Avant le semestre d'automne 2023, nous avons annoncé un partenariat stratégique à long terme avec la Student Freedom Initiative (SFI) et l'Atlanta University Center Consortium (AUCC) pour créer et dispenser un cours d'AI dans le basket-ball donnant droit à un crédit, dispensé par le scientifique en chef, le Dr Patrick Lucey.
Étant donné que le basket-ball est à l'avant-garde des progrès en matière d'AI depuis une dizaine d'années et que Stats Perform est le pionnier de l'innovation technologique avec des produits tels que SportVU et AutoStats, ainsi que plusieurs modèles de prédiction et l'automatisation des informations via la génération de langage naturel, ce partenariat était tout à fait logique.
Le cours visait à donner aux étudiants des établissements membres de l'AUCC, tels que le Morehouse College, le Spelman College et la Clark Atlanta University, une compréhension de base de la valeur des données dans le basket-ball et de la façon dont l'intelligence artificielle maximise son utilisation, ainsi que de la façon dont les données influencent tout dans le paysage sportif.
"Ce cours offre plus qu'un simple aperçu des applications de l'AI dans le domaine du sport. Il offre également une formation technologique, ainsi que des possibilités de stage et de carrière aux étudiants qui y participent", a déclaré Robert F. Smithprésident de la Student Freedom Initiative et fondateur, président et directeur général de Vista Equity Partners. "Mais surtout, il permet aux membres des communautés sous-représentées dans les STIM d'en apprendre davantage sur un domaine de pointe en constante évolution."
Tout au long du cours, dispensé sur le campus de Morehouse, les étudiants inscrits ont été initiés à l'apprentissage automatique, à la vision ordinateur et aux grands modèles de langage, et ont eu un aperçu pratique de l'analyse et de la visualisation des données, ainsi que de l'évaluation des joueurs.
Les possibilités d'apprentissage se sont étendues au-delà de la salle de classe lorsque le Dr Lucey et les étudiants ont assisté à la soirée HBCU organisée par les Atlanta Dream de la WNBA, constatant par eux-mêmes que ce qui leur a été enseigné tout au long du semestre peut être appliqué en temps réel.
Carl MergelePDG de Stats Perform, a également été invité à donner un cours, transmettant ses connaissances sur l'industrie et l'importance du cours sur l'augmentation de la diversité dans la main-d'œuvre et la construction d'une réserve de talents.
Retour sur la première édition du cours pionnier sur l'AI dans le basket-ball
Voici Ramiah Curry et Chavier McDaniel, étudiants du cours AI in Basketball. Ramiah, qui entame sa dernière année d'études à Morehouse, se spécialise en informatique et envisage de faire carrière dans l'AI, tandis que Chavier, qui étudie les mathématiques et la physique, aspire à se lancer dans l'industrie de l'aviation.
À l'issue du cours, nous nous sommes entretenus avec les deux participants pour mieux comprendre ce qu'ils ont appris et le résultat de leur projet final, à savoir la création d'un chatbot à partir des données AutoStats et d'un modèle de langage étendu.
Voici quelques extraits de l'entretien.
D'après le cours sur AI dans le basket-ball que vous avez suivi à l'automne, qu'est-ce que vous comprenez de l'AI que vous ne connaissiez pas auparavant ?
Avant ce cours, nous avions une idée visionnaire centrée sur l'exploitation du Grand Modèle de Langage (LLM), ChatGPT pour être un agent conversationnel, pour aider à la génération de code, ou pour créer des histoires engageantes.
Avant de nous plonger dans ce cours, nous n'avions pas une compréhension complète des rouages de l'AI dans le traitement et l'utilisation des données pour les prédictions. Aujourd'hui, nous avons appris à trier correctement les données, à garantir la clarté et la concision grâce à des graphiques et à des mécanismes de retour d'information réactifs, en utilisant de grands modèles de langage tels que ChatGPT. Sachant que toutes les données n'ont pas la même valeur, nous avons appris des stratégies efficaces pour trier les informations et améliorer la précision des décisions prises AI.
Quels sont les aspects de la formation que vous avez appréciés ?
Ramiah : J'ai particulièrement apprécié de me plonger dans le domaine de la vision ordinateur et de la visualisation. Outre les thèmes de l'annotation et de la vision ordinateur, ce cours m'a permis d'enrichir mes connaissances de l'AI dans d'autres domaines tels que l'utilisation de graphiques pour mieux visualiser les données. Les Google Colabs interactifs que nous avons utilisés ont constitué une excellente plateforme pour appliquer ces concepts. L'utilisation de ces ressources en classe avec un scientifique des données, le Dr. Lucey, m'a permis de faire une incursion passionnante dans ce monde avec des guides utiles pour construire mes propres outils. J'ai pu acquérir des connaissances utiles et pratiques tout en collaborant avec mes pairs.
Chavier : Les parties du cours qui m'ont vraiment enthousiasmé sont les sections LLM et vision ordinateur. Les LLM (Large Language Models, si l'on veut rester décontracté) ont été un vrai plaisir. L'été dernier, dans le cadre d'un projet personnel (comme les conteurs/écrivains de livres AI ), j'ai plongé dans le Chat GPT, voulant découvrir tout son potentiel et comprendre comment utiliser les LLMs comme un pro. Le cours tombait à point nommé pour comprendre le fonctionnement interne de ces modèles de langage. Et puis il y a la partie vision ordinateur. Elle s'inscrit parfaitement dans mon objectif de créer un avion imprégné d'AI. La vision ordinateur est en quelque sorte la sauce secrète qui me permettra de réaliser l'avion de mes rêves. C'est fascinant de voir comment ces pièces s'assemblent, vous savez ?
Dans le projet final du cours, il vous a été demandé de créer un Chatbot en utilisant les données AutoStats et un modèle LLM. Pouvez-vous décrire le Chatbot que vous avez créé ?
Notre Chatbot a canalisé le flair incomparable de nul autre que le légendaire Charles Barkley. Nous avons modifié ce modèle linguistique de pointe pour passer au crible les données AutoStats de Stats Perform, offrant un dialogue conversationnel et amical pour aider à l'analyse et à la comparaison des joueurs. Ce Chatbot est votre assistant personnel Basketball GM, plongeant dans les profondeurs des données de draft AutoStats, des box scores et des consensus pour vous fournir les informations les plus récentes sur le joueur que vous avez choisi. Préparez-vous donc à recevoir une foule d'informations délivrées dans un style qui capture l'essence du seul et unique Charles Barkley, faisant de votre expérience de blog sportif un voyage vraiment engageant et perspicace dans le monde de l'analyse du basket-ball.
Dans le cadre de votre projet final, il vous a également été demandé d'effectuer une analyse spécifique d'un joueur. Quel joueur avez-vous analysé et qu'avez-vous trouvé d'intéressant à son sujet ?
Parlons donc de l'homme, du mythe, de Kostas Antetokounmpo - la sensation gréco-nigériane et le frère du puissant Giannis. En fouillant dans les données AutoStats, nous avons découvert quelques pépites intrigantes à propos de cet attaquant. Connu pour ses prouesses en matière de blocage de tirs et ses transitions fluides vers les conversions, Kostas a attiré notre attention. En ce qui concerne les prouesses offensives, il danse au même rythme que Mo Bamba, Jarred Vanderbilt et Ray Spalding. Notre Chatbot l'a placé à la 60e place du classement sur la base de nos données, ce qui correspond à son classement en carrière dans la NBA. Ce classement est basé sur de nombreux facteurs statistiques, tels que sa force en rebonds offensifs ajustés et son pourcentage de turnover proche du 100e percentile, ainsi que sa faiblesse en pourcentage de défense à 3 points contestés. Mais au cours de ma recherche approfondie des biais observés dans les données, je suis tombé sur un coup dur : une fracture du tibia en Grèce l'a mis sur la touche pendant la totalité de sa première saison à l'université de Dayton.
Vous pouvez lire l'interview complète, y compris une explication plus approfondie de leur projet final, de ses résultats et de ce que l'avenir réserve à Ramiah et Chavier, ici.
Ramiah et ses camarades de classe Noble Kemp, John Jackson, Isaiah Wimbush, Ronny Kiprono et Amir Harris ont participé à notre programme de stage d'été de huit semaines, au cours duquel les six étudiants de Morehouse ont acquis une expérience de première main en travaillant avec notre équipe d'intelligence artificielle.
Au cours du programme, les étudiants stagiaires ont été rejoints par le Dr Lucey, Carl Mergele, Elizabeth Cutriavocate générale et directrice des ressources humaines, et Mike Perezet Mike Perez, directeur des opérations, ont participé à un dîner à Atlanta.
Une nouvelle année scolaire, un nouveau chapitre
Après le succès de l'automne 2023, le Dr Lucey est revenu sur le campus pour l'automne 2024 afin de dispenser un cours sur l 'AI dans le sport , où ses enseignements porteront sur l'intégration et l'application des données profondes et de l'intelligence artificielle dans l'ensemble de l'écosystème sportif.
À l'instar de la plupart des entreprises, les organisations sportives ont commencé, au cours des dernières décennies, à utiliser les données et l'analyse pour mesurer objectivement les performances et améliorer la prise de décision, un thème central du livre de Michael Lewis, Moneyball. Aujourd'hui, les organisations se tournent vers des sources de données plus granulaires, telles que les emplacements spatiaux et les données de suivi des balles, pour prendre l'avantage sur leurs concurrents.
À la fin du cours, les étudiants devraient avoir une compréhension générale des concepts clés de l'AI et de ce qu'elle peut et ne peut pas faire lorsqu'elle est appliquée au paysage sportif. À travers chaque conférence, M. Lucey vise à inciter les étudiants à poursuivre l'étude de l'AI et à les préparer à des emplois dans ce domaine émergent.
"La proposition de valeur de ce cours n'est pas de créer plus de scientifiques des données dans le sport, bien que ce soit un très bon point de départ, mais d'utiliser le sport comme véhicule pour apprendre comment les données et l'AI peuvent être utilisées pour "mesurer l'incommensurable" via de nouvelles perspectives et technologies qui ne pouvaient pas être mesurées auparavant", a déclaré le Dr. Lucey.
Le3 avril, le Dr Lucey a été rejoint par Jonathan Tellez, directeur de l'IED et du développement des employés, et Ysabel Gonzalez-Rico, analyste de données, sur le campus de Morehouse pour promouvoir le prochain cours sur l'AI dans le sport . L'équipe a rencontré le séminaire d'informatique des juniors et des seniors pour en savoir plus sur cette opportunité et donner un aperçu du comment et du pourquoi de l'utilisation et de la mise en œuvre des données dans le sport.
En plus de rencontrer des étudiants potentiels, Ysabel et Jonathan ont tenu un stand sur les carrières à l'Association of Computer Science Departments at Minority Institutions (ADMI), rencontrant des étudiants et des professeurs d'institutions de services mineurs pour discuter des opportunités disponibles à Stats Perform Ils ont également eu l'occasion de rencontrer les étudiants du cours précédent AI in Basketball et de les voir présenter leur projet final Chatbot aux participants de la conférence.
