DATA ET SPORT ANALYTICS

– Marc — 00:00 :

 Aujourd’hui, je reçois Vincent Ottow, ingénieur et docteur en physique. Après avoir rejoint un groupe de chercheurs en physique du sport, ils font de sport dynamics fin 2019 sport dynamics, c’est une start-up de 12 personnes de sport Analytics qui vient de finir la 2ème levée de fonds. Bonjour Vincent. 

– Vincent — 00:15 :

 Bonjour Marc, merci. 

– Marc — 00:16 :

 Beaucoup avec plaisir, alors, est-ce que tu peux nous parler un peu de sport Dynamic ce que vous faites exactement? 

– Vincent — 00:22 :

 Oui, en 2 mots donc, comme tu l’as dit, on est une start-up de sport Analytics, donc on crée de la data sportive, c’est-à-dire de la data qui mesure vraiment la performance des sportifs. Et nous, on travaille dans les sports collectifs. Actuellement, on est actif que sur le foot, donc on mesure vraiment tactiquement la performance des joueurs et des équipes. 

– Marc — 00:40 :

 Alors ce que tu peux nous donner un peu une vue d’ensemble de ce à quoi peut servir la data dans le sport. 

– Vincent — 00:45 :

 Bien sûr, en gros, pour le moment, la première chose que je peux préciser, c’est que nos clients se sont directement en fait les clubs de foot, donc les clubs professionnels de foot en gros, nos utilisateurs au sein de ces clubs se sont les équipes des entraîneurs. Alors généralement pas directement l’entraîneur, mais disons ses adjoints ou ses analystes. Et donc ils utilisent notre data pour mesurer tout simplement la performance ou de leur propre équipe ou des adversaires. Alors les use case essentiellement, on peut les séparer en 3 grandes catégories pour ces clubs. Du coup,un mesurer leur propre performance. Comme je le disais, donc, suivre objectivement la performance de chacun des joueurs, aider du coup à la décision de qui on met sur le banc et qui on va mettre titulaire au prochain match, et cetera ensuite. Suivre la performance des adversaires comme je le disais, donc, préparer les prochains matchs, trouver les failles, enfin les faiblesses plutôt des adversaires pour pouvoir les exploiter. Et enfin le recrutement, c’est à dire tout simplement à trouver les prochaines pépites à recruter pour les faire venir dans son club.    Et bah augmenter, disons le potentiel de l’effectif. 

– Marc — 01:41 :

 Ok alors c’est c’est des usages qui sont quand même très différents. M’attarde, un petit peu sur celui de trouver on va dire les faiblesses de l’adversaire ou ou ses propres faiblesses. C’est quelque chose qui va varier énormément d’une équipe à l’autre, d’un sport à l’autre. Qu’est-ce qu’on peut faire de standard, qu’est-ce qu’on peut vendre comme produit à ce niveau-là Oui, 

– Vincent — 02:02 :

 C’est toute la difficulté. C’est notamment effectivement que chaque équipe va regarder des choses différentes et donc en fait c’est par essence même disque de standardiser et en fait, toute notre approche. La sport dynamique, c’est peut-être que ça fait partie de la présentation initiale des piliers de Forza mix, qui sont les plus importants pour nous, c’est qu’on crée de la data qu’on appelle personnaliser. Ça veut dire quoi ça veut dire que plutôt que proposer un catalogue de milliers de képi aux futurs entraîneurs qui vont les utiliser, mais qui en fait, mesurent jamais exactement ce qu’ils veulent savoir et On s’appelle sport Dynamics parce qu’en gros, on a développé un premier pilier qui était vraiment l’analyse dynamique, donc la première expertise qu’on a, c’est vraiment mesurer tous les aspects dynamiques du jeu,notre premier de pilier différenciation, c’est vraiment le fait qu’on est spécialisé dans la mesure de tous les aspects dynamiques du jeu. Ça veut dire en gros les déplacements collectifs coordonnés des joueurs sur le terrain et en quoi ils apportent tactiquement quelque chose à l’équipe. Typiquement, on mesure la qualité d’un déplacement, d’un appel par exemple, pour aller chercher la profondeur au football et ça, on arrive à le mesurer. L’intérêt que ça a pour l’équipe, indépendamment de s’il a reçu le ballon ou non, ce qui est un peu le défaut de traditionnel de l’ensemble des outils plus ou moins des développés qui existent sur le marché qui en gros vont s’intéresser uniquement un peu, disons au football comme si c’était un jeu d’échec.   parce qu’il faut bien se rendre compte que les joueurs en fait, ils passent leur temps à anticiper avant même qu’ils se passent, toutes les passes possibles à justement quand on est défenseur, empêcher avant même qu’elle se produise les occasions. Grâce à leur ce qu’on appelle justement sens du jeu, donc la façon dont anticiper et de se placer en conséquence. Donc ils sont toujours en train d’analyser tous les moments de tout le monde, de se replacer en conséquence. Et c’est ça qu’on essaie de mesurer avec nos technologies pour mesurer ces aspects dynamiques du jeu et notamment en utilisant de la modélisation physique. 

– Marc — 04:27 :

 Ou l’efficacité d’un appel, ça peut être aussi d’avoir créé un espace de jeu qui a permis de créer une ouverture., comment ce que vous mesurez? Qu’un appel qui n’a pas donné lieu à une passe? À créer. 

– Vincent — 04:45 :

 C’est simple, en fait, on mesure tous les déplacements possibles de tous les joueurs vers tous les points du terrain. Et on en déduit le fait que, au moment où l’appât aurait pu être faite, Eh Ben si le joueur fait la passe justement dans cette fameuse espace qui est devant le joueur, Eh bien, on sait que c’est le joueur qui est en train de faire l’appel qui, si lui aussi, fait le déplacement, sera le premier sur le ballon et on est capable de mesurer qu’il aura par exemple une virgule deux secondes d’avance sur le premier adversaire qui arriverait au moment où arrive le ballon. Et donc du coup ça dire qu’il a une virgule deux secondes pour contrôler le ballon, orienter et puis ensuite éventuellement faire le choix de ce qu’il va faire ensuite Donc ça veut dire qu’on sait à l’avance que si on lui envoie le ballon il sera dans une bonne condition pour le réceptionner, pour le contrôler, pour l’utiliser et donc ça bien sûr indépendamment du fait que la passe a été faite ou non, on sait que ce sera le cas si la passe est faite après parfois la phrase est faite bien sûr c’est les plus intéressants en match – Marc — 06:01 :

 D’accord, donc là ce que tu dis là c’est que le genre qui a fait un appel à peut-être pris une bonne décision, même si ça s’est pas terminé par une passe qui lui est faite et avait les cartes en main pour ensuite exécuter une belle action. Mais le joueur a pu aussi. Simplement créer un décalage dans la défense adverse. Se retrouver dans une situation qui n’est plus une situation dans laquelle il faut lui faire la passe, mais en ayant décalé la défense a créé aussi quelque chose de positif sur le jeu. Est ce que cet aspect-là vous le prenez en compte également? 

– Vincent — 06:32 :

 Bien sûr, c’est en fait. On mesure donc plein d’aspects différents du jeu. Le premier aspect qu’on vient de discuter, c’est l’aspect vraiment de la création d’espaces, ce qu’on appelle vraiment ouvrir un espace dynamique. C’est vraiment un aspect effectivement fondamental du jeu et donc de de ce qu’on propose. Bien sûr comme mesure. Mais y en a plein d’autres. Et celui qui t’évoque effectivement, très important aussi, en fait, c’est la capacité d’un joueur à ouvrir un espace pour les autres. Et effectivement, c’est une des mesures qu’on propose à nos clients de dire cet appel, il la permet justement d’ouvrir un espace pour un autre, d’entraîner la défense, d’étirer la défense et de permettre quelque chose pour quelque chose. Donc on ça fait partie des choses qu’on mesurait. 

– Marc — 07:09 :

 Alors là on parle du foot parce que bon, on comprend bien que ce soit le premier marché auquel vous vous attaquez. Votre mission, c’est d’aller faire d’autres sports. Quels sont les les autres sports que vous avez dans le viseur et les sports les plus data friendly? 

– Vincent — 07:23 :

 Alors en fait, notre approche et notre technologie de base. Elle s’applique aux sports collectifs et au tennis qui est un peu une spécificité. En plus, exactement tous les sports à filet. Mais l’idée, c’est vraiment que nous, ce qu’on mesure, ça nous permet de mesurer justement tout ce qui est l’occupation du terrain, gestion du coût dynamique de cette occupation du terrain et donc qui est lié à des sports où il va y a un terrain justement, et des équipes généralement donc dans l’histoire collective, qui cherchent à le dominer. Du coup, ça veut dire qu’on a à priori tous les sports ouverts possibles, qui sont des sports collectifs dans le sport, qui représentent un vrai marché potentiel. Bien sûr, il y a un peu moins, mais elles sont bien sûr sur notre liste à venir. Après le foot, c’est tous les sports US tout simplement, donc le basket-ball, le football américain. Le hockey et cetera. 

– Marc — 08:12 :

ui sont vos clients, qu’est-ce que vous vendez? 

– Vincent — 08:25 :

 Nos clients, ce sont comme je le disais, les clubs de football, on leur vend de la donnée, alors en fait, ça prend la forme d’un accès à notre application qui leur permet en ligne d’abord de créer leur propres indicateurs personnalisés. Ensuite automatiquement, vont être analysés tous les matchs pour lesquels ils ont payé. Et ensuite, ils vont pouvoir accéder à ces données. Alors y a 2 formes où ils récupèrent tout simplement via I par exemple, si ils ont un peu de ressources de développement interne, ça dans leur data Lake ou autre, et ils en font ce qu’ils veulent ou et le cas quand même de la plupart de nos clients. Ils utilisent aussi nos outils de data visualisation, qu’on propose directement sur notre plateforme en ligne qui s’appelle gata et sur laquelle du coup nos clients encore une fois vont pouvoir in définir vraiment leur plan de jeu, leur métrique et 2. Ensuite visualiser une fois que les matchs ont été analysés, vraiment, toute la performance de leurs joueurs et de leurs équipes et du coup créer un certain nombre de visualisations personnalisées. Très simple pour pouvoir justement monitorer ça le plus simple, par exemple, étant des rankings. Tout simplement quand on cherche les faiblesses de l’adversaire, le, la première chose qu’on cherche à avoir, c’est combien il est classé dans l’ensemble de la Ligue et donc on cherche à voir tous les endroits où il est bah 19ème sur 20 par exemple, pour se dire là, c’est un gros point de faiblesse. C’est là qu’on va attaquer au prochain match. 

– Marc — 09:35 :

 Et alors donc, toute cette data, comment vous ce que vous la vous la procurer? C’est quelque chose que vous achetez? 

– Vincent — 09:40 :

 Non. Allons génère la de même alors en fait technologie à la façon dont ça se passe, c’est qu’il y a d’autres boîtes, d’autres providers de vidéo Tracking, donc nous en fait ce qu’on prend en entrée. Ce sont directement les positions XY des joueurs de la balle. D’accord, et c’est ça du coup après on analyse. Donc on modélise encore une fois les déplacements des joueurs, et cetera potentiels. Grâce à ça, du coup on crée des points de data associés au métrique. Personnalisé qu’on crée notre client. Et du coup, c’est ça qu’on fournit à nos clients, donc en entrée on prend vraiment ses positions XY et celles-ci elles sont fournies en fait par d’autres providers, y en a plusieurs sur le marché, la plupart en fait la façon dont fonctionne, c’est qu’ils installent des caméras dans les stades entre 2 et 12 et ensuite il filme le match simplement et ils font du vidéo Tracking. C’est une technologie qui a vu assez classique et ils en extraient les positions exactes. On intervient après la transformation en gros de ces y en bah data vraiment sportive. 

– Marc — 10:35 :

 D’accord, donc c’est provider de position XY C’est toujours les mêmes, c’est c’est un marché qui est oui, 

– Vincent — 10:42 :

 Il y en a un certain nombre. Le provider visuel, par exemple, en Ligue un s’appelle Stats perform en Major League soccer aux États-Unis s’appelle Kyran Igo. C’est d’ailleurs le même en Bundesliga, on a second spectrum qui est actif aussi. Voilà, il y a un certain nombre de providers qui existent et qui sont du coup généralement effectivement devenus provider officiel de telle ou telle Ligue à chaque fois. 

– Marc — 11:04 :

 D’accord et donc après il suffit, entre guillemets, de taper à leur porte et de dire on aimerait que nos clients, eux, ont directement. L’accès via la Ligue, du coup généralement à ces datas y et donc du coup, nous on les retraite pour leur compte en fait d’accord, c’est les clubs eux-mêmes qui achètent eux-mêmes Voilà, 

– Vincent — 11:19 :

 C’est ça via leur Ligue généralement. 

– Marc — 11:21 :

 D’accord, et alors vous pouvez avoir plusieurs clubs clients ou il y a un problème de concurrence? 

– Vincent — 11:27 :

 C’est une bonne question, alors c’est une question à laquelle on est confronté à nous. Mais bien sûr, n’importe qui qui travaille dans le monde du sport, au sens où, bien sûr, chaque client club et le concurrent d’un autre potentiel client club et donc bien sûr disons, ça fait partie du jeu. Ils savent que quand ils achètent, on peut avoir d’autres clients et je veux dire, si jamais ça posait un problème insurmontable, bah y aurait tout simplement aucune boîte dans le sport, alors y en a souvent en fait ce qui se passe, c’est qu’au début, quand c’est les premiers utilisateurs du nouvelle technologie et ils se rendent compte que c’est un Edge effectivement que les autres ont pas. Et puis quand tout le monde commence à l’avoir et Ben en fait ne pas l’avoir, ça devient un Edge dans l’autre sens en fait donc là c’est là qu’en fait tout le monde se met à parce qu’ils savent que s’ils l’ont pas il sera en dessous

– Marc — 12:54 :

 Et alors si on essaie de prendre un exemple, est ce que tu peux me partager des décisions sportives ou une décision sportive qui aurait été prise grâce à la data? Un client, par exemple. 

– Vincent — 13:05 :

 On avait par exemple une équipe qui était très forte dans ce qu’on appelle le contre pressing, le contre pressing. En fait, c’est le pressing qu’on fait juste après avoir perdu le ballon pour essayer de le récupérer tout de suite le plus rapidement possible. L’idée derrière tactiquement, hein? Pour INFO, c’est que c’est le moment. On est le plus faible en fait, quand on vient de perdre le ballon parce qu’on était organisé, étalé sur le terrain pour essayer d’attaquer et en fait du coup on n’est pas du tout organisé pour défendre et du coup il y a un gros risque, donc l’idée c’est de minimiser le maximum ce risque en empêchant la personne qui récupère le ballon de faire quoi que ce soit et de lancer notamment ce qu’on appelle une transition en fait une contre-attaque. Ouais, et on avait une équipe avec laquelle on travaille, qui est très forte à ça de manière générale, et on avait créé des métriques justement personnalisées pour elles, pour bien analyser la façon dont ils faisaient le contre précis et ils se retrouvent à avoir à jouer au prochain match. Une autre grande équipe du championnat qui est à ce moment-là Leader du Championnat et en fait, ils analysent le match de la phase aller ils se rendent compte que leur efficacité de leur contrat avait été très faible. C’est à dire qu’ils avaient en fait très peu de fois réussi à empêcher l’adversaire de faire quoi que ce soit avec y avait beaucoup de contrats créés. Ils avaient peu aussi récupérer le ballon parce que c’est ça le but juste après l’avoir perdu, de le récupérer dans la foulée et donc ça on a pu le mesurer et je disais mais OK bah en fait ouais, on on a juste pas été bon à ce match là mais nous, grâce aux métriques on avait fait, on avait pu mesurer la qualité intrinsèque au-delà du résultat de la façon dont ils avaient effectué le pressing et on s’est rendu compte que de façon objective on pouvait mesurer justement notamment en nombre de secondes disponibles pour le porteur du ballon. Après la perte que le porteur était effectivement très bien mis sous pression, il avait aucune autre solution. Donc en fait, ils avaient extrêmement bien fait, même beaucoup mieux que dans la plupart des autres matchs qui jouaient parce que forcément il jouait contre le premier donc étaient galvanisés, ils étaient encore meilleur sur ce match aller dans la façon de faire le contre Racing    mais ça avait été moins efficace que d’habitude. La raison? Tout simplement, c’est que cette équipe en face avait des joueurs de très haut niveau technique et donc en fait malgré l’intensité du pressing avait réussi à s’en sortir à chaque coup et en fait leur façon de faire du contre pressing du coup? N’était pas efficace, même si elle était bien faite, donc nous, avec la data, on a réussi à mesurer d’une part que c’était bien fait et d’autre part, que c’était pas efficace et du coup ce que ça a pris comme décision, c’est que à la fois d’après ils ont pas essayé en fait de faire leur contre pressing habituel parce que ça marchait pas et du coup ils ont tout simplement décidé d’en s’orienter plutôt vers un repli défensif à la perte de balle tout simplement le plus rapidement possible en gros revenir devant les cages et fermer tout et ça a beaucoup marché et ils ont fait Ben simplement un match nul au match retour mais ils avaient vraiment, voilà pu finalement analyser alors au départ c’était parti de de l’idée que juste ils avaient été mauvais au match alors qu’en fait. Et il s’est rendu compte sur cet aspect précis du jeu qu’ils avaient été mauvais, juste que leur stratégie était pas efficace. 

– Marc — 15:48 :

 D’accord. Alors, c’est quoi les principaux obstacles pièges, difficultés quand on utilise la data pour la stratégie sportive en général? 

– Vincent — 15:58 :

 Il y en a de multiples. Le premier piège, c’est déjà de sourcer la bonne data quand on est client, c’est pour ça qu’on existe en fait pour fournir de la meilleure data et donc du coup c’est pas évident effectivement déjà d’avoir de la data qui mesure les bonnes choses et de savoir ce qu’on mesure. Il y a souvent une difficulté qui est liée alors d’une part à la précision, un certain nombre de providers en fait fonctionnent sur le principe d’un enregistrement d’un certain nombre d’actions de jeux à la main. En fait les les plus grands providers, les stats que vous voyez à la mi-temps des matchs. Ben en fait, il y a des gens à Liverpool ou autre qui sont derrière leurs écrans et qui cliquent à chaque moment. Y a une passe ou un tir et c’est ça qui génère les stats à la fin. Ouais, quand on ne veut arriver dans des stats un tout petit plus avancés que juste, le nombre de tirs. Bah ça fait qu’il y a pas mal d’erreurs. C’est pour ça d’ailleurs que la FIFA a engagé 22 personnes par match pour suivre chacun des joueurs et à noter de la façon la plus précise possible un énorme nombre de choses pendant la mais pendant la Coupe du monde, pardon pendant la Coupe du monde, mais c’est assez limite. Voilà y a l’erreur humaine, donc le premier enjeu c’est la précision dans la data et le 2ème enjeu. C’est l’interprète habilité, c’est-à-dire que c’est difficile de parfois quand on veut chercher à mesurer des choses complexes, de trouver des choses qui soient facilement derrière. Comment dire, en anglais, actionnable, utilisable, vraiment et dont on sache que ça mesure un bon exemple de ça. Par exemple, c’est un indicateur dont on a un peu beaucoup parlé, qui vient notamment du basket-ball. C’est l’esprit de possession value typiquement donc ça mesure à chaque instant la probabilité que derrière donc au football qu’on marque un but dans les 30 prochaines secondes. Et donc on peut voir que à par exemple, si j’ai fait 6 au milieu de terrain et que j’ai fait une passe latérale de mon défenseur central à mon défenseur latéral, peut être que je vais augmenter de 2 % la probabilité de marquer un but dans les 30€ Le problème c’est que ce que ça veut dire, cette mesure de % elle ne dit pas du tout l’origine bien sûr de ce gain de probabilité. Voilà, il y a des outils pour essayer d’être le plus agréable mais c’est très compliqué. Honnêtement j’ai pas vu encore de papier de recherche vraiment convaincant là-dessus sur cette côté interprétation. 

– Marc — 18:02 :

 Ouais, parce que ça s’appuie sur quel genre d’algorithmes? Qui sont pas interprétables. 

– Vincent — 18:06 :

 Pour leur expliquer de poser une a un nombre de papiers qui utilisent des techniques différentes mais l’idée, à la fin, c’est tout simplement d’apprendre un peu. Sur un set de données sur en gros des positions sur 30 secondes, ce qui va se passer dans les 30 prochaines secondes et ce que ça a un but ou quoi simplement, mais voilà, donc, il y a vraiment je pense, ces 2 grands enjeux dans l’utilisation de la data, de trouver de la data précise et interprétable. Et c’est là aussi que nous, on essaie de faire de la différenciation comme je le disais par exemple, une mesure de pression on dit bah voilà, le joueur en fait il a une virgule trois secondes de disponible, ça c’est quelque chose derrière. On peut utiliser l’entraînement parce qu’ils savent à quoi ça correspond déjà, c’est quelque chose qui peuvent reproduire et puis ensuite, ça leur donne quelque chose. Même effectivement l’entraînement, il faut prendre 1 MÈTRES et m esurer si, si c’est le cas et en déduire des exercices, et cetera. C’est ça vraiment ce qu’il y a un gros enjeu pour nous et sur lequel vraiment on essaie de faire une différenciation. 

– Marc — 18:53 :

 Fournir des indicateurs aux sportifs plutôt que fournir vraiment, je dirais l’action fable, mais qui est pas forcément justifié et peut être dans le cadre d’un match, dans le feu de l’action, les les algorithmes vont être pas prendre en compte tous les éléments qui sont importants. Peut-être que le sportif a une meilleure position pour prendre la décision à la fin. 

– Vincent — 19:14 :

 Alors tu poses 2 questions, j’ai l’impression dans ce que tu dis, il y a la question de la mesure versus la décision, c’est à dire qu’il y a beaucoup effectivement d’algorithmes qui sont désignés pour faire des propositions de décision et de dire Ah bah par exemple il faut sortir tel joueur à tel minute, et cetera via un algorithme. On pense que c’est ça qui va maximiser la probabilité de gagner le match. C’est quelque chose en fait, qui est honnêtement et pas ce qu’on vend et qui est très peu vendu sur le marché. Je pense que principalement parce que le marché est pas encore assez mature honnêtement et donc du coup nous ce qu’on vend c’est avant tout de l’information vraiment? Est-ce que la personne a performé a fait telle chose ou pas après coup versus, encore une fois, une proposition d’action. Je pense que le milieu sportif, je pense que tous ceux qui travaillent dedans disent souvent que c’est un milieu qui est en retard dans plein de points de vue par rapport à d’autres. Et je pense que c’est vrai, notamment sur le côté de l’utilisation de la data. Et on peut pas nier qu’y a de base un certain conservatisme qui existe, qui est plus fort que dans d’autres secteurs. Mais j’ai l’habitude de dire que c’est quand même quelque chose de plus nuancé que ça. C’est quand même quelque chose où y a des torts partagés à dire. Bien sûr, il y a un côté où les entraîneurs sont anciens joueurs qui en gros ont été très marqués par leurs propres entraîneurs eux-mêmes et et ce conservatisme là, et de l’autre côté aussi. Bah c’est vrai que la data qui était proposée jusqu’à très récemment aux équipes et aux utilisateurs passé tellement à côté de choses tellement principales pour eux. Qu’effectivement, peut-être que les outils étaient assez bons, tout simplement pour qu’ils puissent vraiment l’utiliser et et ça fait au total, ouais, la data est encore. Alors, ça va? Bien sûr, on voit que les choses évoluent énormément, mais encore très peu utilisées par rapport à d’autres secteurs, y compris d’ailleurs, même dans les sports US où c’est plus utilisé au football, mais y en a même ce même ressenti là. 

– Marc — 20:53 :

 Ouais, comment est-ce que l’usage de la data est accueilli en général par le staff ou par les joueurs? 

– Vincent — 20:59 :

 Mais comme je le disais, pas toujours très bien, mais à la fois on voit que ça change, alors il y a un côté déjà générationnel, hein? C’est bête, mais il y a une génération d’entraîneur plus jeune, et cetera, qui aime un plus la data qui est en train d’éclore clairement, mais encore une fois, comme je le disais à l’instant, je pense que quand la data est pas utilisé, c’est aussi que les torts sont partagés entre les providers et les utilisateurs et donc c’est aussi parce que justement la data quelque part. On a pas assez fait ses preuves et donc c’est là que justement encore une fois on essaie de faire la différence en allant peut-être pas trop loin. Donc disons par exemple pas trop dans l’aspect de faire des outils, vraiment de suggestions, de stratégies et d’aller plus dans l’aspect de la mesure brute de la performance pour pouvoir justement faire nos preuves. 

– Marc — 21:44 :

 Qu’est-ce qu’on va avoir, par exemple, comme réticence des équipes ou du staff, qu’est-ce qu’ils vont invoquer, en voilà guillemets comme. 

– Vincent — 21:50 :

 Une des valeurs qu’on apporte qui est très importante en fait, finalement, dont on s’est rendu compte un peu à postériori d’ailleurs. C’est en gros la détection automatique d’actions de jeu, c’est-à-dire qu’on mesure qu’il est en train de se passer quelque chose comme un appel dont on parlait tout à l’heure des intéressant et en fait, au-delà de savoir qui a un appel et de savoir par exemple le nombre d’appel sur le match qui va les intéresser, c’est de savoir les timestamp, les instants de ces appels et donc en fait ce qu’on fournit à nos clients, c’est directement. Un découpage de toutes les séquences du match il y a eu ces appels intéressants et donc ça veut dire qu’ils ont qu’à cliquer dessus derrière et ils voient toutes les séquences à la suite où il y a eu un appel et donc ça leur permet d’analyser enfin de visualiser à chaque fois quel était le contexte de cet appel, et cetera. Donc c’est découpage de maths automatiques pour ça a une grande valeur parce que c’est quelque chose que, faute de pouvoir le faire automatiquement jusqu’à présent, il faisait à la main en fait donc une grande partie de 

Marc

c’est un moteur de recherche en fait presque. 

– Vincent — 22:39 :

 C’est ça, c’est une grande partie de la valeur, encore une fois est liée à ça, c’est-à-dire qu’on a des clients nous ont dit bah en fait grâce à vous maintenant, bah je dors 5h de plus. Et parmi parce qu’en fait ce découpage à la main, grâce au fait que vos datas sont suffisamment personnalisables, bah je peux recréer la métrique qui mesure spécifiquement tel type d’appel qu’avant, je repars à l’œil nu et que j’allais chercher dans le match à la main et découper dans la vidéo. Et du coup, maintenant j’ai tout ça. Automatiquement, ça c’est une grande valeur de ce qu’on apporte, mais c’est aussi la difficulté pour nous, c’est qu’on peut pas se permettre de dire à la fin, on a des précisions alors dit Ah, j’ai intersection over union des 70 % c’est génial. En fait ce que va faire notre client c’est qu’il va ouvrir toutes les séquences de s’il y en a 50, les 50 séquences de qu’on a détecté automatiquement et si y en a une qui va pas, il va nous dire non, non. Mais ça marche pas votre truc. On n’arrive pas à bien à repérer quoi. 

– Marc — 23:26 :

 Oui, une exigence qui est un peu trop forte par rapport au gain de temps que ça représente. C’est vrai qu’il y en a un de temps en temps. 

– Vincent — 23:31 :

 Voilà, il y a une exigence qui est à peu forte, alors nous, ça nous convient entre guillemets, ça nous invite à être plus exigeant aussi de notre côté. Mais oui, encore une fois, voilà, c’est c’est ça qui est pas évident dans la façon d’interagir, disons avec ce type de client. 

– Marc — 23:45 :

 Est-ce que vous leur donnez la possibilité de faire remonter du feedback qui vous va vous être utile pour les algorithmes, ce que vous avez mis en place, quelque chose des process pour faire remonter justement ce qui va pas. 

– Vincent — 23:58 :

 Oui, alors on est en train de mettre en place de plus en plus en fait ce qu’il faut bien comprendre, c’est qu’on a commencé initialement, même sans plateforme et donc on avait la technologie de base pour mesurer encore une fois des datas dynamiques personnalisés. Mais voilà, il fallait qu’on fasse nos preuves aussi, donc on allait toquer à la porte. Disons de nos clients, des entraîneurs adjoints et en gros ils nous disaient, Ben nous on veut mesurer ça. Par exemple, notre contre pressing, c’est ça et on veut que vous nous disiez si les bons ou pas et on disait Bah OK on va vous créer une métrique associée et parce qu’on avait déjà toute la base en place, un certain nombre de mesures, et cetera. On arrivait à créer une métrique personnalisée en gros en 2 semaines et on leur disait du coup Bah c’était ça notre promesse. On vous fait une première version pour dans 2 semaines et pas pour dans 2 mois ou dans 2 ans ce qui aurait été le cas sans doute technologies et donc du coup de la façon dont s’est construit comme ça on a eu énormément de feedback dès le début on a des interactions très fortes avec nos clients aujourd’hui un de nos challenge sur qui on a déjà beaucoup avancé mais qui continue à être un challenge important pour nous. C’est de transférer directement le pouvoir à nos clients. Le pouvoir aux analystes en transférant toute cette partie personnalisation qu’on faisait en discutant, en ayant eu vraiment qui nous expliquent le concept, qui veulent mesurer en ligne, c’est-à-dire que vraiment en ligne paramétrisé directement tous leurs indicateurs, ils peuvent créer vraiment leur propre métrique associée à tel aspect du jeu et donc du coup ce transfert là en ligne fait que bah nos relations disons bien sûr un tout petit peu moins directe avec eux parce qu’ils vont passer moins de temps à expliquer mais bon eux ça leur fait gagner du temps et donc c’est beaucoup mieux pour eux et bien sûr pour nous aussi. Du coup, on met en place maintenant des systèmes autres de feedback. Mais voilà, depuis le début, le feedback en fait est presque inclus dans notre démarche de personnalisation. Qui est vraiment au cœur de ce qu’on fait

– Marc — 25:34 :

 Tu nous as parlé de recrutement tout à l’heure, oui. Alors le recrutement, en particulier au foot, ça peut commencer très tôt, à un moment où il y a pas de suivi, y a même pas de caméra, et cetera. Quel genre de data vous pouvez utiliser? Comment est-ce qu’on fait pour aller chercher la data? Et puis ensuite la valoriser pour faire du recrutement. 

– Vincent — 25:51 :

 Alors, c’est la limite, effectivement, si. On veut chercher un joueur de 16 ans  qui joue dans un championnat obscur de division 30 d’Amérique latine. On y arrivera pas avec ce qu’on fait. Honnêtement, on peut pas donc la réponse est en fait rien du tout. Effectivement, comme je l’ai expliqué technologiquement, nous on se base sur le fait d’avoir les positions qu’on analyse derrière, donc on a vraiment besoin d’avoir un minimum les positions des joueurs de la balle et en fait effectivement donc c’est simplement la limite. Maintenant ce qu’on voit, c’est que se développe de plus en plus justement de solutions de vidéo Tracking. On commence à avoir des boîtes qui proposent en gros des systèmes, on prend 2 pieds, on met un iPhone sur chacun. Un film chaque moitié du terrain et derrière ça nous sort ces fameuses positions y à la fin du match, alors c’est pas encore complètement au point clairement ouais mais c’est quelque chose qui est en développement et au fur à mesure ça va se développer. Bah pour nous ça va nous ouvrir d’autres marchés et donc et donc voilà donc ça c’est sûr que c’est la limite. Actuellement on est restreint qu’au marché dans lesquels Eh Ben on peut accéder d’une façon ou d’une autre à des des positions que ça veut dire qu’il faut au moins qu’ils soient présentés à la télé. 

– Marc — 26:52 :

 Oui, parce qu’utiliser le smartphone sur le bord du terrain pour avoir les positions au-delà du fait que ça existe ou que ça n’existe pas, vous aurez jamais la même précision de. 

– Vincent — 27:01 :

 Alors, il y a un grand enjeu d’un grand enjeu de précision. Encore une fois, nous c’est pas notre spécialité, à nous de du tout. Cette partie Computer Vision vidéo Tracking seule chose qu’on constate, c’est que les choses évoluent dans le bon sens et que ça va nous ouvrir demain des possibilités. Mais justement, si tu veux, c’est quelque chose, je pense qui était un peu peut-être la chose la plus naturelle à faire quand on a voulu arriver dans le sport et fonder une start-up quelque part presque, je veux dire Ah mais y a ces algorithmes de reconnaissance, que ça soit bon, un peu différent, mais de la reconnaissance faciale utilisée dans tous les smartphones. Ou bien sûr du suivi de personnes qui est utilisée dans plein d’applications, par exemple dans les aéroports ou autres? Et en fait l’idée c’est c’est technologie de Tracking se développe et que derrière elles peuvent être utilisées pour le sport. Beaucoup de gens se sont dit justement Ah bah en fait ça va être la clé d’absolument tout dire une fois que j’ai XY sur le terrain, le travail est terminé, en fait non. Notre hypothèse depuis le début c’est que c’est là que ça commence en fait, c’est là que le sportif commence et que justement la plus grosse valeur elle est dans le savoir. Transformer, c’est une position XY en une mesure de performance sportive. 

– Marc — 28:07 :

 Ouais bien sûr, ma question sous-jacente était plutôt en fait, est ce que ce que vous faites pourrait encore s’appliquer si vous aviez une dégradation forte de la précision des données XY c’est sûr qu’on est dépendant de ça et donc du coup y a une limite, une limite qu’on continue à essayer de tester tous les jours donc j’ai pas encore de réponse là-dessus. Très précise à donner, mais c’est sûr qu’il y a une limite maintenant. Encore une fois, la direction d’évolution qu’on voit et naturelle bien sûr c’est que plus le temps va aller, plus technologies seront matures aussi. Ouais et donc du coup on espère qu’on sera au-dessus de cette fameuse limite, ce qui pour nous est gênante. 

– Marc — 28:44 :

 Est-ce que vous vous intéressez un peu à l’affinité entre les joueurs, par exemple? Ben on parlait d’appel. Je dis n’importe quoi. Un joueur, c’est un bon joueur d’appel, un autre quelqu’un qui exécute les passes, une très bonne vision du jeu. Voilà ces 2 là ensemble vont créer ce lien qui est dans l’équipe, dans l’exécution, qui est si important dans un esprit d’équipe, ce que c’est quelque chose que vous Regardez. 

– Vincent — 29:06 :

 Ouais, alors c’est c’est quelque chose qui recouvre, disons, des réalités multiples en fait généralement une paire de joueurs comme ça. Elle est inclue dans un collectif plus global. Et donc nous, on a plutôt tendance à intégrer ça dans la stratégie globale de l’équipe, voir si ces joueurs sont effectivement bien adaptés à la stratégie de l’équipe et apportent le type de performance qu’il faut pour la stratégie de l’équipe et donc du coup. Généralement, on analyse ça à un niveau plus global. Mais oui, c’est effectivement comprendre la complémentarité des joueurs, justement sur des tactiques donnés où on sait que bah y en a un qui va par exemple faire des appels et l’autre qui va faire les passes associées et que chacun va être très bon dans son domaine. C’est hyper important et on sait que c’est ça qui va pouvoir débloquer un certain nombre de choses. En fait numériques, sont souvent construits effectivement de manière couplée, c’est-à-dire qu’on mesure toujours, comme je le disais tout à l’heure, des passes non tentées par exemple, et on sait quand est-ce qu’il a pas fait la passe. Alors typiquement, on voit bien qu’il y a des joueurs aussi qui sont  s, qui sont parfois sur préférés. C’est à dire qu’on leur fait toujours la passe même si peut-être qu’il y avait d’autres joueurs à qui on aurait pu faire la passe aussi. Un exemple que je peux donner de la dernière du monde sans trop de surprise, c’est que Kylian mbappé, qui fait un appel, on lui fait la passe, ce qui est pas surprenant bien sûr, hein. J’ai, il y a une réalité derrière qui est au-delà du fait que là on mesure des situations où il a ouvert un espace, donc c’est bien de lui faire la passe au-delà de ce fait là, on sait que, en plus de récupérer la balle une fois qu’il l’a bah il va peut-être faire de la magie avec donc donc c’est normal qu’on lui donne plus le ballon à lui mais mais voilà, on est capable de mesurer ce genre de choses là. Effectivement ce qu’il a une infinité plus grande que tel joueur donne derrière après effectivement plus le ballon par rapport aux instants où il aurait pu en fait c’est ça qui est intéressant de voir si justement le joueur a cette vision du jeu. S’il préfère peut-être même trop un joueur par rapport à un autre et ça ce qu’on voit aussi. 

– Marc — 30:47 :

 Et alors pour avoir cette vision? Extrêmement technique d’un point de vue sportif, du jeu et donc la la, je dirais la construction de recommandations éventuelles à partir des mesures, même la construction des mesures elles-mêmes. Il y a besoin d’une forte expertise sportive. Est-ce que dans l’équipe, vous avez des gens dont la provenance et le milieu du sport de façon générale, que vous bossez beaucoup avec des experts là-dessus? 

– Vincent — 31:09 :

 Ouais, effectivement c’est très important. Alors d’abord bon, on a la chance de travailler dans un milieu qui intéresse un certain nombre de mondes quand même donc effectivement, même pour des gens des profils hyper tech qu’on mesure, il y a quand même besoin d’avoir un minimum de compétences métier. Monter en compétence métier là-dessus de façon assez importante, on recrute typiquement des scientists qui sont pas à des experts du sport à la base qui ont pas de diplômes d’entraîneur ou quoi que ce soit mais qui ont un minimum d’affinités et la tête suffisamment bien faite pour derrière justement monter un assez en compétence là-dessus et derrière bien sur le peut-être le plus important c’est que dans l’équipe aussi, on a un directeur produit qui était à la place de nos clients y a quelques années et qui lui effectivement à part énormément à l’équipe justement par cette expérience là. Et qui était du coup, voilà analyste dans un club. 

– Marc — 31:56 :

 D’accord, ouais bien sûr, ouais, vous vous intéressez à l’arbitre, ce qui a de la valeur à regarder l’arbitre. 

– Vincent — 32:01 :

 On a été sollicités en fait, pour ne rien vous cacher par des arbitres et finalement le projet s’est pas fait, mais c’est quelque chose qu’on a pas encore fait, mais qui est pas évident. Il y a certains domaines comme ça, comme alors le plus simple, disons, qui est le plus connu? Disons des domaines qui est mal mesuré, c’est simplement les aspects défensifs du jeu. Mais effectivement, il y a d’autres choses auxquelles on pense moins comme les arbitres. Qui sont aussi des problèmes, c’est pas quelque chose qu’on a encore développé, mais c’est quelque chose qu’on aimerait développer. Y a même d’autres directions. Tu parlais d’affinité entre joueurs, on a été sollicité pour faire le lien justement entre des aspects plus psychologiques et des aspects tactiques. Et donc pareil, c’est un projet qui a pas encore été vraiment lancé, mais on nous a demandé d’essayer de voir si on pouvait pas, grâce notamment par exemple au passé. Essayez de voir si ça pouvait traduire une personnalité d’un profil psychologique, notamment par exemple par rapport à la version au risque, ce qui va faire une passe dangereuse ou pas. Dans quelle situation en fait? Il va faire une dangereuse? Les clubs de plus en plus souvent, font des tests psychologiques vraiment avec leurs joueurs aussi, pour savoir un peu justement quel type de personnalité ils ont pour faire en sorte qu’il y a un match. Donc voilà, on sent qu’y a un certain nombre d’aspects comme ça autour du sport ou dans lesquels on est pas du tout allé mais dans laquelle on pense qu’on peut aider à faire des liens et donc du coup, ouais, effectivement, on aimerait avancer un autre exemple. C’est aussi la partie athlétique, c’est-à-dire que c’est pas le cœur de ce qu’on fait, même si bien sûr on peut mesurer des données athlétiques comme le nombre de sprints en cité au-dessus d’un certain seuil de nombre de kilomètres, heure et cetera. Mais c’est vrai que là où on peut apporter des choses, c’est justement combiner un peu l’athlétique et le tactique, c’est à dire, et ce que justement, ces efforts physiques faits par les joueurs ont été faits dans des bons contextes et ce que justement ils apportent quelque chose à l’équipe. Ou est-ce que bah le joueur en train de courir le long du terrain mais en fait ça, ça sert à rien. 

– Marc — 33:43 :

 Ouais, parce que ce que tu dis, ça me fait penser à un truc. C’est on parle beaucoup du nombre de kilomètres parcourus pour les joueurs dans le foot. Et on peut voir ça d’une certaine façon, comme c’est bien d’avoir pas beaucoup parcouru de kilomètres parce que ça veut dire qu’ils épargnent les efforts inutiles, où on peut aussi voir qu’en fait il y a une activité qui est plus forte, c’est un c’est un indicateur qui veut rien dire, seul quoi. C’est extrêmement compliqué à prendre en compte. 

– Vincent — 34:06 :

 Quoi effectivement, ça dépend beaucoup du contexte. Je je peux pas citer de nom désolé depuis le début, je le dis toujours, un club, une équipe parce que voilà, je préfère pas. Mais c’est vrai que justement on avait eu le cas d’une anecdote, d’un club où en gros ils avaient donné des objectifs quantitatifs. Des aspects athlétiques alors, joueurs en match, mais surtout en entraînement et en fait, ils se sont rendus compte que ça marchait pas parce qu’effectivement il y avait des joueurs. Du coup pour remplir les objectifs qui faisaient des courses qui servent à rien, quoi, quoi, vraiment? Le côté du terrain pour remplir leur GPS de course. Parce que voilà, c’était dans les consignes, donc ouais, faut faire attention quand on donne des consignes chiffrées de les contournements, voilà résister quoi. 

– Marc — 34:49 :

 Ouais. 

– Marc — 34:49 :

 Mais en en parlant de déconvenue comme ça, est-ce qu’ouais, un exemple à nous donner d’une analyse qui a donné lieu à une décision et qui aurait pas été une bonne décision, une, une utilisation de la data qui aurait été plutôt mauvaise. 

Vincent

Je vais donner l’exemple qu’on vient d’avoir par alors je vais faire de la pub un peu pour notre propre vidéo, les tickets data. Dave, qui vient d’avoir lieu. L’analyste de la marque ROCHON. L‘analyse de la Croatie qui était avec nous au dernier épisode et il nous a expliqué un peu comment ça s’est passé pour la Coupe du monde. Il a parlé notamment de leur demi-finale perdue contre l’Argentine. Et en fait, ils avaient analysé le fait que l’Argentine était pas une grande équipe de transition. Elle était assez mal classée, il faisait peu de transition, pas beaucoup de succès, et cetera. Et ils ont perdu 2-0 et les 2 buts en première mi-temps sur une transition rapide. D’accord donc après en fait la défaite, ils sont allés réanalyser les données, ils ont dit, mais en fait c’est pas possible. Ils ont fait 2 transitions, mais en toute la Coupe du monde et c’est nous qui avons pris des buts de suivre et en fait ils sont rendus compte que c’était pas exactement ça, ils faisaient très peu de transition de manière générale, mais en fait ils avaient un style de jeu qui évoluait un peu au cours des mi-temps. En gros ils laissent un peu petit à petit leur jeu et le jeu de l’adversaire s’installer et en fait souvent en fin de mi-temps, notamment en fin de première mi-temps. Il se mettait à faire beaucoup de transition et en fait, si on prenait leur classement, tout simplement en regardant le nombre de transition sur la Coupe du monde entre la 30ème et la quarante cinquième minute, ils étaient dans les 5 premiers et en fait bah ils ont pris 2 buts entre la 30ème et la cinquante cinquième minute. 

– Marc — 36:18 :

 D’accord. Est-ce que tu as une opinion à nous partager sur la data dans le sport? 

– Vincent — 36:23 :

 J’en ai plein. Peut-être une chose intéressante, c’est qu’on parle souvent d’est-ce que la data est plus adaptée à un sport qu’à un autre? Et c’est vrai qu’il y a quand même des différences. Par exemple, je prends le baseball en fait, chaque situation en baseball est un un peu ce qu’on pourrait appeler un coup de pied arrêté au football, c’est qu’on part vraiment de notre situation arrêtée. Quelqu’un fait un tir dans la balle avec la batte si vous et quelqu’un court quoi alors qu’au football il y a plus de situations d’ou au rugby ou au basket de situations de jeux ouverts où en fait, voilà, le jeu est la balle est en jeu depuis un certain temps et et voilà. Donc il y a des différences là, mais ce qui m’a frappé au moment de fonder spams, c’est, j’ai commencé d’abord un peu par prendre mon bâton de pèlerin et aller voir si il y avait, disons, un intérêt, un intérêt business bien sûr. Mais voilà un intérêt de manière générale, même applicative quoi aux choses qu’on fait et donc aller voir un énormément de d’experts du sport. En 2 mois, on a vu une cinquantaine de gens qui travaillent dans les clubs, dans les médias, et cetera, et en fait du coup on allait voir aussi plusieurs sports et la chose la plus remarquable, c’est qu’à chaque fois qu’on allait voir un nouveau sport, il disait mais vous savez mon sport, donc vous savez, le tennis, vous savez, le football, c’est pas comme les autres et chaque année, vous savez mon sport. Il est-il est pas comme les autres sports, on peut moins bien mesurer avec la data et cetera que l’autre. Et en fait j’étais vraiment marquée par ça parce qu’oui, je pense que ça rejoint un peu ce que je disais, mais en général un peu le retard. Il y a dans l’utilisation de la data dans le sport mais effectivement y avait cette perception là que son sport était tellement complexe. Tellement particulier que finalement c’était plus dur d’utiliser de la et que le data marchait pas entre guillemets dans le sport. 

– Marc — 37:58 :

 Ouais ce que t’as un conseil pour ceux qui voudraient utiliser la data dans le sport, pas forcément des professionnels. 

– Vincent — 38:06 :

 C’est une bonne question, je pense que. Il faut assez bien définir ce qu’on veut en faire derrière pour éviter les différents écueils que j’ai cités précédemment, de précision, d’interpréter habilité notamment. peut être mon premier conseil, ce serait de voir un peu ce qui se fait ailleurs. Je pense que c’est toujours un bon conseil. C’est beaucoup de succès en fait dans le sport sont dus à des personnes qui ont ramené en fait une technique qui était utilisée dans quelque chose qui a rien à voir avec le sport, que ça soit sur du Wild management, pour les billets, et cetera sur la partie sportive aussi vers le sport, donc je pense que le premier Conseil c’est peut-être essayer d’aller voir un peu ce qui se fait ailleurs, essayer d’aller voir aussi ce qui se fait dans différents sports parce qu’en fait c’est justement chaque sport AA pu développer. Et une communauté en soi. Et puis développer un peu des spécialités sur certains aspects d’utilisation de la data, et cetera. Et notamment, je pense que quand on veut regarder les aspect éthiques de la performance, bah bien sûr on va prendre beaucoup du rugby parce que c’est un sport où la partie performance athlétique est hyper importante, mais y en a d’autres. Voilà, allez voir peut être les os sport, aller voir les autres secteurs pour commencer par s’inspirer par ça

– Marc — 39:27 :

 Alors le temps passe, mais tu nous as dit un truc qui a l’air très intéressant sur l’oeil, management appliqué au sport. Tu veux nous expliquer? 

– Vincent — 39:35 :

 Tout simplement. Je pense qu’alors je connais pas très bien ce secteur hein, mais en gros la data dans le sport maintenant avec notamment shazam X mais et bien sûr tout l’écosystème qui est en train de se développer. Je veux dire, la data sportive, vraiment? La data tactique se développe de plus en plus. Mais je pense que là où le sport était un peu moins en retard dès le début, c’est la partie gestion de tout ce qui est par exemple digital, marketing ou tout ce qui est ticketing pourquoi? Parce que c’est les partis qui génèrent du revenu, donc c’est là où ils ont les premiers data scientists qui ont été embauchés dans les clubs. En fait, ils ont été embauchés, pas pour analyser le jeu, mais pour analyser comment on va faire plus d’argent avec nos événements, ce qui est tout à fait normal. Mais du coup effectivement, je pense qu’il y a des solutions qui sont développées plus ou moins importantes pour faire du Live Management, c’est-à-dire du coup Tarifer les places pour les matchs au meilleur tarif pour pouvoir bah maximiser la rentabilité de chaque événement sportif. D’accord, mais nous on est pas du tout impliqué là-dedans, donc j’en sais rien du tout. 

– Marc — 40:37 :

 C’est quoi la suite pour sport Dynamics? 

– Vincent — 40:40 :

 Y a beaucoup de beaucoup de projets dans le pipe, notamment un aspect important qui est le développement dans d’autres sports. Comme j’évoquais. Il y a aussi un aspect qui nous occupe maintenant un peu de développer de futures nouvelles applications en fait, donc on veut s’améliorer dans un certain nombre. D’abord de thématiques aussi sportives, comme par exemple l’aspect défensif ou je pense qu’on est déjà meilleur que beaucoup de concurrents mais mais c’est vraiment un aspect hyper primordial et encore même par nous, sous mesuré. Il y a d’autres choses comme l’utilisation, vraiment pour la partie évaluation de la performance individuelle qu’on doit encore plus développer, il y a aussi d’autres outils qu’on veut développer de visualisation d’autres types d’utilisateurs. Donc là je parlais que du fait que nos clients c’est uniquement les clubs, mais on est déjà en fait en contact avec un certain nombre de médias. On a déjà fait d’ailleurs des premières époques en fait avec des médias sportifs et donc eux aussi c’est des experts du sport en fait. Donc en fait, ils ont les mêmes besoins, C’est d’ailleurs assez intéressant le besoin d’un commentateur de. Qui doit à la fois vulgariser la performance. Bah c’est assez proche du besoin du coach qui doit faire un peu la même chose pour ces joueurs, pour pouvoir emporter leur adhésion, expliquer la tactique et cetera. Ouais donc donc voilà, il y a un certain nombre d’autres experts du sport comme ça qu’on veut adresser. Voilà, il y a pas mal de projets dans le pipe. 

Merci Vincent 

merci beaucoup Marc. 

– Vincent — 42:03 :

 Vous venez d’entendre Vincent auto City o de sport Dynamics sur data driven One One dans le prochain épisode, je recevrai Maxence arnoud, chercheur chez rein pour parler de réseaux de neurones physiques et de leur implémentation.