Améliorer la prédiction de la trajectoire d’une balle grâce à l’IA pour la vision

Quand ton joueur de basket préféré tire au panier, tu peux souvent deviner si le ballon va entrer ou le manquer. En tant qu’humain, tu peux le prévoir parce que tu as probablement vu différents matchs de basket et sais à quoi t’attendre. Imagine maintenant une machine qui regarde un match de basket à travers une caméra et essaie de déterminer si le ballon va entrer dans le panier.

C’est beaucoup plus compliqué. Reproduire l’intelligence visuelle que nous développons avec l’expérience n’est pas aussi simple qu’il y paraît. En fait, la prédiction de la trajectoire d’un ballon est un domaine de recherche fascinant qui étudie comment les machines peuvent analyser le mouvement, la rotation et l’angle pour prévoir où le ballon va atterrir.

Fig. 1. Trajectoire d’un tir au basket. (Source)

Dès 1537, le mathématicien italien Niccolò Tartaglia a découvert qu’un boulet de canon parcourt la plus grande distance lorsqu’il est tiré à un angle de 45 degrés. Ses travaux ont posé les bases de notre compréhension actuelle du mouvement et de la prédiction.

Aujourd’hui, grâce aux progrès de l’informatique et de l’intelligence artificielle (IA), les machines peuvent prédire avec précision et en temps réel la trajectoire d’un ballon. En analysant des détails comme sa position, sa vitesse, sa rotation et son angle, les systèmes d’IA peuvent prévoir où il va atterrir. Cela facilite des applications allant de l’entraînement des joueurs et de l’analyse des performances aux soins de santé et à la robotique.

En particulier, la vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui aide les machines à interpréter et à comprendre les informations visuelles du monde qui les entoure. Elle permet aux systèmes de reconnaître des objets, de suivre leurs mouvements et de comprendre ce qu’ils voient à travers des caméras ou des vidéos.

Appliqués à la prédiction de la trajectoire d’un ballon, des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 et Ultralytics YOLO26 peuvent aider un système à détecter et à suivre le ballon image après image. Ces données visuelles fournissent des informations précises sur la position du ballon dans chaque image, qui peuvent ensuite servir à estimer sa vitesse et sa direction au fil du temps. Les modèles d’IA et divers algorithmes peuvent alors utiliser ces données pour prédire la prochaine trajectoire du ballon.

Dans cet article, nous allons examiner la prédiction de la trajectoire d’un ballon, les différentes approches employées et le rôle de la vision par ordinateur.

L’importance de la prédiction de la trajectoire d’un ballon#

Au-delà de son intérêt en tant que domaine de recherche, la prédiction de la trajectoire d’un ballon favorise le développement de technologies pratiques et utiles dans de nombreux domaines. Par exemple, dans les véhicules autonomes, la prédiction de trajectoire permet aux voitures d’anticiper les déplacements futurs des autres véhicules, des cyclistes et des piétons. En prévoyant où ces objets en mouvement se trouveront dans les prochaines secondes, les systèmes de conduite autonome peuvent prendre des décisions plus sûres et plus efficaces en ajustant la vitesse, en changeant de voie ou en évitant à l’avance d’éventuelles collisions.

De même, en robotique, la prédiction de la trajectoire d’un ballon permet aux machines de détecter, de suivre et de gérer des objets en mouvement avec une grande précision. Cette capacité est particulièrement utile dans les systèmes automatisés qui doivent manipuler des objets se déplaçant rapidement en temps réel, comme les robots industriels ou les drones de livraison.

Présentation du fonctionnement de la prédiction de la trajectoire d’un ballon#

Alors, comment fonctionne concrètement la prédiction de la trajectoire d’un ballon ? Tout dépend de la méthode utilisée. En général, chaque approche vise le même objectif : comprendre le mouvement actuel du ballon et prévoir où il ira ensuite.

Voici un aperçu de quelques approches utilisées :

• Modélisation fondée sur la physique : Cette approche s’appuie sur les lois du mouvement et de l’aérodynamique pour calculer comment des facteurs comme la vitesse, l’angle de lancement, la gravité et la résistance de l’air influent sur la trajectoire du ballon.
• Modèles de machine learning : Ces modèles analysent de grands ensembles de données de mouvement pour apprendre les schémas de déplacement d’un ballon, ce qui leur permet de faire des prédictions précises sans s’appuyer sur des équations physiques explicites.
• Prédiction fondée sur la vision par ordinateur : Cette méthode utilise des séquences vidéo pour détecter et suivre le ballon image après image, produisant des données visuelles qui aident les algorithmes à estimer sa vitesse, sa direction et sa position future.
• Systèmes fondés sur des capteurs : Ces systèmes utilisent les données de capteurs de mouvement, de radars ou de caméras infrarouges pour mesurer avec précision la position, la vitesse et la rotation du ballon en temps réel.
• Méthodes hybrides : Elles combinent deux techniques ou plus. Par exemple, associer la vision par ordinateur à une modélisation fondée sur la physique pour obtenir des prédictions de trajectoire plus précises et plus fiables.

Nous allons maintenant examiner de plus près le fonctionnement de la prédiction de la trajectoire d’un ballon fondée sur la vision par ordinateur et les algorithmes qui la rendent possible.

Les principes fondamentaux de la prédiction de la trajectoire d’un ballon#

Avant d’examiner le rôle de la vision par ordinateur dans la prédiction de la trajectoire d’un ballon et le fonctionnement de ces systèmes, voyons-en les principes fondamentaux.

La prédiction de la trajectoire d’un ballon comporte généralement deux éléments principaux : le suivi et la modélisation du mouvement. Les algorithmes de suivi servent à suivre le ballon image après image dans une vidéo et à estimer où il apparaîtra ensuite. Ces méthodes sont utiles pour les prédictions à court terme en temps réel.

Les méthodes de modélisation du mouvement, qui font généralement appel à la physique ou au machine learning, vont plus loin. Elles visent à prédire la trajectoire complète du ballon, y compris son point d’atterrissage.

En résumé, le suivi détermine la position et le mouvement actuels du ballon, tandis que la modélisation utilise ces informations pour estimer sa trajectoire future et son point d’atterrissage. Ensemble, ces méthodes permettent de prédire avec précision et en temps réel la trajectoire d’un ballon.

Examen plus approfondi du suivi et de la modélisation du mouvement#

Tu te demandes peut-être pourquoi il est important de distinguer le suivi de la prédiction. En approfondissant le sujet, tu remarqueras que de nombreux algorithmes de suivi ne se contentent pas de suivre. Ils prédisent aussi à court terme où le ballon apparaîtra ensuite.

Par exemple, les modèles de vision par ordinateur comme YOLO11, qui prennent en charge le suivi d’objets grâce à des algorithmes de suivi comme ByteTrack ou BoT-SORT, utilisent les données de détection de chaque image vidéo pour estimer en temps réel la prochaine position du ballon. Le système peut ainsi maintenir un suivi précis même lorsque le ballon se déplace rapidement ou devient partiellement caché.

Cependant, même si ces modèles sont très efficaces pour suivre les mouvements, ils prédisent généralement uniquement la prochaine position du ballon, et non sa trajectoire complète ou son point d’atterrissage. C’est là que les méthodes de modélisation du mouvement deviennent indispensables.

Autrement dit, un modèle de vision par ordinateur ne peut pas, à lui seul, prédire entièrement la trajectoire d’un ballon. Il peut détecter et suivre la position du ballon image par image, mais il ne tient pas compte des forces physiques qui influencent son mouvement, comme la gravité, la rotation, la traînée ou la résistance de l’air.

Fig. 2. Exemple de détection et de segmentation d’un ballon à l’aide d’Ultralytics YOLO11. (Source)

Pour produire des prédictions précises à long terme, les données visuelles issues de la vision par ordinateur sont souvent combinées à des méthodes de modélisation du mouvement. Ces méthodes utilisent des équations fondées sur la physique ou des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser le mouvement du ballon au fil du temps et prévoir sa trajectoire complète, y compris son point d’atterrissage.

Algorithmes courants de suivi de ballon en vision par ordinateur#

Les algorithmes de suivi sont essentiels aux systèmes de prédiction de trajectoire d’un ballon. Ils estiment la position et le mouvement du ballon au fil du temps tout en gérant des difficultés comme les occultations brèves (lorsqu’un autre objet masque temporairement le ballon).

Passons maintenant en revue quelques algorithmes de suivi courants.

Filtre de Kalman#

Le filtre de Kalman est un algorithme mathématique qui sert à estimer la position et la vitesse d’un objet au fil du temps, même lorsque les mesures sont bruitées ou incomplètes. La NASA, par exemple, a utilisé des filtres de Kalman pour suivre et reconstituer les trajectoires de véhicules aériens.

En combinant les données des capteurs avec des modèles du mouvement des véhicules, le système peut débruiter les données, reconstituer avec précision la trajectoire réelle et prédire à court terme où le véhicule se dirigera ensuite. Ces filtres sont donc très utiles pour le suivi et le contrôle en temps réel dans de nombreux domaines.

Le filtre de Kalman n’est pas en lui-même un algorithme de vision par ordinateur, mais il est couramment utilisé dans les systèmes fondés sur la vision pour suivre des objets en mouvement, comme un ballon, d’une image vidéo à l’autre. Il prédit où l’objet apparaîtra ensuite, compare cette prédiction aux données de détection réelles, puis met à jour son estimation pour rester précis. Ce cycle continu de prédiction et de correction le rend efficace pour le suivi en temps réel, même lorsque l’objet disparaît brièvement du champ de vision ou change soudainement de vitesse.

ByteTrack#

ByteTrack est un algorithme de suivi d’objets en temps réel qui sert à suivre des objets en mouvement, comme des ballons, d’une image vidéo à l’autre. Il détecte les objets dans chaque image et relie les détections d’un même objet au fil du temps pour créer une séquence continue appelée fragment de trajectoire.

Un fragment de trajectoire est une courte série d’images qui montre où se trouvait l’objet et comment il se déplace. Ce processus de liaison aide le système à conserver une identité cohérente pour chaque objet pendant toute la vidéo.

Contrairement aux anciennes méthodes de suivi qui écartent les détections à faible confiance, ByteTrack les conserve et les réévalue. Il peut ainsi maintenir un suivi fluide et stable, même lorsque les objets se déplacent rapidement, deviennent flous ou sont brièvement masqués. Bien que ByteTrack ne soit pas en soi un détecteur d’objets, il est souvent associé à des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 ou YOLO11 pour suivre les objets avec précision et fiabilité en temps réel.

BoT-SORT#

BoT-SORT est un algorithme avancé de suivi multi-objets qui améliore le suivi des objets en mouvement d’une image vidéo à l’autre. Il s’appuie sur ByteTrack et ajoute des fonctionnalités clés comme la compensation des mouvements de caméra et la réidentification des objets.

La compensation du mouvement de la caméra corrige les déplacements de celle-ci, comme les panoramiques ou les secousses, tandis que la réidentification permet au système de reconnaître et de continuer à suivre le même objet, même après qu’il a quitté le champ de vision puis y est réapparu. Comme ByteTrack, cette fonctionnalité est disponible dans le mode de suivi d’Ultralytics avec des modèles comme YOLOv8 ou YOLO11.

Méthodes courantes de prédiction de trajectoire#

Maintenant que nous avons vu comment fonctionne le suivi et comment il contribue à prédire la trajectoire d’un ballon, examinons de plus près les principaux types d’algorithmes et de méthodes utilisés pour estimer son mouvement.

Modélisation cinématique fondée sur la physique#

La modélisation cinématique fondée sur la physique prédit la trajectoire d’un ballon à l’aide des lois fondamentales du mouvement. Elle prend en compte des facteurs comme la vitesse initiale du ballon, l’angle de lancement, la gravité, la résistance de l’air et la rotation pour calculer sa trajectoire. En combinant ces facteurs, le modèle estime où se trouvera le ballon, à quelle vitesse il se déplacera et dans quelle direction, à tout moment.

Par exemple, dans des sports comme le baseball ou le golf, cette méthode aide à prédire la distance et la direction parcourues par le ballon en fonction de la vitesse du swing et de l’angle de lancement. Très précise dans des environnements contrôlés, elle peut rencontrer des difficultés dans des conditions imprévisibles du monde réel, comme le vent, les rebonds ou les interactions avec les joueurs, et entraîner des erreurs de prédiction.

Associées à la vision par ordinateur, les méthodes fondées sur des modèles physiques permettent des applications concrètes dans l’analyse sportive et l’arbitrage. Hawk-Eye, par exemple, est un système de vision mult caméra qui reconstitue en temps réel la trajectoire 3D d’une balle.

Ce système utilise plusieurs caméras haute vitesse synchronisées pour capturer la position du ballon sous plusieurs angles, puis applique la triangulation, des équations cinématiques et des méthodes d’interpolation pour estimer sa trajectoire. Cette intégration permet un suivi précis et facilite la prise de décision dans des sports comme le tennis, le cricket et le football, où la précision de la trajectoire est essentielle pour juger les lignes et analyser les performances.

Modèles de régression par apprentissage automatique#

Les modèles de régression par apprentissage automatique peuvent prédire la position future ou la trajectoire d’un ballon sans s’appuyer sur des équations physiques explicites. Ils apprennent plutôt à partir de données comme la position, la vitesse, la rotation et l’angle, recueillies par des systèmes de suivi vidéo ou des capteurs.

Associé à des algorithmes de suivi par vision par ordinateur, le système de vision capture la position du ballon d’une image vidéo à l’autre. Ces données de position servent d’entrée au modèle de régression, qui apprend comment le mouvement du ballon évolue au fil du temps. Une fois entraîné, le modèle peut prédire la prochaine position du ballon ou sa trajectoire complète à partir des observations déjà recueillies.

Par exemple, dans le cas des robots de tennis de table ou des systèmes robotiques de ping-pong, des modèles de régression entraînés sur des milliers de trajectoires suivies ont permis de prédire en temps réel le vol et les rebonds du ballon. Le robot peut ainsi se positionner ou réagir rapidement pour intercepter ou renvoyer la balle de ping-pong, ou balle de tennis de table. Comme ces modèles apprennent directement à partir d’exemples du monde réel, ils gèrent souvent mieux les effets imprévisibles, comme la rotation, la traînée de l’air ou le contact avec la surface, que les méthodes reposant uniquement sur la physique.

Fig. 3. Comment un robot de ping-pong prédit la trajectoire d’une balle. (Source)

Réseaux de neurones récurrents (RNNs) et réseaux à mémoire à long et court terme (LSTMs)#

Les réseaux de neurones récurrents (RNNs) et les réseaux à mémoire à long et court terme (LSTMs) sont des modèles d’IA conçus pour traiter des données qui évoluent dans le temps, comme le mouvement ou d’autres séries temporelles. Ils peuvent mémoriser les événements passés, ce qui les aide à reconnaître des schémas de mouvement et à prédire ce qui pourrait se produire ensuite.

Pour prédire la trajectoire d’un ballon, ces modèles apprennent comment les positions, les vitesses et les rotations passées du ballon influencent sa prochaine destination. Associé à la vision par ordinateur et au suivi d’objets, un système de vision peut capturer les positions du ballon d’une image à l’autre. Un RNN peut ensuite utiliser cette séquence de positions pour prédire le prochain mouvement du ballon ou sa trajectoire complète.

De plus, les LSTMs sont particulièrement intéressants, car ils peuvent mémoriser des informations sur de plus longues périodes. Cela leur permet de suivre l’ensemble du mouvement d’un ballon, même lorsqu’il se déplace rapidement ou change de direction.

Des recherches récentes ont approfondi cette idée. Des scientifiques ont développé des modèles Bi-LSTM hiérarchiques capables de prédire les trajectoires de ballons dans les sports collectifs en analysant les déplacements et les interactions entre les joueurs. Ces modèles peuvent même estimer la position du ballon lorsqu’il est temporairement masqué ou hors du champ de vision, en s’appuyant sur les comportements des joueurs pour déduire où le ballon a le plus de chances de se trouver.

Applications concrètes de la prédiction de trajectoire d’un ballon#

Maintenant que tu comprends mieux la vision par ordinateur et la prédiction de trajectoire d’un ballon, explorons leurs applications concrètes dans des domaines comme le sport, la rééducation et la robotique.

Prédiction de trajectoire d’un ballon dans le sport#

Comprendre comment un ballon se déplace et où il va atterrir est essentiel dans de nombreux sports. À partir des informations provenant des caméras et des capteurs, les modèles d’IA peuvent prédire la trajectoire et la vitesse initiale du ballon, ce qui aide les équipes à anticiper les actions, à améliorer leurs techniques et à prendre de meilleures décisions.

Elles contribuent aussi à l’entraînement des joueurs en analysant des facteurs comme l’effet ou l’angle de lancer, aidant les athlètes à améliorer leurs performances et à éviter les blessures. De nombreux systèmes modernes d’entraînement sportif utilisent désormais la prédiction de trajectoire des balles pour améliorer le développement des compétences et la stratégie.

Par exemple, des chercheurs ont développé un système de vision par ordinateur pour les robots de tennis, capable de détecter et de prédire la trajectoire d’une balle de tennis. À l’aide de caméras stéréo et de réseaux neuronaux convolutifs, le système permet au robot de voir la balle en trois dimensions (axes x, y et z) et de réagir avec plus de précision pendant le jeu. Il peut s’agir d’un outil précieux pour entraîner les joueurs en vue des compétitions.

Fig. 4. Le rouge indique la trajectoire simulée ; le bleu, la prédiction de trajectoire de balle du robot. (Source)

Avantages et inconvénients de la prédiction de trajectoire d’un ballon par vision par ordinateur#

Voici quelques avantages clés des systèmes de prédiction de trajectoire d’un ballon par vision par ordinateur :

• Prévision en temps réel : ces systèmes peuvent prédire instantanément et avec précision la trajectoire future d’un ballon, même à grande vitesse.
• Non invasifs : ils peuvent fonctionner uniquement à partir d’images vidéo, sans capteurs physiques ni marqueurs.
• Évolutifs et adaptables : les systèmes de prédiction de trajectoire d’un ballon fondés sur la vision peuvent être utilisés dans différents sports et environnements avec des configurations de caméra standard.

Même si la prédiction de trajectoire d’un ballon par vision par ordinateur présente de nombreux avantages, certaines limites sont à prendre en compte. Voici quelques facteurs à garder à l’esprit :

• Difficultés liées aux occultations : les prédictions peuvent souvent être moins précises lorsque le ballon est masqué par des joueurs ou d’autres objets.
• Problèmes d’éclairage et de visibilité : les performances de ces systèmes peuvent être faibles en cas de mauvais éclairage ou dans des environnements complexes, comme la nuit.
• Coût de calcul élevé : le traitement de vidéos à fréquence d’images élevée et de modèles d’apprentissage profond nécessite du matériel puissant, qui peut être coûteux.

Points clés à retenir#

Prédire la trajectoire d’une balle grâce à l’IA visuelle associe la physique, la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique pour comprendre et prévoir les mouvements avec précision. De l’analyse des performances sportives à l’aide à la récupération des patients et aux systèmes d’automatisation industrielle, la prédiction de trajectoire transforme les données visuelles en informations exploitables. À mesure que la technologie progresse, elle ouvre la voie à des méthodes plus intelligentes, rapides et adaptatives, qui améliorent les performances, la sécurité et la prise de décision.

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