L'application et l'impact de l'IA dans le basket-ball et la NBA

L'essor de l'IA dans l'analyse sportive

Avant de nous plonger dans la façon dont l'IA est utilisée pour améliorer les matchs de basket, voyons comment l'IA dans le sport a évolué au fil des ans. 

Dans les premiers temps, l'analyse sportive reposait principalement sur des statistiques de base et sur la tenue manuelle de dossiers. Cela a commencé à changer en 1997, lorsque des systèmes de suivi des joueurs basés sur l'IA, comme Prozone, ont commencé à capturer des données sur les mouvements des joueurs. 

En 2009, la NBA a fait un grand pas en avant avec le suivi des joueurs et des ballons alimenté par l'IA de SportVU. Cela a marqué une nouvelle étape qui a débloqué une analyse détaillée et riche en données qui a changé la façon dont les équipes examinaient les performances des joueurs et la stratégie de jeu.

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Ces dernières années, nous avons vu une grande variété de techniques d'IA utilisées dans le sport - de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive à la vision par ordinateur pour l'analyse en temps réel, en passant par la robotique qui aide à l'entraînement.

À mesure que ces technologies continuent d'évoluer, les analyses pilotées par l'IA deviennent courantes à la fois lors des événements sportifs et des entraînements, ce qui aide les équipes à acquérir un avantage concurrentiel et donne aux fans des informations plus approfondies sur les jeux qu'ils aiment.

La NBA utilise l'IA de manière innovante 

L'une des façons les plus passionnantes dont l'IA a été introduite dans la NBA cette saison, c'est par le biais des robots. Les Golden State Warriors ouvrent la voie avec leur initiative Physical AI, un système de pointe composé de robots alimentés par l'IA qui apportent leur aide pendant les séances d'entraînement. 

Ces robots aident à tout, des exercices de rebond et de passe à la simulation de jeux défensifs, permettant aux joueurs d'obtenir un retour instantané sur leurs performances. 

Dans un clip publié par l'équipe, le meneur de jeu des Golden State Warriors , Steph Curry, a commenté que même si cela faisait bizarre au début, les robots sont rapidement devenus une partie intégrante de leur routine d'entraînement.

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Voici d'autres façons fascinantes dont la NBA utilise l'IA :

• Suivi des joueurs en temps réel: La ligue utilise la vision par ordinateur pour suivre les mouvements et les positions des joueurs en temps réel. Cela donne aux entraîneurs des indications instantanées et permet d'ajuster les stratégies à la volée.
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• Optimisé programmation du jeu: La NBA utilise des outils d'IA pour analyser les données historiques, les performances des joueurs et la logistique afin de créer des calendriers de matchs qui stimulent l'engagement des téléspectateurs et rationalisent la saison.
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• Amélioration de l'engagement sur les médias sociaux: L'IA est utilisée pour générer automatiquement des bobines de faits saillants et des clips personnalisés en décomposant les séquences de match, ce qui permet à la NBA de se connecter plus facilement avec les fans du monde entier.

Prédire les résultats des matchs : Des modèles d'IA pour une analyse avancée de la NBA

Le sommet technologique 2025 de la NBA All-Star était principalement consacré aux innovations en matière d'IA. En fait, dans un récent podcast, le président des opérations de basket-ball des Philadelphia 76ers, Daryl Morey, a expliqué comment l'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM), est devenue une partie intégrante du processus de prise de décision.

Morey a noté : " Nous utilisons absolument les modèles comme un vote dans toute décision ", soulignant que l'IA joue maintenant un rôle dans l'évaluation de tout, des choix de repêchage aux stratégies de jeu. Ces modèles combinent des données en temps réel, des performances historiques et d'autres informations pour prédire les tendances et les résultats, ce qui ajoute une nouvelle couche de précision à la façon dont les équipes planifient l'avenir.

Morey poursuit en expliquant le rôle des LLM dans ce processus : "Il s'avère que les LLM se débrouillent assez bien en matière de prédiction. Ils ne battent pas encore les humains, comme les super-préviseurs... Ils ajoutent un signal par rapport aux éclaireurs et à d'autres choses de ce genre. Nous les traiterons donc presque comme un seul éclaireur." 

Au fil du temps, à mesure que ces modèles s'améliorent, ils pourraient jouer un rôle encore plus important dans le façonnement de l'avenir de la NBA.

Comment YOLO11 peut suivre les joueurs et les mouvements du ballon au basket-ball.

Alors, comment fonctionnent les applications de Vision AI comme le suivi des joueurs en temps réel au basket-ball ? Prenons un peu de recul et passons en revue les détails techniques. 

Les modèles comme YOLO11 prennent en charge toute une série de tâches de vision par ordinateur, telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et le suivi d'objets. Grâce à ces capacités, YOLO11 peut traiter chaque image vidéo d'un match de basket en temps réel. 

Par exemple, si nous voulons suivre le moment où le ballon passe dans le cerceau ou lorsqu'un smash se produit, un système de vision par ordinateur intégré à YOLO11 peut détecter et suivre le ballon lorsqu'il quitte la main d'un joueur, voyage dans l'air et entre en contact avec le panneau arrière et le panier pour marquer un point.

Un autre bon exemple est l'utilisation des capacités d'estimation de la pose de YOLO11. L'estimation de la pose consiste à identifier et à suivre les points clés du corps d'un joueur, comme les coudes, les genoux et les hanches, dans chaque image de la vidéo. Cela peut être utilisé pour créer une carte détaillée des mouvements d'un joueur, montrant non seulement où il se trouve sur le terrain, mais aussi comment il se déplace pendant les moments importants. Les informations recueillies peuvent ensuite être utilisées pour analyser les performances, affiner les techniques d'entraînement et même aider à réduire les risques de blessures.

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Utilisation de YOLO11 pour l'assistance à l'arbitre alimentée par l'IA.

Au-delà du suivi des joueurs et de l'analyse des mouvements du ballon, YOLO11 peut être utilisé pour l'assistance à l'arbitre alimentée par l'IA, en aidant à détecter les fautes, les jeux hors limites et d'autres violations en temps réel. 

En analysant les séquences vidéo image par image, Vision AI peut fournir aux arbitres des informations supplémentaires pour réduire les erreurs humaines. Elle peut également être intégrée aux systèmes de rediffusion instantanée pour signaler automatiquement les moments qui doivent être revus, ce qui rend le processus plus rapide et plus fiable.

Par exemple, si un joueur sort des limites du terrain, YOLO11 peut détecter la position de ses pieds par rapport aux lignes du terrain et alerter instantanément les officiels. De même, le modèle peut suivre les contacts physiques excessifs entre les joueurs pour aider à identifier les fautes. 

De même, dans les situations où le ballon est en mouvement, YOLO11 peut analyser sa trajectoire pour déterminer s'il a entièrement franchi la ligne des trois points avant un tir ou si une violation de la ligne de but s'est produite. En automatisant ces détections, l'assistance à l'arbitrage pilotée par l'IA peut améliorer la précision de l'arbitrage, réduire les appels controversés et rendre le jeu plus équitable pour les joueurs et les équipes.

Les avantages et les inconvénients de l'IA dans l'entraînement et la stratégie du basket-ball.

L'utilisation de l'IA dans le basket transforme tout, de la performance des joueurs à l'engagement des fans, en ouvrant de nouvelles voies pour analyser le jeu et prendre des décisions plus intelligentes. Voici un rapide coup d'œil sur certains des avantages que l'IA offre aux équipes et aux organisations de basket-ball :

• Une meilleure prise de décision: En prenant en compte plusieurs sources de données, les modèles d'IA peuvent soutenir des décisions objectives dans des domaines tels que la gestion de l'effectif et les tactiques en cours de jeu.
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• Entraînement personnalisé: En analysant les données des joueurs, l'IA peut aider à créer des programmes d'entraînement personnalisés qui améliorent les compétences et minimisent les risques de blessure.
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• Amélioration du dépistage: Les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données sur plusieurs saisons et ligues, ce qui aide les équipes à identifier les talents prometteurs et à découvrir les perles cachées.

Bien qu'il y ait des avantages évidents, la mise en œuvre de solutions d'IA peut s'accompagner de son propre lot de défis. Voici quelques-unes des limites et des considérations clés à garder à l'esprit :

• Confidentialité des données enjeux: La collecte et l'analyse de nombreuses données sur les joueurs soulèvent des préoccupations concernant la sécurité des données et la vie privée des individus.
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• Gérer l'incertitude: Les modèles d'IA peuvent avoir du mal à tenir compte des facteurs spontanés et émotionnels qui définissent souvent les sports en direct.
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• Dépendance excessive à l'égard des données: S'appuyer trop fortement sur l'IA pourrait minimiser l'importance de l'intuition d'un entraîneur et la nature imprévisible du jeu.

L'IA dans le basket-ball, c'est du tout cuit

L'IA est en train de redéfinir le basket-ball de manière passionnante. Du suivi des joueurs en temps réel avec YOLO11 aux modèles prédictifs qui aident les entraîneurs à prendre des décisions plus intelligentes, ces technologies donnent aux équipes de nouveaux outils pour analyser le jeu et améliorer les performances. 

La NBA utilise déjà l'IA pour tout, de l'optimisation des calendriers des matchs et la création de highlight reels automatisés à l'affinement des stratégies d'entraînement et à l'amélioration de l'engagement des fans. À mesure que l'IA continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à des analyses encore plus précises, à une meilleure prévention des blessures et à des connaissances plus approfondies sur les performances des joueurs.

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