Comment les clubs modernes améliorent leur outil d'analyse
De la collecte de données à l'intelligence des données
Pourquoi la collecte de données n'a toujours été que la première étape
Il y a dix ans, le fait de disposer de données structurées a conféré aux clubs un avantage concurrentiel significatif. Le suivi des passes, des tirs et des résultats physiques a fourni aux entraîneurs et aux analystes un niveau de détail difficile à saisir uniquement par l'observation. Aujourd'hui, ce niveau de collecte de données est devenu la norme dans le football professionnel et de plus en plus courant dans les académies et les clubs en développement.
La plus grande opportunité réside désormais dans ce qui se passe une fois les données collectées. De nombreux clubs ont accumulé des années de données sur les événements, d'informations physiques et de séquences de matchs, mais transformer ce volume d'informations en informations claires sur le football peut encore nécessiter un travail manuel important. Un analyste peut avoir une idée détaillée de ce qui s'est passé pendant un match, tandis que l'entraîneur a besoin que ces informations soient traduites en modèles, en contexte et en informations exploitables qui peuvent influencer la préparation du prochain match.
Cette traduction de l'information à la compréhension est en train de devenir un élément central du flux de travail analytique moderne. Alors que les clubs continuent d'étendre leur collecte de données, la valeur de leur analyses du footballla plateforme dépend de plus en plus de l'efficacité avec laquelle elle peut connecter ces sources et aider le staff à les transformer en données footballistiques qui étayent les décisions en matière de performance, de recrutement et d'analyse tactique.
The Stack : la plupart des clubs fonctionnent encore
Une configuration d'analyse de club typique peut impliquer plusieurs systèmes distincts fonctionnant côte à côte. Le marquage des vidéos se fait via un seul outil, les données de performance sont stockées dans une feuille de calcul ou une base de données, les clips sont partagés via une autre plateforme ou même par le biais de groupes, et un analyste se retrouve à tout connecter manuellement pour produire un rapport avant chaque match.
Les coûts liés à ce flux de travail fragmenté apparaissent rarement sur la facture d'un logiciel, mais ils peuvent avoir un impact significatif sur le fonctionnement d'une équipe d'analyse.
Temps passé à connecter des informations
Les analystes peuvent passer des heures à croiser des données, des vidéos et des rapports provenant de différents systèmes au lieu de se concentrer sur ce que révèlent les informations.
Prise de décisions plus lente
Lorsque l'analyse dépend de plusieurs étapes manuelles, les informations peuvent mettre des jours à parvenir aux entraîneurs et aux joueurs, ce qui réduit le temps disponible pour y donner suite.
Analyse incohérente
Les différents outils et flux de travail peuvent entraîner des variations dans la façon dont les événements sont étiquetés, classés et interprétés selon les équipes et les membres du personnel.
Couverture limitée
Le nombre de matches, de joueurs ou de groupes d'âge qu'une équipe d'analystes peut prendre en charge dépend souvent des heures disponibles des analystes et de la quantité de travail manuel que cela implique.
Ces limites prennent de plus en plus d'importance à mesure que les clubs collectent de plus en plus de données et étendent leur analyse aux équipes premières, au recrutement et aux programmes académiques. Un stack fragmenté peut rendre cette croissance plus difficile à gérer, en particulier lorsque chaque compétition ou équipe supplémentaire ajoute une couche de travail manuel.
À quoi ressemble réellement l'intelligence des données sur le football
L'intelligence des données sur le football entre en jeu lorsque les données, les vidéos et le contexte sont suffisamment étroitement liés pour aider le décideur à comprendre ce qui s'est passé et pourquoi c'est important. Au lieu de présenter les trois dernières touches d'un joueur comme une statistique isolée, un système intelligent peut replacer ces actions dans leur contexte en montrant comment le joueur a utilisé ces positions, quels modèles ont contribué à créer de l'espace ou des chances, et comment le résultat se compare aux exigences du rôle.
Une plateforme d'analyse du football conçue selon cette approche réunit généralement plusieurs fonctionnalités :
Traitement automatique des données
Les vidéos des matchs peuvent être converties en données structurées et balisées, ce qui réduit le travail manuel des analystes.
Contexte des événements
Les actions individuelles peuvent être associées à des informations tactiques et positionnelles, ce qui donne aux statistiques plus de sens qu'un simple décompte d'événements.
Des informations prêtes à prendre des décisions
L'analyse peut être présentée en fonction des besoins des différents utilisateurs, qu'il s'agisse des entraîneurs qui examinent les ajustements tactiques ou des directeurs techniques qui évaluent les objectifs de recrutement potentiels.
Flux de travail connectés
La vidéo, les données et les analyses peuvent se situer dans le même environnement, offrant ainsi au personnel une source d'informations cohérente sans passer d'un système à l'autre à plusieurs reprises.
StepOut suit cette approche en associant la vidéo des matchs au traitement et à l'analyse automatisés des données. Un match peut être téléchargé sur la plateforme, avec plus de 400 points de données structurés générés en 24 heures environ et signalés avec une précision de plus de 90 %, ce qui évite au personnel du club d'étiqueter manuellement chaque événement avant que l'analyse ne commence.
Des événements bruts au contexte tactique
La véritable valeur des données sur le football apparaît lorsque les événements individuels peuvent être compris dans le contexte du jeu. Une passe terminée, par exemple, nous indique que le ballon a atteint son coéquipier prévu, mais l'importance tactique réside dans le fait de comprendre où la passe a eu lieu, comment l'adversaire a été organisée, dans quelle séquence elle s'inscrivait et si le même schéma se répétait à plusieurs reprises. Ce contexte permet aux entraîneurs de mieux comprendre les comportements qui contribuent à la performance de l'équipe.
C'est là que des outils tels que l'analyse du réseau et la carte vectorielle peuvent ajouter une couche supplémentaire à une plateforme moderne d'analyse du football. L'analyse du réseau cartographie les relations de passe et les liens entre les joueurs au cours d'un match, ce qui permet d'identifier les combinaisons et les domaines qui contribuent à la structure offensive de l'équipe. La carte vectorielle ajoute des informations sur les mouvements et la direction en cartographiant la position des joueurs et des balles, ce qui permet aux analystes d'identifier des modèles qui peuvent être difficiles à saisir uniquement à l'aide d'une carte thermique ou d'un décompte d'événements.
La même couche contextuelle peut être utile pour le recrutement et la planification des équipes. Un directeur technique qui évalue un signataire potentiel peut mieux comprendre comment les relations de passes, les schémas de mouvement et le positionnement d'un joueur peuvent s'intégrer à la structure existante de l'équipe.
Transformer les vidéos en réponses instantanées
La plupart des clubs ont accès à plus de vidéos des matchs que ce que leur staff peut visionner dans leur intégralité de façon réaliste. Le défi consiste souvent à trouver les moments précis qui répondent à la question posée devant le coach, l'analyste ou l'équipe de recrutement. Une vidéothèque pré-étiquetée et consultable peut rendre ce processus bien plus efficace en reliant les séquences des matchs à des événements structurés et à des actions des joueurs.
La fonction Spotlight de StepOut permet au staff de trouver des clips pertinents concernant un joueur, une action ou un schéma en particulier sans devoir travailler manuellement sur l'intégralité d'un match. Cela change la façon dont la vidéo peut être utilisée dans le flux de travail quotidien du football, en particulier lorsque des décisions doivent être prises rapidement.
Préparation des matchs
Un entraîneur peut trouver des exemples d'un schéma d'opposition spécifique et les revoir lors de la préparation des ajustements tactiques.
Rapports de scoutisme
Un analyste peut créer une playlist vidéo autour d'une question tactique particulière, donnant ainsi plus de contexte au rapport qu'un recueil chronologique des moments forts.
Recrutement
Un directeur technique peut passer en revue les actions pertinentes d'une cible potentielle au cours de plusieurs matchs sans avoir à sélectionner manuellement les clips pendant des heures.
Lorsque la vidéo est connectée à des données structurées et qu'elle peut être consultée, elle devient une source fonctionnelle de renseignements sur le football à laquelle le staff peut accéder quand il en a besoin, au lieu d'une archive dont l'exploration nécessite de nombreux efforts manuels.
Le développement des joueurs en boucle continue
L'intelligence des données sur le football peut contribuer au développement des joueurs aussi efficacement qu'à l'analyse et au recrutement de l'équipe première. Lorsque les données de performance, les vidéos et le suivi des progrès sont disponibles tout au long de la saison, le développement devient un processus continu que les joueurs et les entraîneurs peuvent revoir ensemble au lieu d'être consigné dans un rapport de temps en temps.
L'application Player Impact Score et l'application Players de StepOut permettent aux joueurs d'accéder à leurs statistiques, à leurs temps forts et à leur progression au fil du temps. Cela crée un lien plus constant entre les performances en match et les objectifs de développement, tout en donnant aux joueurs une vision plus claire de l'évolution de leurs performances.
Cette approche peut être particulièrement utile pour les académies et les programmes de parcours, dans lesquels les joueurs peuvent progresser au sein d'équipes et d'environnements d'entraînement différents. Un système partagé permet aux entraîneurs et aux joueurs d'accéder à un bilan de performance constant, ce qui permet de suivre plus facilement l'évolution au fil du temps et d'identifier les domaines qui nécessitent une attention particulière.
Ce que les propriétaires et les TD progressistes devraient se demander avant de passer à la catégorie supérieure
Pour passer à un système d'analyse plus intelligent, il faut examiner attentivement la manière dont la technologie s'intègre au flux de travail existant du club. Avant d'affecter un budget à une nouvelle plateforme d'analyse du football, les propriétaires, les directeurs techniques et les équipes des opérations football devraient se poser des questions telles que :
La plateforme associe-t-elle des vidéos, des données et des reportages, ou le personnel devra-t-il encore transférer des informations entre différents systèmes ?
Dans quelle mesure la plateforme peut-elle gérer le balisage et la détection d'événements, et combien de temps faut-il aux analystes pour préparer les données ?
Le même système peut-il prendre en charge l'équipe première, le service de recrutement, l'académie et les équipes de jeunes à mesure que les besoins du club augmentent ?
Les entraîneurs, les recruteurs, les directeurs techniques et les joueurs peuvent-ils accéder directement à des informations pertinentes, ou est-ce que les informations restent entre les mains de l'équipe d'analystes ?
Quel est le délai entre la mise en ligne des images des matchs et la mise à disposition de données, de vidéos et d'informations exploitables pour analyse ?
Ces questions révèlent dans quelle mesure une plateforme s'intègre à l'environnement de travail du club et si elle peut faciliter les prises de décisions quotidiennes à l'échelle requise.
- Dans quelle mesure le flux de travail est-il connecté ?
- Quelle quantité de travail est automatisée ?
- Est-ce que cela peut être étendu à l'ensemble du club ?
- Qui peut accéder à la sortie ?
- En combien de temps les informations sont-elles disponibles ?
Frequently Asked Questions
Pourquoi la collecte de données ne suffit-elle pas à elle seule ?
Les données brutes ne deviennent utiles que lorsque quelqu'un les interprète dans leur contexte. Un club qui collecte des milliers de points de données par match tout en utilisant des références croisées manuelles entre des outils déconnectés obtient des informations qui arrivent trop tard pour influencer le match suivant, quelle que soit la quantité de données stockées dans le système.
L'intelligence des données ne concerne-t-elle que les clubs d'élite dotés de ressources suffisantes ?
Non. Des plateformes indépendantes des caméras et pilotées par l'IA ont rendu l'intelligence des données accessible en utilisant des images provenant d'un téléphone ou d'une seule caméra secondaire, et pas simplement des flux de qualité diffusion. C'est grâce à cette accessibilité que les académies et les clubs locaux peuvent effectuer des analyses qui auraient auparavant nécessité un service d'analyse dédié.
Quelles sont les priorités d'un club lorsqu'il met à niveau sa pile d'analyses ?
La connexion de vidéos et de données à un seul système a tendance à générer le plus rapidement possible, car cela supprime le travail de rapprochement manuel qui fait perdre la plupart des heures aux analystes. Le contexte tactique et les outils destinés aux joueurs prennent de la valeur une fois que ce lien fondamental est établi.
À quelle vitesse une plateforme moderne devrait-elle transformer les images des matchs en informations exploitables ?
Le délai d'exécution dans les 24 heures suivant la mise en ligne des vidéos est une référence raisonnable pour une plateforme conçue pour de véritables renseignements plutôt que pour une collecte de données de base.
