Paul Power est un scientifique spécialisé dans l'intelligence artificielle pour l'entreprise de renseignements sportifs STATS. Basé à Leeds, en Angleterre, il se concentre principalement sur le football, mais on peut entendre l'enthousiasme dans sa voix, même sur une connexion Skype défaillante, à propos des possibilités qu'offre le suivi des joueurs pour le hockey.
Il a décomposé l'impact potentiel des données de suivi des joueurs dans le hockey en trois éléments clés :
1. Suivi des athlètes : Power suggère que la collecte de données telles que la vitesse de patinage des joueurs au cours de plusieurs matchs permettra de mieux comprendre la charge physique qu'un joueur peut exercer au cours d'un match. Cela aidera les équipes à mieux répartir les minutes de jeu. "Si vous pouvez faire jouer vos meilleurs joueurs plus souvent que vous ne le pensiez, c'est un énorme avantage", a déclaré M. Power. Il a cité un exemple tiré du rugby, où une équipe a découvert qu'un joueur qui commençait le match après les dix premières minutes pouvait jouer plus longtemps parce que les dix premières minutes sont si intenses. "L'équipe a pu maximiser ses performances", a-t-il déclaré.
2. Une meilleure compréhension du contexte : "Les statistiques actuelles du hockey posent un énorme problème, car elles sont très réductrices", a-t-il déclaré. Il a pris l'exemple des données relatives aux passes. Il y a peut-être des données qui indiquent si un joueur a réussi une passe, mais il n'y a pas beaucoup de contexte autour de cette passe. "Le joueur était-il sous pression ? Y avait-il une surcharge sur une certaine partie de la glace ?" explique Power. "En étant capable d'identifier ces situations, on peut mesurer la façon dont un joueur fait face à ces situations et tester des scénarios. L'étape suivante consiste à utiliser les données de suivi et à simuler la réaction des défenseurs afin d'élaborer la stratégie la plus efficace en temps réel. "En basket-ball, qui est similaire au hockey, imaginez les 20 dernières secondes, vous êtes menés par un seul joueur et vous devez trouver votre stratégie", explique M. Power. "Vous pouvez dessiner le jeu que vous voulez et, comme vous pouvez utiliser toutes les données de suivi, nous pouvons apprendre ce que vous dessinez et simuler ce qui va se passer avec la défense et quel est le résultat le plus probable. Ils dessinent quelque chose à la volée, imaginez que vous puissiez tester ce scénario rapidement". Cela semble être quelque chose de très éloigné dans le futur, mais Power a déclaré que les équipes les plus progressistes du football le font déjà.
3. Construction de l'effectif : Une fois que vous êtes en mesure d'utiliser les données de suivi pour construire des modèles, vous pouvez mieux profiler les joueurs qui correspondent aux besoins de l'équipe et aux tactiques spécifiques de votre entraîneur. "Vous pouvez mieux profiler les joueurs si vous pouvez regarder les modèles de mouvement que votre entraîneur met en œuvre", a déclaré Power. "En particulier si vous disposez de données sur l'ensemble de la ligue, vous pouvez sélectionner les joueurs qui correspondent le mieux à votre style. Et à l'inverse, qui ne correspond pas à votre style ?
Le football est certainement en avance sur le hockey dans l'utilisation de ces données et Power a observé un point de basculement au cours des 12 à 18 derniers mois où les équipes voient l'impact des données et croient réellement à ce qui peut être fait. Le sport a dépassé la phase de questionnement.
Alors que la LNH développe sa plateforme de suivi des joueurs, le hockey entre de plain-pied dans la phase de questionnement. Et c'est là que réside l'avantage potentiel pour les équipes qui capitalisent.
