Sport français : comment l’IA aide le rugby, le football et le tennis à décider

Au 6 novembre 2023, l’intelligence artificielle ne joue pas les matchs, ne marque pas les essais et ne choisit pas seule une composition d’équipe. Mais elle est devenue un outil de plus en plus concret pour les staffs sportifs français. Rugby, football et tennis utilisent désormais des données très nombreuses pour préparer une rencontre, observer les joueurs et évaluer l’effet d’un choix tactique.

Le sport a toujours produit des statistiques : buts, passes, ballons récupérés, kilomètres parcourus ou taux de réussite. La nouveauté tient à la quantité d’informations désormais disponible, notamment grâce à la vidéo et aux capteurs, ainsi qu’à la capacité des outils d’IA à trier cette matière brute. Leur promesse est moins de remplacer l’œil de l’entraîneur que de lui faire gagner du temps et de rendre certains constats plus objectifs.

Des données à l’intelligence artificielle : quelle différence ?

Accumuler des données ne suffit pas à mieux décider. Une feuille de statistiques peut décrire un match après coup, mais elle n’indique pas automatiquement ce qui mérite l’attention du staff. C’est à cet endroit que l’intelligence artificielle entre en scène : elle peut traiter un grand volume d’informations, y repérer des régularités et faire ressortir les éléments utiles à l’analyse.

Le data scientist Sahbi Chaieb résume ainsi la distinction : « la différence entre les données et l’intelligence artificielle se situe dans la capacité de cette dernière à s’appuyer sur un grand volume de données pour effectuer des apprentissages dits machine learning et prendre des décisions ou prédire des événements ».

Le terme machine learning, ou apprentissage automatique, désigne une méthode qui permet à un système informatique de trouver des relations dans de nombreux exemples. Dans le sport, l’objectif peut être de comparer des séquences de jeu, de mettre en évidence une tendance récurrente ou de chiffrer un risque associé à une option. L’outil ne possède pas pour autant une compréhension humaine du match : la pertinence de son résultat dépend des données utilisées, de la question posée et de l’interprétation qui en est faite.

Rugby : objectiver les intuitions du staff

Dans le rugby, où les phases de jeu sont nombreuses et les décisions collectives particulièrement complexes, une plateforme interactive d’IA peut aider les staffs techniques à examiner les risques et les opportunités liés à plusieurs options. L’enjeu n’est pas de faire disparaître l’intuition des entraîneurs, mais de la mettre à l’épreuve de données plus vastes.

Cette approche répond à une difficulté familière dans le sport de haut niveau : une rencontre génère une masse d’observations qu’aucun membre du staff ne peut absorber seul dans son intégralité. Une plateforme peut aider à structurer les séquences, à rapprocher plusieurs indicateurs ou à isoler des situations comparables. L’entraîneur garde ensuite la responsabilité de déterminer si cette information est utile au prochain plan de jeu.

Nicolas Buffa, analyste vidéo pour l’équipe de rugby française, décrit précisément ce travail de sélection. Son rôle consiste à extraire « une ou deux informations essentielles » de cette masse de données. Ces éléments permettent ensuite aux entraîneurs de bâtir un plan de jeu et d’en discuter avec les joueurs.

Cette dernière étape est déterminante. Une analyse n’a de valeur que si elle est compréhensible et actionnable. Face à un groupe de joueurs, l’analyste ne peut pas présenter des centaines de graphiques ou de séquences. Il doit privilégier les informations qui répondent à une question précise : où se situe une opportunité, quel comportement adverse faut-il anticiper, ou quelle consigne mérite d’être ajustée.

Football : suivre le match pour traiter des millions de lignes

Le football professionnel français dispose lui aussi d’un volume d’informations considérable. Depuis deux saisons, la Ligue de football professionnel a mis en place un système de suivi vidéo dans les compétitions de Ligue 1 et de Ligue 2, dont les données sont transcrites par l’intelligence artificielle. Associées aux données GPS des joueurs, ces informations donnent aux staffs un accès beaucoup plus rapide à des indicateurs physiques et à des éléments de jeu.

Le tableau suivant résume les types d’informations évoqués et leur intérêt pour l’analyse d’une rencontre.

Pour Aurélien Dubearn, directeur de l’analyse vidéo du Toulouse FC, l’intérêt majeur de l’IA est le temps gagné. Il l’exprime par un ordre de grandeur parlant : « Pour traiter deux millions de lignes [données issues d’un seul match], il faudrait des heures et des heures de travail. »

Ce chiffre illustre ce que change l’automatisation. Sans elle, l’analyste devrait parcourir une quantité massive de données avant même de pouvoir commencer son véritable travail, celui qui consiste à poser des hypothèses, comparer des séquences et préparer une présentation claire. L’IA ne supprime donc pas la fonction d’analyse vidéo : elle déplace une partie de son activité, de la collecte et du tri vers l’interprétation.

L’IA peut-elle remplacer l’entraîneur ou l’analyste ?

La crainte d’un remplacement des humains revient régulièrement avec l’arrivée de nouveaux outils. Aurélien Dubearn reconnaît que l’IA prendra de plus en plus de place dans le football, mais estime qu’elle ne pourra pas se substituer aux facteurs humains sur le terrain. Il anticipe plutôt une évolution de l’organisation des clubs : « Il y aura forcément un département dédié à l’intelligence artificielle dans les équipes, tout comme il existe aujourd’hui un département consacré à l’analyse vidéo. »

Cette réserve n’est pas qu’une précaution de principe. Les chiffres décrivent des faits mesurables, mais ils ne connaissent ni l’état d’esprit d’un vestiaire, ni la relation entre deux joueurs, ni la manière dont un athlète réagit à la pression. Ils ne décident pas non plus de la façon de présenter une consigne à un groupe, ni du moment opportun pour modifier une stratégie.

Toulouse FC : réduire l’incertitude, sans nier le jeu

L’utilisation de ces outils répond également à une logique économique. Les clubs ne disposent pas tous des mêmes ressources pour recruter, analyser et préparer les matchs. Pour Damien Comolli, président du Toulouse FC, ces méthodes ont pour objectif de « minimiser les incertitudes et l’irrationalité présentes dans le football ».

Aurélien Dubearn relie explicitement cette recherche d’efficacité à la situation du club : « Avec notre budget qui n’est pas l’un des plus importants de la Ligue 1, nous devons trouver des solutions pour être plus efficaces. » L’idée n’est donc pas qu’une base de données efface les écarts financiers entre les équipes. Elle peut en revanche permettre à un club d’organiser plus vite son information et de mieux étayer ses décisions.

Dans cette perspective, l’IA sert de filtre. Elle aide à cibler les données nécessaires pour évaluer les performances individuelles, comparer des joueurs ou apprécier les résultats d’une stratégie. Un rapport numérique précis peut compléter l’expertise du staff technique, à condition de ne pas être confondu avec une vérité automatique.

Tennis : préparer l’adversaire avec davantage de repères

Le tennis est lui aussi concerné par cette évolution. Les outils d’analyse de données et d’intelligence artificielle se multiplient pour aider les entraîneurs à optimiser les performances de leurs joueurs et à préparer les confrontations contre leurs adversaires.

Dans un sport individuel, la préparation d’un match repose sur une lecture fine des habitudes de jeu, des points forts et des situations à privilégier. L’apport des outils numériques consiste à organiser ce travail d’observation et à faciliter la comparaison. Comme en rugby ou en football, il ne s’agit pas de produire une recette universelle pour gagner, mais d’offrir davantage de repères à l’équipe qui accompagne l’athlète.

La limite est la même : la compétition reste soumise à des éléments que les données saisissent imparfaitement. La forme du jour, la confiance, la fatigue, les émotions et l’adaptation en temps réel peuvent faire basculer un match. L’IA peut éclairer une préparation, pas jouer à la place du sportif.

Ce qu’il faut surveiller dans les staffs sportifs

À mesure que ces technologies s’installent, la question ne sera pas seulement de savoir quelles données peuvent être collectées. Il faudra aussi déterminer lesquelles sont réellement utiles, qui peut les interpréter et comment elles sont partagées au sein d’un club ou d’une sélection. La multiplication des indicateurs peut améliorer la connaissance du jeu, mais aussi créer une illusion de précision si personne ne les relie au contexte sportif.

Le développement de départements dédiés à l’intelligence artificielle, envisagé par Aurélien Dubearn, signalerait surtout une transformation des métiers. Analystes vidéo, préparateurs, entraîneurs et spécialistes des données devront travailler ensemble. Leur défi commun sera de convertir un volume massif d’informations en messages simples, compris par les joueurs et utiles à la compétition.

En novembre 2023, l’IA apparaît ainsi comme un nouveau coéquipier du sport français : rapide pour compter, comparer et faire ressortir des tendances, mais dépendant du regard humain pour décider. Dans un stade, sur un terrain de rugby ou sur un court de tennis, les émotions et les interactions restent au cœur de ce que les chiffres ne peuvent pas entièrement raconter.