Comment un club de football anglais marque des points grâce à l’IA
Si vous avez vu le film de 2011 Boule d'argent, ou lisez le brillant livre de Michael Lewis sur lequel il est basé, vous saurez comment les données et plus encore qu'une pincée de mathématiques intelligentes peut être utilisée pour créer une équipe sportive gagnante à partir d'un terrain apparemment peu prometteur. Composants. Mais et si vous alliez plus loin et utilisiez la puissance de calcul de l’intelligence artificielle Watson d’IBM? Il s'avère que l'IA, qui une fois battu des joueurs humains à Péril, est également à l’aise pour améliorer les chances d’une équipe sportive outsider.
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Dans un manifestation récente, les managers de l’équipe de football britannique de septième rang, le Leatherhead Football Club, ont commencé à travailler avec IBM, qui a utilisé Watson pour fournir des analyses avant et après le match, en plus de la détection de l’opposition. Alors que les meilleures équipes ont dédié des recruteurs pour faire des choses comme examiner les images des matchs de l'opposition et créer des rapports complets, ce luxe n'est pas réalisable pour le comme Leatherhead – dont les joueurs semi-professionnels sont composés de chauffeurs-livreurs, de vendeurs de voitures et de vendeurs au lieu de multimillionnaires à temps plein les athlètes. Le système IBM en a fait une option pour la première fois.
"Tout d'abord, Watson a été utilisé pour repérer l'opposition à venir", a déclaré Joe Pavitt, le "maître inventeur" d'IBM, à Digital Trends. "Watson a été formé pour comprendre la terminologie du football et lisait les chronologies de Twitter pendant matchs et rapports d'après-match pour évaluer les joueurs clés, les tactiques et autres points d'intérêt pour un particulier équipe. Deuxièmement, la capacité de Watson à comprendre le langage naturel signifiait que le manager, le personnel d’entraîneurs et les joueurs pouvaient poser des questions à Watson sur leurs performances. Watson renverrait des analyses et des listes de lecture vidéo personnalisées pour examen.
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Pavitt a souligné que Watson n’était pas habitué à choisir l’équipe ou les formations à jouer. Cependant, cela a permis de rendre ces décisions humaines davantage fondées sur les données et moins dépendantes de leur instinct. Cela semble également avoir porté ses fruits. Tout au long de cette saison, qui s'est terminée le mardi 30 avril, l'équipe a gagné 12 places en championnat, un revirement qui, bien entendu, a été bien accueilli par les supporters.
"IBM est arrivé après cinq matchs alors qu'ils étaient à la 20e place", a déclaré Pavitt. "Leatherhead y est également parvenu avec l'un des budgets les plus bas de la ligue."
Bien que l'équipe ait encore souffert de problèmes dus à des blessures et à d'autres événements incontrôlables, des exemples comme cela montre à quel point l'intelligence artificielle doit jouer un rôle précieux dans tous les domaines - le sport en particulier inclus.
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