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Comment la vision par ordinateur dans l'IPL 2025 permet un cricket plus intelligent

Abirami Vina

5 min de lecture

10 juil. 2025

Découvrez comment l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur sont utilisées dans l'IPL 2025 pour l'analyse avancée des joueurs, la planification stratégique des matchs et l'engagement des fans.

L'IPL (Indian Premier League) est plus qu'un simple tournoi de cricket. C'est un événement mondial qui mélange sport, divertissement et technologie de pointe. Entrée dans sa 18e édition, l'IPL 2025 continue de repousser les limites du sport, non seulement sur le terrain, mais aussi grâce à l'intégration de technologies avancées qui modifient la façon dont le jeu est joué, regardé et analysé.

Aujourd'hui, les équipes de cricket s'appuient plus que jamais sur les données pour façonner leurs stratégies. Au-delà de l'instinct et de l'expérience, elles exploitent des informations en temps réel alimentées par l'intelligence artificielle (IA) et la vision par ordinateur pour acquérir un avantage concurrentiel.

Par exemple, les modèles de vision par ordinateur, comme Ultralytics YOLO11, peuvent aider à analyser les images de matchs en direct, une image à la fois. Ils peuvent détecter et suivre les objets sur le terrain, comme la trajectoire de la balle, l'endroit où le pied d'un lanceur atterrit ou la distance entre un joueur de champ et la ligne de démarcation lors d'une prise. 

Les informations permises par la vision par ordinateur donnent aux entraîneurs, aux analystes de matchs et aux joueurs des outils efficaces pour étudier chaque partie du jeu, de la prise de décisions intelligentes à la prévention des blessures. Dans cet article, nous allons plonger dans les dernières innovations technologiques introduites dans l'IPL 2025 et explorer comment elles remodèlent le jeu.

Le rôle de la vision par ordinateur dans l'IPL 2025

Avant d'explorer comment l'IA et la vision par ordinateur sont utilisées à l'IPL 2025, examinons ce que ces technologies signifient dans le sport.

L'IA est un domaine de l'informatique qui aide les machines à penser comme les humains, et elle est utilisée dans de nombreuses applications dans différents secteurs. En particulier dans le sport, elle est utilisée pour des cas d'utilisation tels que la prédiction des résultats des matchs, l'analyse des performances des joueurs et la planification des stratégies de jeu. 

La vision par ordinateur est une branche de l'IA qui aide les machines à voir et à comprendre les données visuelles. Les modèles de vision par ordinateur sont des algorithmes entraînés pour interpréter ces données visuelles, permettant aux machines de détecter des objets, d'estimer les poses des joueurs, de reconnaître des motifs et de prendre des décisions en fonction de ce qu'elles voient. 

Fig. 1. Estimation de la pose d'un joueur de champ à l'aide d'un modèle de vision par ordinateur. (source)

Ces modèles de vision sont essentiels pour des tâches telles que les systèmes de suivi de balle, le suivi des mouvements des joueurs et la génération de graphiques à l'écran en temps réel. Avec autant de variables dans l'IPL, comme les conditions du terrain, la forme des joueurs et la météo, l'IA aide les équipes à prendre de meilleures décisions et rend le jeu plus passionnant pour les fans.

Un aperçu de la façon dont IPL utilise la vision par ordinateur et l'IA

De l'aide aux arbitres pour prendre des décisions précises à l'amélioration des retransmissions sportives, l'IA et la vision par ordinateur sont utilisées de nouvelles façons passionnantes dans l'IPL 2025. Examinons quelques exemples pour voir comment elles ont un impact.

Analyse de cricket utilisant la vision par ordinateur et les innovations en IA

L'IA et les appareils de l'Internet des objets (IoT), des outils physiques interconnectés qui collectent et partagent des données, aident les joueurs de cricket à s'entraîner, à se préparer et à jouer. Des caméras à haute vitesse, des capteurs et des systèmes de suivi de l'IA sont utilisés pour analyser les mouvements des joueurs. 

Ces solutions peuvent même identifier des détails tels que la position d'un frappeur, la façon dont un lanceur libère la balle et la façon dont les joueurs de champ se déplacent. Les points de données collectés sont utilisés pour générer des informations à l'aide de visualisations telles que des cartes thermiques, des résumés de performance et des modèles prédictifs. Les entraîneurs peuvent utiliser ces résultats pour prendre des décisions tactiques en temps réel et affiner les techniques des joueurs.

Par exemple, les Rajasthan Royals (RR), l'équipe championne inaugurale de l'IPL, utilisent Str8bat, qui est un capteur de batte IoT et IA. Il peut suivre des mesures clés comme la vitesse de la batte, la précision du point idéal et l'angle de relevage en temps réel. Les données, envoyées sans fil à une application pour smartphone, sont analysées par des modèles d'IA pour générer des informations et des scores de frappe, aidant les joueurs et les entraîneurs à affiner les techniques et les stratégies de match.

Fig. 2. Un capteur Str8bat sur une batte de cricket collectant des données. (source)

Systèmes de sécurité intelligents dans les stades de cricket

Les stades de cricket se transforment rapidement en espaces intelligents et technologiques grâce à l'IA et à la vision par ordinateur. Avec l'aide de caméras de vidéosurveillance et de capteurs, ces technologies améliorent la sécurité, rationalisent les opérations et offrent aux fans une meilleure expérience. 

La reconnaissance faciale est un exemple intéressant, car elle accélère le contrôle des billets et améliore la sécurité en identifiant les VIP ou en alertant le personnel en cas de menaces potentielles. L'IA permet également de surveiller les mouvements de foule dans tout le stade. 

Plus précisément, au HPCA Stadium (Himachal Pradesh Cricket Association Stadium) en Inde, l'IA et la vision par ordinateur sont utilisées pour la sécurité avancée et la gestion du stade. Le système comprend la reconnaissance faciale pour détecter les personnes non autorisées, la technologie de comptage de personnes pour suivre la taille de la foule et la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR) pour gérer l'accès des véhicules. Lorsqu'un problème potentiel est signalé, le système alerte instantanément le personnel de sécurité pour qu'il intervienne.

Arbitrage et suivi des joueurs en temps réel avec l'IA

L'IA et la vision par ordinateur jouent un rôle important en aidant les arbitres à prendre des décisions précises pendant les matchs de cricket. Des outils comme Hawk-Eye ont considérablement amélioré le processus de prise de décision, en particulier pour les décisions complexes telles que la jambe devant le guichet (LBW), où la balle frappe la jambe du batteur au lieu de la batte et aurait continué à frapper les guichets ; les balles sans élan au niveau de la taille, qui sont des lancers illégaux qui passent au-dessus de la taille du batteur sans rebondir ; et les lancers larges, qui sont lancés trop loin du batteur pour être raisonnablement frappés. 

Fig. 3. Comprendre ce qu'est une balle "no-ball" à hauteur de la taille. (Source)

Ces systèmes agissent comme un troisième arbitre, contribuant à réduire les erreurs humaines dans les situations de jeu rapides. Hawk-Eye utilise un réseau de caméras à haute vitesse positionnées autour du stade pour capturer le mouvement de la balle en temps réel. 

Ces données visuelles sont analysées par un logiciel de vision par ordinateur pour créer une trajectoire tridimensionnelle de la balle. En analysant sa vitesse, son rebond et sa direction, le système aide à déterminer si un lancer répond aux règles, par exemple s'il est passé au-dessus de la taille ou s'il a atterri trop loin.

Lors d'un moment clé d'un match de l'IPL 2025 opposant les Gujarat Titans aux Punjab Kings, un batteur des Gujarat Titans a contesté la validité d'un lancer, se demandant s'il s'agissait d'une balle non réglementaire (no-ball). Le système Hawk-Eye a montré que la balle passait à seulement un centimètre en dessous de la taille du batteur, un détail presque impossible à détecter sans l'aide de la technologie. 

Champak : le chien robot IA de l'IPL

L'IPL de cette année a également utilisé l'IA de nouvelles façons pour stimuler l'engagement des fans. Un exemple unique était un robot chien alimenté par l'IA qui est apparu lors des cérémonies de tirage au sort et a interagi avec les joueurs avant les matchs. Les fans ont même pu nommer le robot « Champak » grâce à un sondage en ligne, ce qui en a fait un élément amusant et mémorable du tournoi.

Champak peut se déplacer de manière autonome grâce à l'IA ou être contrôlé manuellement. Il est équipé de capteurs tels que le LiDAR (Light Detection and Ranging) pour l'aider à comprendre son environnement et à éviter les obstacles. Grâce aux caméras dont il est équipé, Champak capture des vidéos du point de vue d'un chien, offrant ainsi aux fans une nouvelle perspective du jeu. Il ajoute une nouvelle dimension d'interaction, montrant comment l'IA peut transformer même un robot en un favori des fans.

Fig. 4. Champak interagit avec un joueur pendant l'entraînement. (source)

Avantages et inconvénients de l'utilisation de l'IA dans le cricket

L'IA change la donne dans le cricket en donnant aux équipes des moyens plus intelligents de prendre des décisions, d'améliorer les performances des joueurs et de découvrir de nouveaux talents. Voici quelques-unes des principales façons dont l'IA apporte de la valeur à ce sport :

  • Entraînement personnalisé : Les modèles d'IA peuvent aider à concevoir des séances d'entraînement adaptées aux besoins spécifiques de chaque joueur, en se concentrant sur leurs faiblesses, leurs niveaux de forme physique et leur charge de travail les jours de match, tout en minimisant le risque de surentraînement.
  • Planification de la stratégie : Les systèmes d'IA peuvent analyser des facteurs en temps réel comme le point de rosée, la vitesse du vent et l'humidité pour soutenir des décisions plus intelligentes, comme choisir de frapper en premier ou sélectionner le bon moment pour faire entrer les lanceurs à effet.
  • Prévention des blessures : En surveillant les données biométriques et en suivant les schémas de charge de travail, l'IA peut identifier les premiers signes de fatigue ou de tension, ce qui permet aux entraîneurs de faire tourner les joueurs et de prévenir les blessures à long terme.

Bien que l'IA offre divers avantages dans le cricket, elle comporte également certains risques et limitations. Voici quelques préoccupations clés :

  • Transparence et responsabilité : Les décisions de l’IA, en particulier dans l’arbitrage ou la sélection d’équipe, peuvent manquer de transparence. Si un modèle d’IA prend une décision discutable, il est souvent difficile de savoir qui est responsable.
  • Biais dans les données : Les modèles d'IA dépendent de données d'entraînement diversifiées et de haute qualité. Si les modèles sont entraînés principalement sur des conditions de correspondance très favorables ou spécifiques, ils peuvent mal représenter les stratégies défensives ou les joueurs sous-performants.
  • Préoccupations éthiques : L'utilisation de l'IA pour suivre les performances des joueurs et repérer les jeunes talents soulève des questions sur le consentement, la confidentialité des données et la manière dont ces données pourraient être utilisées ou partagées.

Le bouquet final : la livraison gagnante de l'IA

L'IA et la vision par ordinateur sont au centre de l'IPL 2025, remodelant la façon dont le cricket est joué, compris et apprécié. Du suivi des joueurs en temps réel à la prise de décision plus intelligente et aux visuels immersifs, l'IA et la vision par ordinateur deviennent essentielles à ce sport. 

Ils aident non seulement les équipes à acquérir un avantage concurrentiel, mais offrent également aux fans de nouvelles façons de se connecter au jeu. À mesure que la technologie continue d'évoluer, les futurs tournois présenteront probablement des systèmes encore plus avancés qui offriront des informations plus approfondies et des expériences plus engageantes, tant dans le stade qu'à la maison.

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