Presque toutes les idées et tous les produits présentés à la 2019 MIT Sloan Sports Analytics Conference peuvent être attribués à une conversation "et si..." entre collègues de travail.
STATS, qui participe au suivi des joueurs dans la NBA depuis 2009 et dans le football professionnel depuis 1999, a trouvé une réponse à la question suivante : "Et si nous pouvions suivre les joueurs par le biais d'un flux vidéo diffusé, au lieu de caméras internes ?
Grâce à AutoStats, la première technologie brevetée AI pour capturer des données de suivi sportif par le biais de la diffusion vidéo, STATS a débloqué le potentiel de capturer des données de suivi de n'importe quel match, passé ou présent.
L'argument "Il est impossible de comparer des joueurs de générations différentes" est peut-être désormais obsolète, comme l'a découvert Jason Concepcion de The Ringer et l'a souligné dans son émission NBA Desktop.
Patrick Lucey, vice-président de l'intelligence artificielleAI chez STATS, était membre du panel "Unlocking Potential : La prochaine génération de données de suivi", au cours de laquelle il a parlé de la puissance et des implications d'AutoStats pour l'avenir des données de suivi.
"Chez STATS, nous collectons des données de suivi depuis 1999. Les données de suivi ne sont pas une nouveauté. Elles datent de 20 ans. Mais les données de suivi sont limitées parce qu'il faut disposer d'un système de vision ordinateur sur chaque site. Cela limite vraiment l'échelle", a déclaré M. Lucey lors de son discours d'ouverture. "...Si vous disposez d'une vidéo, nous pouvons obtenir des données de suivi. Et nous pouvons recueillir des données de suivi très détaillées.
"Grâce à cette technologie, nous pouvons les numériser, les interroger et les analyser.
Sujoy Ganguly, responsable de la vision artificielle chez STATS, a présenté "Going Beyond Tracking Data : Using Body-Pose for Next Generation Analytics", pour mettre en lumière AutoStats et expliquer comment l'utilisation d'OpenPose - un produit fabriqué sous licence de l'Université Carnegie Mellon - pour suivre les joueurs directement à partir des vidéos diffusées, élargira la disponibilité des données de suivi et améliorera la qualité des données grâce à l'estimation de la pose humaine.
Les données de suivi sont trop précieuses pour ne pas être utilisées", a déclaré Chris Capuano, ancien lanceur de la MLB, membre de la Sloan School du MIT et membre du groupe d'experts "Unlocking Potential : The Next Generation of Tracking Data", a déclaré à un moment de la discussion.
Le panel a ensuite abordé un certain nombre de sujets liés au suivi des joueurs, notamment les derniers développements, la propriété des données, l'éthique et l'impact potentiel sur l'expérience des supporters. Pour consulter l'intégralité de la discussion, cliquez ici.
Le 25 février, STATS et les Orlando Magic ont annoncé un accord exclusif qui permet aux Magic d'utiliser les données AutoStats pour analyser les joueurs universitaires dans le but d'améliorer l'évaluation et les décisions pour la sélection NBA.
En savoir plus sur AutoStats à l'adresse https://www.stats.com/auto-stats/
