L'application et l'impact de l'IA dans le basket-ball et la NBA

L'essor de l'IA dans l'analyse du sport

Avant de voir comment l'IA est utilisée pour améliorer les matchs de basket-ball, examinons l'évolution de l'IA dans le domaine du sport au fil des ans. 

Dans les premiers temps, l'analyse sportive reposait essentiellement sur des statistiques de base et des enregistrements manuels. Les choses ont commencé à changer en 1997, lorsque des systèmes de suivi des joueurs basés sur l'intelligence artificielle, comme Prozone, ont commencé à saisir des données sur les mouvements des joueurs. 

En 2009, la NBA a fait un grand pas en avant avec le suivi des joueurs et des ballons par l'IA de SportVU. Il s'agit d'une nouvelle étape qui a permis de réaliser des analyses détaillées et riches en données qui ont changé la façon dont les équipes examinent les performances des joueurs et la stratégie de jeu.

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Ces dernières années, nous avons vu 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, en passant par la robotique qui aide à l'entraînement.

À mesure que ces technologies continuent d'évoluer, les analyses basées sur l'IA deviennent courantes 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.

La NBA utilise l'IA de manière innovante 

L'une des façons les plus intéressantes dont l'IA a été introduite dans la NBA cette saison, c'est par le biais des robots. Les Golden State Warriors ont ouvert la voie avec leur initiative Physical AI, un système de pointe composé de robots dotés d'une intelligence artificielle qui les assistent 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 diffusé par l'équipe, Steph Curry, le meneur de jeu des Golden State Warriors, explique que, bien que cela ait été bizarre au début, les robots sont rapidement devenus une 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 suivre les 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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• Optimisation de la programmation du jeu: 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 téléspectateurs et rationalisent la saison.
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• Amélioration de l'engagement dans les médias sociaux: L'IA est utilisée pour générer automatiquement des bobines de faits saillants 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.

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

Le 2025 NBA All-Star Technology Summit était principalement consacré aux innovations en matière d'IA. En fait, dans un récent podcast, le président des opérations de basket-ball des Philadelphia 76ers, Daryl Morey, a expliqué comment l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM), est devenue une partie intégrante du processus de prise de décision.

M. Morey a déclaré : "Nous utilisons absolument les modèles pour voter dans toutes les décisions", soulignant que l'IA joue désormais un rôle dans l'évaluation de tous les éléments, depuis les choix de sélection jusqu'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 ainsi un nouveau degré de précision à la manière dont les équipes planifient l'avenir.

Morey poursuit en expliquant le rôle des LLM dans ce processus : "Il s'avère que les LLM sont assez performants en matière de prédiction. Ils ne battent pas encore les super-préviseurs humains [...]. Ils ajoutent un signal par rapport aux éclaireurs et à d'autres choses de ce genre. Nous les traiterons donc presque comme un seul éclaireur." 

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

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

Alors, comment fonctionnent les applications Vision AI telles que le suivi en temps réel des joueurs de basket-ball ? 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 suivre le moment où le ballon franchit le cerceau ou celui où un smash se produit, un système de vision par ordinateur intégré à YOLO11 peut détecter et suivre le 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 détecter les fautes, les jeux hors limites et d'autres violations en temps réel. 

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

Par exemple, si un joueur sort des limites du terrain, YOLO11 peut détecter la position de ses pieds par rapport aux lignes du terrain et alerter instantanément les officiels. Le modèle peut également suivre les 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 du basket-ball

L'utilisation de l'IA dans le basket-ball transforme tout, de la performance des joueurs à l'engagement des supporters, en ouvrant de nouvelles voies pour analyser le jeu et prendre des décisions plus intelligentes. Voici un aperçu des avantages que l'IA offre aux équipes et aux organisations de basket-ball :

• Une meilleure prise de décision: En tenant compte de plusieurs sources de données, les modèles d'IA peuvent aider à prendre 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 blessure.
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• Amélioration du dépistage: 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 perles cachées.

Bien qu'elle présente des avantages évidents, la mise en œuvre de solutions d'IA peut s'accompagner d'un certain nombre de défis. Voici quelques-unes des limites et des considérations clés à garder à l'esprit :

• Questions relatives à la confidentialité des données des données : La collecte et l'analyse d'un grand nombre de données sur les joueurs soulèvent des questions concernant la sécurité des données et la protection de la vie privée.
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• Gérer l'incertitude: Les modèles d'IA peuvent avoir du mal à tenir compte des facteurs spontanés et émotionnels qui caractérisent souvent les sports en direct.
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• Dépendance excessive à l'égard des données: S'appuyer trop fortement sur l'IA pourrait minimiser l'importance de l'intuition de l'entraîneur et la nature imprévisible du jeu.

L'IA au service du basket-ball

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 des matchs à la création de vidéos automatisées, en passant par l'affinement des stratégies d'entraînement et l'amélioration de l'engagement des fans. Au fur et à mesure que l'IA évolue, nous pouvons nous attendre à des analyses encore plus précises, à une meilleure prévention des blessures et à des connaissances plus approfondies sur les performances des joueurs.

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