12 novembre 2025
Découvrez comment Vision AI améliore la prédiction de la trajectoire du ballon et permet d'obtenir des informations en temps réel pour le sport, la robotique et d'autres applications intelligentes.
Lorsque votre joueur de basket-ball préféré effectue un tir, vous pouvez souvent savoir s'il ira dans le panier ou s'il le ratera. En tant qu'être humain, vous êtes capable de prédire cela parce que vous avez probablement vu plusieurs matchs de basket et que vous savez à quoi vous attendre. Imaginez maintenant une machine qui regarde un match de basket à travers une caméra et qui essaie de savoir si le tir va rentrer dans le panier.
C'est beaucoup plus compliqué. Reproduire l'intelligence visuelle que nous développons par l'expérience n'est pas aussi simple qu'il n'y paraît. En fait, la prédiction de la trajectoire d'une balle est un domaine de recherche fascinant qui explore la manière dont les machines peuvent analyser le mouvement, la rotation et l'angle pour prédire l'endroit où une balle va atterrir.
Dès 1537, le mathématicien italien Niccolò Tartaglia a découvert qu'un boulet de canon se déplace plus loin lorsqu'il est tiré à un angle de 45 degrés. Ses découvertes ont jeté les bases de la façon dont nous comprenons aujourd'hui le mouvement et la prédiction.
Aujourd'hui, grâce aux progrès de l'informatique et de l'intelligence artificielle (IA), les machines peuvent prédire la trajectoire d'une balle avec précision et en temps réel. En analysant des détails tels que la position, la vitesse, l'effet et l'angle de la balle, les systèmes d'IA peuvent prévoir où elle va atterrir. Cela permet 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'intelligence artificielle qui aide les machines à interpréter et à comprendre les informations visuelles du monde qui les entoure. C'est ce qui permet aux systèmes de reconnaître des objets, de suivre leurs mouvements et de donner un sens à ce qu'ils voient à travers des caméras ou des vidéos.
Lorsqu'ils sont appliqués à la prédiction de la trajectoire de la balle, les modèles de vision artificielle tels que Ultralytics YOLO11 et Ultralytics YOLO26 peuvent aider un système à détecter et à suivre la balle image par image. Ces données visuelles fournissent des informations précises sur la position du ballon dans chaque image, qui peuvent ensuite être utilisées pour estimer sa vitesse et sa direction au fil du temps. Des modèles d'IA et divers algorithmes peuvent ensuite utiliser ces données pour prédire la prochaine trajectoire du ballon.
Dans cet article, nous allons étudier la prédiction de la trajectoire d'une balle, les différentes approches utilisées et le rôle de la vision par ordinateur. Commençons par le commencement !
En plus d'être un domaine de recherche intéressant, la prédiction de la trajectoire des balles est à l'origine du développement de technologies pratiques et efficaces dans de nombreux domaines. Par exemple, dans les véhicules autonomes, la prédiction de trajectoire permet aux voitures d'anticiper les trajectoires futures des autres véhicules, des cyclistes et des piétons. En prévoyant où ces objets mobiles sont susceptibles de se trouver 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 les collisions potentielles à l'avance.
De même, en robotique, la prédiction de la trajectoire des billes permet aux machines de détecter, de suivre et de réagir aux objets en mouvement avec une grande précision. Cela est particulièrement utile dans les systèmes automatisés qui doivent manipuler des objets en mouvement rapide en temps réel, tels que les robots industriels ou les drones de livraison.
Alors, comment fonctionne la prédiction de la trajectoire d'une balle ? Cela dépend de la méthode utilisée. En général, chaque approche vise à faire la même chose : comprendre comment la balle se déplace actuellement et prévoir où elle ira ensuite.
Voici un aperçu des différentes approches utilisées :
Ensuite, nous examinerons de plus près le fonctionnement de la prédiction de trajectoire de balle basée sur la vision par ordinateur et les algorithmes qui la rendent possible.
Avant de voir comment la vision par ordinateur joue un rôle dans la prédiction de la trajectoire de la balle et comment ces systèmes fonctionnent, il convient de rappeler les principes de base.
La prédiction de la trajectoire du ballon comporte généralement deux parties principales : le suivi et la modélisation du mouvement. Les algorithmes de suivi sont utilisés pour suivre le ballon image par image dans une vidéo, en estimant l'endroit où il apparaîtra ensuite. Ces méthodes sont utiles pour les prédictions à court terme et en temps réel.
En revanche, les méthodes de modélisation du mouvement (qui font généralement appel à la physique ou à l'apprentissage automatique) vont plus loin. Elles visent à prédire la trajectoire complète de la balle, y compris l'endroit où elle atterrira.
En termes simples, le suivi détermine la position et le mouvement actuels de la balle, tandis que la modélisation utilise ces informations pour estimer sa trajectoire future et son point d'atterrissage. Ensemble, ils permettent une prédiction précise et en temps réel de la trajectoire de la balle.
Vous vous demandez peut-être pourquoi la distinction entre suivi et prédiction est importante. En approfondissant ce sujet, vous remarquerez que de nombreux algorithmes de suivi ne se contentent pas de suivre. Ils font également des prédictions à court terme sur l'endroit où la balle apparaîtra ensuite.
Par exemple, les modèles de vision artificielle comme YOLO11, qui prennent en charge le suivi des objets grâce à des algorithmes de suivi tels que ByteTrack ou SORT, utilisent les données de détection de chaque image vidéo pour estimer la prochaine position du ballon en temps réel. Cela permet au système de maintenir un suivi précis même lorsque le ballon se déplace rapidement ou devient partiellement caché.
Cependant, bien que ces modèles soient excellents pour suivre le mouvement, ils ne prédisent généralement que la prochaine position de la balle et non l'ensemble de sa trajectoire de vol ou son point d'atterrissage. C'est là que les méthodes de modélisation du mouvement deviennent essentielles.
En d'autres termes, un modèle de vision par ordinateur ne peut à lui seul prédire entièrement la trajectoire d'une balle. Il peut détecter et suivre la position de la balle image par image, mais il ne tient pas compte des forces physiques qui influencent son mouvement, telles que la gravité, la rotation, la traînée ou la résistance de l'air.
Pour établir des prévisions précises à long terme, les données visuelles issues de la vision par ordinateur sont souvent associées à des méthodes de modélisation du mouvement. Ces méthodes utilisent des équations basées sur la physique ou des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser le mouvement de la balle au fil du temps et prévoir sa trajectoire complète, y compris l'endroit où elle atterrira.
Les algorithmes de suivi sont un élément essentiel des systèmes de prédiction de la trajectoire de la balle. Ils estiment la position et le mouvement de la balle au fil du temps tout en gérant des problèmes tels qu'une brève occlusion (lorsque la balle est temporairement cachée par un autre objet).
Ensuite, nous passerons en revue quelques algorithmes de suivi courants.
Le filtre de Kalman est un algorithme mathématique utilisé pour estimer la position et la vitesse d'un objet dans le temps, même lorsque les mesures sont bruitées ou incomplètes. La NASA, par exemple, a utilisé des filtres de Kalman pour suivre et reconstruire les trajectoires des véhicules volants.
En combinant les données des capteurs avec des modèles de mouvement du véhicule, le système peut nettoyer les données bruitées, reconstruire avec précision la trajectoire de vol réelle et faire des prédictions à court terme sur la prochaine trajectoire du véhicule. Ces filtres sont donc très utiles pour le suivi et le contrôle en temps réel dans de nombreux domaines.
Bien que le filtre de Kalman ne soit pas un algorithme de vision par ordinateur, il est couramment utilisé dans les systèmes de vision pour suivre des objets en mouvement, tels qu'une balle, sur plusieurs images vidéo. Il prédit l'endroit où l'objet apparaîtra ensuite, compare cette prédiction avec les 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 de la vue ou change soudainement de vitesse.
ByteTrack est un algorithme de suivi d'objets en temps réel utilisé pour suivre des objets en mouvement, tels que des balles, sur plusieurs images vidéo. Il détecte les objets dans chaque image et relie les détections d'un même objet dans le temps, créant ainsi une séquence continue appelée tracklet.
Une tracklet est une courte série d'images qui montre où l'objet a été et comment il se déplace. Ce processus de liaison permet au système de conserver une identité cohérente pour chaque objet tout au long de la vidéo.
Contrairement aux anciennes méthodes de suivi qui écartent les détections peu fiables, ByteTrack les conserve et les vérifie à nouveau. Cela signifie qu'il peut maintenir un suivi fluide et stable même lorsque les objets se déplacent rapidement, deviennent flous ou sont brièvement cachés. Bien que ByteTrack ne soit pas un détecteur d'objets en soi, il est souvent utilisé avec des modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLOv8 ou YOLO11 pour suivre des objets de manière précise et fiable en temps réel.
BoT-SORT est un algorithme avancé de suivi d'objets multiples qui améliore la manière dont les systèmes suivent les objets en mouvement à travers les images vidéo. Il s'appuie sur ByteTrack et y ajoute des fonctionnalités clés telles que la compensation des mouvements de la caméra et la réidentification des objets.
La compensation des mouvements de la caméra permet de corriger les mouvements de la caméra tels que les panoramiques ou les tremblements, tandis que la réidentification permet au système de reconnaître et de continuer à suivre le même objet même s'il quitte la vue et y réapparaît. Comme ByteTrack, il est également utilisé en combinaison avec des modèles tels que YOLOv8 ou YOLO11.
Maintenant que nous avons vu comment fonctionne le suivi et comment il est lié à la prédiction de la trajectoire d'une balle, examinons de plus près les principaux types d'algorithmes et de méthodes de prédiction de la trajectoire utilisés pour estimer le mouvement d'une balle.
La modélisation cinématique basée sur la physique prédit la trajectoire d'une balle en utilisant les lois fondamentales du mouvement. Elle prend en compte des facteurs tels que la vitesse initiale de la balle, l'angle de lancement, la gravité, la résistance de l'air et la rotation pour calculer sa trajectoire de vol. En combinant ces facteurs, le modèle estime où la balle se trouvera, à quelle vitesse elle se déplacera et dans quelle direction à tout moment.
Par exemple, dans des sports comme le baseball ou le golf, il aide à prédire la distance et la direction de la balle en fonction de la vitesse de l'élan et de l'angle de lancement. Bien qu'elle soit très précise dans des environnements contrôlés, elle peut se heurter à des conditions imprévisibles dans le monde réel, telles que le vent, les rebonds ou les interactions entre les joueurs, et provoquer des erreurs de prédiction.
Combinées à la vision par ordinateur, les méthodes basées sur les modèles physiques permettent des applications pratiques dans les domaines de l'analyse sportive et de l'arbitrage. Hawk-Eye, par exemple, est un système de vision multi-caméras qui reconstruit la trajectoire 3D d'un ballon en temps réel.
Il utilise plusieurs caméras synchronisées à grande vitesse pour capturer la position de la balle sous plusieurs angles et applique la triangulation, les équations cinématiques et les méthodes d'interpolation pour estimer sa trajectoire. Cette intégration permet un suivi précis et une prise de décision dans les sports, notamment le tennis, le cricket et le football, où la précision de la trajectoire est essentielle pour le tracé des lignes et l'analyse des performances.
Les modèles de régression basés sur l'apprentissage automatique peuvent prédire la position ou la trajectoire future d'une balle sans s'appuyer sur des équations physiques explicites. Au lieu de cela, ils apprennent des modèles à partir de données telles que la position, la vitesse, la rotation et l'angle collectées par des systèmes de suivi vidéo ou des capteurs.
Combiné à des algorithmes de suivi par vision artificielle, le système de vision capture la position de la balle à travers les images vidéo. Ces données de position servent d'entrée au modèle de régression, qui apprend comment le mouvement de la balle évolue dans le temps. Une fois entraîné, le modèle peut prédire la prochaine position de la balle ou sa trajectoire globale sur la base de ce qu'il a déjà observé.
Par exemple, en ce qui concerne les robots de tennis de table ou de ping-pong, il a été démontré que les modèles de régression formés sur des milliers de trajectoires suivies permettent de prédire en temps réel le vol et les rebonds de la balle. Cela permet au robot de se positionner ou de réagir rapidement pour attraper ou renvoyer la balle de ping-pong ou de tennis de table. Comme ces modèles apprennent directement à partir d'exemples réels, ils gèrent souvent mieux les effets imprévisibles, tels que la rotation, la résistance de l'air ou le contact avec la surface, que les méthodes purement physiques.
Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux à mémoire à long terme (LSTM) sont des modèles d'intelligence artificielle conçus pour traiter des données qui évoluent dans le temps, telles que des informations sur le mouvement ou d'autres séries temporelles. Ils peuvent se souvenir de ce qui s'est passé précédemment, ce qui les aide à reconnaître les modèles de mouvement et à prédire ce qui pourrait se passer ensuite.
Dans la prédiction de la trajectoire d'une balle, ces modèles apprennent comment les positions, les vitesses et les rotations passées d'une balle influencent sa prochaine trajectoire. Combiné à la vision par ordinateur et au suivi d'objets, un système de vision peut capturer les positions de la balle sur plusieurs images. Un RNN peut alors utiliser cette séquence de positions pour prédire le prochain mouvement de la balle ou sa trajectoire complète.
En outre, les LSTM sont particulièrement efficaces car ils peuvent mémoriser des informations sur de longues périodes. Cela leur permet de suivre le mouvement complet d'une balle, même lorsqu'elle se déplace rapidement ou change de direction.
Des recherches récentes ont poussé cette idée un peu plus loin. Les scientifiques ont mis au point des modèles Bi-LSTM hiérarchiques capables de prédire les trajectoires des ballons dans les sports d'équipe en analysant les mouvements des joueurs et leurs interactions. Ces modèles peuvent même estimer la position du ballon lorsqu'il est temporairement caché ou hors de vue, en utilisant des modèles de comportement des joueurs pour déduire l'endroit où le ballon est le plus susceptible de se trouver.
Avec une meilleure compréhension de la vision par ordinateur et de la prédiction de la trajectoire de la balle, explorons ses applications pratiques dans des domaines tels que le sport, la rééducation et la robotique.
Dans de nombreux sports, il est essentiel de comprendre comment une balle se déplace et où elle va atterrir. Grâce aux informations fournies par les caméras et les capteurs, les modèles d'IA peuvent prédire la trajectoire et la vitesse initiale du ballon, ce qui permet aux équipes sportives d'anticiper les jeux, d'améliorer les techniques et de prendre des décisions plus judicieuses.
Il soutient également l'entraînement des joueurs en analysant des facteurs tels que l'effet ou l'angle de sortie, aidant ainsi les athlètes à améliorer leurs performances et à éviter les blessures. De nombreux systèmes d'entraînement sportif de pointe utilisent désormais la prédiction de la trajectoire du ballon pour améliorer le développement des compétences et la stratégie.
Par exemple, des chercheurs ont mis au point un système de vision artificielle 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 aide le robot à voir la balle en trois dimensions (axe x, axe y et axe z) et à réagir avec plus de précision pendant le jeu. Cet outil peut changer la donne pour l'entraînement des joueurs en vue des compétitions.
Voici quelques avantages clés de l'utilisation de systèmes de prédiction de trajectoire de balle basés sur la vision par ordinateur :
Bien que la prédiction de la trajectoire de la balle basée sur la vision par ordinateur présente de nombreux avantages, certaines limites doivent être prises en compte. Voici quelques facteurs à prendre en compte :
Prédire la trajectoire d'une balle avec Vision AI associe la physique, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour comprendre et prévoir les mouvements avec une précision remarquable. De l'analyse des performances sportives à l'aide au rétablissement des patients en passant par les systèmes d'automatisation industrielle, la prédiction de la trajectoire transforme les données visuelles en informations exploitables. Au fur et à mesure que la technologie progresse, elle ouvre la voie à des méthodes plus intelligentes, plus rapides et plus adaptatives qui améliorent les performances, la sécurité et la prise de décision.
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