analysant les données des joueurs, l'IA peut aider à créer des programmes d'entraînement personnalisés qui améliorent les compétences et minimisent les risques de blessures.
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• Repérage amélioré : Les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données sur plusieurs saisons et ligues, aidant les équipes à identifier les talents prometteurs et à découvrir les pépites cachées.

Bien qu'il existe des avantages évidents, la mise en œuvre de solutions d'IA peut s'accompagner de son propre ensemble de défis. Voici quelques-unes des limitations et des considérations clés à garder à l'esprit :

• Problèmes de confidentialité des données : La collecte et l'analyse de vastes données sur les joueurs soulèvent des préoccupations concernant la sécurité des données et la confidentialité individuelle.
   
• Gestion de l’incertitude : Les modèles d’IA peuvent avoir du mal à tenir compte des facteurs spontanés et émotionnels qui définissent souvent les sports en direct.
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• Dépendance excessive aux données : Le fait de trop se fier à l'IA pourrait minimiser l'importance de l'intuition d'un entraîneur et de la nature imprévisible du jeu.

L'IA au basketball est un slam dunk

L'IA redéfinit le basket-ball de manière passionnante. Du suivi des joueurs en temps réel avec YOLO11 aux modèles prédictifs qui aident les entraîneurs à prendre des décisions plus intelligentes, ces technologies donnent aux équipes de nouveaux outils pour analyser le jeu et améliorer les performances. 

La NBA utilise déjà l'IA pour tout, de l'optimisation des calendriers de matchs et de la création de séquences de faits saillants automatisées à l'amélioration des stratégies d'entraînement et à l'amélioration de l'engagement des fans. À mesure que l'IA continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à des analyses encore plus précises, à une meilleure prévention des blessures et à des informations plus approfondies sur les performances des joueurs.

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