Les footballeurs et les passionnés de statistiques vont adorer les avancées technologiques qui permettent de suivre et d'analyser les performances sur le terrain. Les capteurs de football sont devenus des outils essentiels pour améliorer les performances, prévenir les blessures et offrir une nouvelle dimension à l'analyse du jeu.
L'Essor des Données dans le Football
Notre société est de plus en plus digitalisée grâce à l’utilisation d’un large éventail de technologies numériques qui génèrent d’importants flux de données regroupés sous le terme big data. Le football est l’un des sports les plus populaires au monde, et au fil des années, de plus en plus d’informations sont disponibles, ce qui a accru l’intérêt des analystes de données pour ce sport. Les métiers associés, data scientist, se sont développés avec des compétences spécifiques en statistiques et informatique afin de recueillir, traiter, analyser et faire parler les données massives… dans le but de trouver des informations utiles à la prise de décision.
Ces données, et les méthodologies qui les accompagnent, ouvrent de nouvelles perspectives pour la recherche en sciences du sport et dans les sciences du numérique. Les récents développements en matière de capteurs portables et connectés, de stockage de la donnée via le cloud et d’outils d’intelligence artificielle ont été les piliers d’un changement majeur dans la manière d’effectuer les analyses des données liées au sport.
Types de Capteurs et Technologies Utilisées
Plusieurs types de capteurs sont utilisés pour collecter des données sur les joueurs et le ballon, chacun ayant ses propres avantages et applications. Voici quelques-unes des technologies les plus courantes :
Systèmes de Détection de Position (GNSS et LPS)
Ces dernières années ont vu l’essor des systèmes de détection de position pour fournir des données de suivi spatio-temporel des joueurs sur le terrain. Bien que des systèmes de caméra semi-automatiques aient été utilisés pour suivre la position des joueurs lors de matchs professionnels en football, des systèmes de suivi automatique utilisant des systèmes de positionnement par satellites (GNSS pour Géolocalisation et navigation par un système de satellites) ou des systèmes de mesure de positionnement local sont couramment adoptés par les structures et équipes professionnelles en sports collectifs (football, rugby, basketball, handball, hockey sur glace). Certains systèmes de positionnement ont même équipé des ballons avec des capteurs intégrés.
Centrales Inertielles Autonomes (IMU)
Une des avancées les plus visibles dans de nombreuses disciplines sportives est l’introduction des centrales inertielles autonomes (IMU pour Inertial Measurement Unit) permettant la mesure des accélérations linéaires (accéléromètres), des vitesses de rotation (gyroscopes) et le champ magnétique terrestre pour l’orientation de la centrale (magnétomètres) d’un point en trois dimensions.
La fusion de ces capteurs portables (IMU-GNSS) est une tendance constante dans le développement des systèmes de suivi et détection du mouvement humain avec des applications dans le domaine sportif comme en football pour suivre les actions motrices des joueurs. De manière générale, les déplacements (vitesse, distance et mesures dérivées) sont quantifiés prioritairement à partir de données GNSS, alors que la détection des chocs/impacts et leur caractérisation est réservée aux données IMU.
Malgré ces progrès, est-il possible de libérer le joueur de ces capteurs dans la quantification du mouvement ? Il semblerait que oui.
Capture de Mouvement Sans Marqueur
Les systèmes et algorithmes de capture de mouvement sans marqueur ont été constamment améliorés au cours des cinq dernières années pour mesurer la cinématique (c.-à-d. la description du mouvement en termes de position, vitesse ou accélération) dans le sport. Les algorithmes modernes de vision par ordinateur utilisant des réseaux de neurones ont été adaptés pour évaluer différentes formes d’actions motrices, fournissant des moyens pratiques pour une analyse plus rapide des données avec une validité en conditions réelles, c’est-à-dire en dehors de l’environnement restrictif des laboratoires.
Algorithmes d'Apprentissage Automatique
La classification des typologies des activités locomotrices humaines sous l’angle de la performance sportive peut être améliorée lorsque les signaux acquis sont utilisés comme les entrées d’algorithmes d’apprentissage automatique. La capacité des algorithmes actuels à analyser et extraire de la connaissance de tels jeux de données peut par exemple identifier les changements de direction, souvent décisifs en match. L’exploitation d’algorithme d’apprentissage profond (sous-domaine de l’apprentissage automatique qui s’intéresse aux algorithmes inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau, appelés réseaux neuronaux artificiels) sur des images vidéo, permettrait avec une grande précision de reconnaître différents types de frappe au football.
À l’aide de plusieurs capteurs fusionnés IMU-GNSS et de différents algorithmes d’apprentissage automatique, Reilly et coll. ont développé un modèle de classification automatisé pour identifier avec précision les mouvements des joueurs avec changements de direction pendant les matchs de compétition. Les améliorations des modèles de classification dans le sport comme le football sont toujours mises à mal par la variabilité des schémas de mouvement, celle-ci a un impact direct sur la qualité et la quantité des jeux de données disponibles.
Applications et Avantages des Capteurs de Football
Les données collectées par ces capteurs sont utilisées pour diverses applications, offrant des avantages significatifs pour les joueurs, les entraîneurs et les équipes.
Amélioration de la Performance
Les données collectées par les outils et équipements précités permettent de caractériser avec détail les mouvements produits puis d’en déterminer la dose d’entraînement physique du sportif. Largement utilisée pour le suivi des joueurs de football, la demande physique peut être déterminée grâce à des paramètres mécaniques objectifs, calculés à partir de signaux GNSS-IMU couplés à ceux de la fréquence cardiaque par exemple. Les données collectées à partir de ces dispositifs portables fournissent des informations utiles pour comprendre l’activité d’un joueur, sa performance en compétition ou prévenir les risques de blessures à l’entraînement.
Pour se faire, une approche consiste à réaliser des analyses descriptives, de sorte à caractériser les intensités d’exercice cibles en lien avec les performances physiques au fil du temps et d’en faire émerger des relations analytiques interprétables. Avec suffisamment d’informations recueillies sur plusieurs mois voire plusieurs années, des analyses prédictives peuvent être déployées pour estimer une performance le jour « J » ou encore apporter des informations utiles aux entraîneurs, à l’équipe ou aux joueurs dans le but d’orienter les protocoles d’entraînement pour optimiser la prescription (volume, intensité et type d’exercices) et ainsi la performance.
Prédiction et Prévention des Blessures
Dans le contexte des blessures sportives, la capacité à prédire les facteurs de risque et d’évaluer l’état de préparation d’un athlète après une opération ou toute autre intervention est essentielle. L’application de techniques d’apprentissage automatique apparait être en mesure d’informer sur les risques de blessures sans contact en prenant en compte les évolutions des doses d’entraînement sur une semaine (court terme) et un mois (moyen terme) basées sur des données collectées par GNSS et IMU couplées à des questionnaires.
Les résultats d’une étude au cours d’une saison sportive chez des joueurs de football professionnels en Ligue 2 montrent qu’en fonction de la complexité du modèle prédictif, la performance de classification pour prédire les risques de blessures peut approcher 100 %, en particulier à un horizon temporel d’un mois.
En outre, il apparaît que les variables subjectives (telles que la qualité du sommeil, la forme, l’humeur, la satisfaction et le plaisir) s’avèrent être des facteurs importants dans la prédiction des risques de blessure, tout comme peut l’être la distance parcourue. Ces premières informations permettent de guider la programmation individualisée des entraînements de façon à réduire le risque de blessure.
Analyse Tactique et Stratégique
Les données de positionnement et de mouvement permettent aux entraîneurs d'analyser les performances des joueurs et de l'équipe, d'identifier les points forts et les faiblesses, et d'ajuster les stratégies en conséquence. Cela inclut l'optimisation du positionnement des joueurs, l'amélioration des schémas de passes et la planification des phases de jeu.
💬 Préparation physique : les GPS "Catapult"
Exemples de Capteurs et Marques Notables
Plusieurs entreprises proposent des solutions de capteurs pour le football, chacune avec ses propres caractéristiques et fonctionnalités.
Footbar
Footbar, c’est une appli capable de calculer en temps réel toutes les données techniques et physiques individuelles de quelqu’un qui tape dans un ballon rond. Commercialisée dans tous les magasins Décathlon, elle a déjà été adoptée par plusieurs jeunes provençaux, notamment des pensionnaires du Smuc, à Marseille.
« Grâce à un partenariat historique avec "Le Five", les deux ingénieurs à l'origine de ce produit ont eu accès à des dizaines de milliers de vidéos, permettant à Footbar d'engranger de la data pour faire comprendre à son capteur la différence entre une passe, un drible ou un tir au niveau du mouvement de la jambe », éclaire Jacques D'Arrigo, ancien directeur commercial et communication du FC Girondins de Bordeaux, passé par Nike et l'Union Bordeaux Bègles, co-fondateur de Footbar dont il est aujourd'hui le directeur général.
Avec les données collectées après chaque session, le capteur permet d’établir un profil de joueur évolutif présenté à la manière d’une carte joueur "FUT" dans FIFA.
Catapult
Si vous aimez le football, vous avez sûrement déjà repéré un joueur portant une brassière avec une petite bosse dans le dos. C’est probablement un tracker GPS, possiblement de la marque Catapult. Cette entreprise est l’un des leaders dans les GPS foot et dans le traitement des données sportives.
Les trackers GPS Catapult sont des outils qui permettent de gérer la performance des footballeurs. Le Catapult One, c’est la gamme phare de Catapult.
Le Vector Pro est la solution la plus avancée, permettant de mesurer une large gamme de paramètres, tels que la charge d’entraînement, les accélérations, les décélérations, ainsi que des mesures de la puissance et de l’intensité des efforts. Ce modèle est conçu pour fournir des données détaillées et en temps réel, tant en extérieur qu’en intérieur.
Avec Catapult Pro Video, la marque propose un logiciel d’analyse vidéo dont l’un des points forts est la synchronisation entre les séquences vidéo et les données GPS collectées pendant les entraînements ou les matchs.
Tableau Comparatif des Capteurs
| Marque | Produit | Caractéristiques | Applications |
|---|---|---|---|
| Footbar | Meteor | Capteur léger, données techniques et physiques en temps réel, profil de joueur évolutif | Amélioration des performances, suivi des progrès, création de lien social |
| Catapult | Catapult One | Tracker GPS, brassière ergonomique, données de vitesse, distance, accélérations | Gestion de la performance, analyse des données en temps réel |
| Catapult | Vector Pro | Solution avancée, mesure de la charge d'entraînement, accélérations, décélérations, puissance | Analyse détaillée des performances, données en temps réel pour équipes professionnelles |
L'Avenir des Capteurs de Football
Aujourd’hui, les dispositifs mobiles portables permettent d’obtenir les informations nécessaires à l’analyse des performances réalisées par les joueurs à l’entraînement et en compétition. De plus, de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage profond et d’exploration de données permettent un mode d’évaluation de la progression des joueurs dans toutes les phases de leur entraînement.
Cependant, il reste à déterminer si les avancées technologiques et scientifiques actuelles sont d’ores et déjà suffisamment matures pour matérialiser en direct des systèmes de prise de décision automatisés en conditions réelles de compétition et influencer l’issue de la rencontre.
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