Les fans consomment régulièrement les données de STATS sans connaître la source originale de l'information, et cela ne change pas nécessairement à mesure que l'entreprise explore les applications futures de données plus riches. Ce qui diffère en 2017 de 1987, 1997 ou même 2007, c'est la spécialisation de STATS, qui se contente souvent de fournir des informations sportives pour mieux les contextualiser pour ses clients.
Au début du mois, l'un des responsables de STATS a quitté les coulisses pour s'entretenir avec les animateurs de Sirius XM Wharton Moneyball, Adi Wyner et Shane Jensen. Patrick Lucey, directeur de la science des données chez STATS, a fait le point sur les cinq années de collecte de données de suivi de STATS SportVU et a donné un aperçu des réponses apportées par des échantillons de plus en plus grands et les progrès de l'industrie.
STATS a commencé à suivre les matchs de la NBA avec son système optique SportVU il y a une demi-décennie, ce qui a coïncidé avec ce que M. Lucey a qualifié de période particulièrement intéressante dans le domaine des sciences du sport.
"Il s'est passé quelque chose en 2012. L'apprentissage en profondeur a fait son apparition", a déclaré M. Lucey, coauteur de l'article de recherche sur les schémas de mouvement des joueurs et de frappe de la balle au tennis, qui a remporté le premier prix lors de la conférence 2016 du MIT Sloan sur l'analyse sportive.
"C'est comme une tempête parfaite. J'aime à penser qu'il s'agit d'un tabouret à trois pieds. Tout d'abord, pour que l'apprentissage profond fonctionne, il faut trois choses. Tout d'abord, il faut beaucoup de données. Heureusement, chez STATS, nous en disposons. Deuxièmement, il faut de la puissance de calcul. ... La troisième chose, c'est d'avoir les personnes qui savent comment travailler ou mettre en place le réseau.
Depuis près de deux ans, Lucey est assis sur le tabouret de STATS et a contribué à étendre le suivi des joueurs à d'autres sports, en mettant l'accent sur le football mondial. Une grande partie de son travail actuel, notamment son article sur les styles de tir au basket-ball, qui a été primé lors de la conférence MIT Sloan de 2017, a consisté à trouver les bons moyens de poser les questions et d'y répondre, ce qui n'était pas le cas dans les premières années de STATS.
"Le plus important - et c'est ce que nous pouvons faire de manière très efficace - c'est que nous pouvons contextualiser les données", a déclaré M. Lucey. "Vous pouvez nous poser des questions spécifiques. Vous pouvez dire : "Quelle est la probabilité que ce joueur réussisse ce tir ? Ou que se passe-t-il si je remplace ce joueur par un autre ?
"Ainsi, nous pouvons vraiment faire des simulations fines et poser ces questions de simulation. ... Nous disposons de la feuille de match ou des statistiques des joueurs, mais (je pense que la prochaine étape de l'analyse) consiste à simuler ces types de jeux spécifiques et à voir ce qu'un joueur différent fera dans ces situations. Dans une situation donnée, nous pouvons modéliser ce contexte et donner des réponses plus précises parce que nous comprenons les données dans ces situations.
Les particularités de la pose du corps sont devenues l'un de ses principaux centres d'intérêt. Plus précisément, les progrès dans le suivi des joueurs - et le potentiel d'une analyse prédictive plus précise - résident dans l'importance accrue accordée aux mesures qui peuvent aller au-delà de l'utilisation d'un centre de masse de base pour établir les coordonnées XY dans le suivi optique.
"Il fut un temps où nous pouvions capturer la pose du corps, mais nous devions le faire en laboratoire", a déclaré M. Lucey. "Aujourd'hui, nous pouvons le faire dans la nature.
L'équipe de M. Lucey est constamment à l'affût de la prochaine grande nouveauté dans son domaine, et sa vision de la manière dont les performances seront évaluées plus étroitement à l'avenir pourrait en surprendre plus d'un. Il ne s'agit pas nécessairement de créer de nouvelles mesures analytiques. Il s'agit de la relation entre les personnes et la technologie.
"Je ne pense pas que les nouvelles mesures soient la voie à suivre", a déclaré M. Lucey. "Je ne pense pas que ce soit l'avenir. Je pense qu'il s'agit d'une symbiose entre l'homme et l'ordinateur. Nous pouvons donc développer une nouvelle technologie pour aider un expert en la matière à mieux faire son travail. Je pense que c'est vraiment la prochaine étape de l'analyse sportive. Il s'agit de permettre, de créer ce type de technologie pour aider les entraîneurs, les analystes ou les personnes à la maison à poser ces questions hypothétiques. Je ne pense pas que nous en soyons si loin.
