Le Big Data et le sport peuvent-ils faire bon ménage ? À en croire les tendances actuelles, c’est une évidence : le monde entier collecte actuellement de la data sur le sport pour aider les équipes à améliorer leurs performances.
Que vous soyez un fan de basket-ball basé aux États-Unis ou un fan de football en Europe, vous pouvez vous attendre à voir de telles données fleurir et contribuer au développement de votre sport sur tous ses aspects. À l’échelle mondiale, le marché du sport à un niveau professionnel représente plus de 90 milliards d’euros, soit un grand marché à capturer pour le Big Data. À l’image de l’industrie audiovisuelle qui utilise les audiences, la capacité d’améliorer l’expérience des joueurs, des fans et l’organisation d’évènements est largement facilitée par la data et son étude.
Pourquoi la Data ?
La data peut être partagée et utilisée de manière extrêmement granulaire, améliorant l’expérience du sport professionnel à tous les niveaux.
Au lieu de s’appuyer sur l’intuition, l’expérience et les anecdotes, les sportifs et les passionnés de sport peuvent examiner des données qui racontent la véritable histoire et les aident dans tous les aspects du jeu, allant du recrutement de joueurs à l’engagement des fans.
La popularisation de nombreux objets connectés est également vectrice d’une expansion de la data utilisée par les sportifs. Des montres aux raquettes en passant par les clubs de golf ou les ballons connectés, le sport se mêle à l’étude de données à tous les niveaux, que ce soit dans l’optique d’améliorer sa performance au footing du dimanche matin ou de remporter la finale de la coupe du monde de football.
Pour illustrer ce constat, prenons l’exemple de la startup Runtastic. En effet, la jeune pousse autrichienne recueillant les données de coureurs amateurs s’est énormément développée depuis sa création jusqu’à être rachetée par Adidas pour près de 239 Millions de dollars en 2015.
Le baseball, première victime ou heureux élu ?
Le baseball a été l’un des premiers sports à bénéficier du traitement Big Data. La célèbre histoire d’Oakland Athletics, popularisée dans le livre de Michael Lewis, Moneyball, montrait le pouvoir du big data dans le sport en décrivant l’histoire de revitalisation d’une équipe en difficulté utilisant des tactiques de recrutement fondées sur des preuves. Les données ont aidé le directeur général de l’équipe A, Billy Beane, à choisir ses joueurs en se basant sur les chiffres et non sur les tripes ou le ressenti en général.
Cette méthode novatrice a porté ses fruits très rapidement amenant Oakland à être l’une des toutes meilleures franchises des Etats-Unis. Aujourd’hui, le recrutement « data driven » s’accélère, facilité notamment par la start-up irlandaise Profile 90 qui a développé une plateforme d’identification de talents évaluant les facteurs physiques, psychologiques et sociaux pour aider les équipes à prendre des décisions de recrutement avisées.
Dans d’autres contextes, le big data est utilisé dans une perspective plus longue. Lors de l’évènement ultra compétitif que sont les Jeux Olympiques, les athlètes recherchent tous les avantages qu’ils peuvent obtenir tout au long de leur préparation.
Les entraîneurs commencent à collecter des données d’entraînement sur les jeunes athlètes, dans l’espoir de mieux comprendre l’origine des performances aux Jeux Olympiques et de déterminer les facteurs les plus déterminants.
La Data est désormais incontournable
Dans les sports collectifs, dans les sports individuels comme le tennis ainsi que dans les grands événements comme les Jeux olympiques, l’analyse de données se présente comme la nouvelle clé de la victoire.
Plus que jamais, sport et Big Data semblent liés. Pour triompher sur leurs adversaires, les équipes devront désormais compter sur la science des données.
Certaines commencent déjà à prendre de l’avance. Il suffit pour s’en convaincre de citer l’exemple du Paris Saint Germain qui a organisé un « Sports Analytics Challenge » en 2019. Le but de ce défi était de réunir des candidats issus des quatre coins du globe autour d’un projet big data. Les candidats avaient à plancher sur un jeu de données basé sur les matchs du championnat de France, prouvant que la science pouvait contribuer à améliorer les performances sportives. Envie d’en lire plus sur le combo Sport et Data ?
