Cristiano Ronaldo et ses coéquipiers du Portugal pourraient être surpris d’apprendre que la vidéo et l’analyse des données utilisées par leurs entraîneurs ont été conçues par des scientifiques qui l’ont utilisée pour suivre le comportement des souris, des singes et des mouvements oculaires humains.
Ruben Saavedra, le PDG espagnol de Metrica Sports, dit qu’il n’est pas exagéré de transférer l’utilisation des données pour suivre le comportement des souris et des rats à la tâche de suivre « le mouvement des joueurs sur le terrain ».
Saavedra et le co-fondateur argentin Bruno Dagnino – qui a étudié les mouvements oculaires des singes et des humains – ont constaté qu’ils partageaient plus qu’un intérêt pour la science lorsqu’ils étudiaient pour leur doctorat aux Pays-Bas.
« Nous avions deux choses en commun: en tant que supporters de Barcelone et de l’Argentine, Lionel Messi était un lien facile, et nous étions les seuls à aimer le football », a déclaré Saavedra à l’AFP dans une interview.
« Il y a beaucoup de nerds dans la science qui n’ont pas d’autres passe-temps et donc lui et moi pourrions parler de football, ce qui était bien. »
La dernière partie du puzzle était complète avec un autre Argentin, Enzo Angilletta, qui avait une société de production vidéo.
Togther, ils ont développé un système qui intègre les données avec l’analyse vidéo, qui n’avait été effectuée que manuellement auparavant. En mariant les données et la vidéo, ils ont créé ce que ses développeurs appellent un « workflow d’analystes de football ».
« Présenter des graphiques et des données brutes n’était pas suffisant pour les clubs », a déclaré Saavedra.
Le processus est inhabituel en ce qu’il analyse les compétences techniques et le positionnement pendant les matchs, plutôt que de simplement mesurer la distance parcourue.
Ainsi, les équipes nationales du Portugal et du Paraguay, et des clubs aussi éloignés que Melbourne Victory et Santos au Brésil ont bénéficié du produit d’analyse vidéo et de données, les meilleurs clubs payant plus de 100000 euros (122000 $) par an.
Grâce à ce niveau de revenus, Metrica a pu produire un plan gratuit, Play Basic, une version de l’outil d’analyse qui peut être téléchargée gratuitement par tous.
Il a déjà attiré une clientèle diversifiée, des académies d’Afrique aux joueurs amateurs et entraîneurs du rugby, du cricket et du hockey sur glace.
« Il y a quelques années, nous devions avoir des caméras dans les stades, mais cela a évolué », a-t-il déclaré.
« Désormais, nous pouvons suivre n’importe quel jeu sur n’importe quelle vidéo grâce à notre nouvelle technologie.
«Nous travaillons à automatiser le travail manuel d’acquisition des données afin qu’elles soient abordables pour certains clubs, qui ne peuvent désormais plus que rêver d’en avoir».
Saavedra aime penser à Metrica Sports comme une « mini-Tesla », la société de voitures électriques, à commencer par un produit haut de gamme coûteux qui peut ensuite être utilisé pour canaliser des fonds dans le développement et le lancement d’un produit plus abordable.
«J’aime dire que nous suivons le genre de modèle que Tesla a suivi même si c’est une énorme entreprise par rapport à Metrica.
«Les premiers clients financent les investissements et le développement de technologies qui leur profitent et nous permettent en même temps de développer de nouvelles technologies pour réduire les coûts.
« Rendre cette technologie accessible à des équipes comme Stockport County ou des académies au Vietnam a été possible parce que nous nous sommes d’abord associés aux clubs d’élite. »
– ‘Cliquer sur un bouton’ –
Cependant, si le prix peut rester à six chiffres pour les clubs d’élite et les équipes nationales, le temps gagné sur les yeux fatigués de leurs analystes vidéo respectifs est incommensurable.
« C’était un processus très manuel auparavant et cela leur fait gagner beaucoup de temps », a déclaré Saavedra.
«Auparavant, un analyste vidéo s’asseyait et mettait en pause le match à chaque fois qu’il voulait enregistrer, cela pouvait prendre quatre ou cinq heures pour regarder tout le match.
« Avec Metrica Sports, ils cliquent simplement sur quelques boutons et le même travail est effectué en deux ou trois minutes. »
Saavedra utilise l’exemple d’un entraîneur disant à deux défenseurs de ne jamais être plus loin qu’une distance spécifique du jeu.
«Nous pouvons écrire un algorithme qui montre à chaque instant où ils sont plus éloignés qu’ils ne devraient l’être, comme indiqué par l’entraîneur.
« Ils peuvent voir les lignes indiquant la distance, rouge pour plus loin, jaune pour se rapprocher, juste en cliquant sur un bouton. »
Le processus est inhabituel en ce qu’il analyse les compétences techniques et le positionnement pendant les matchs, plutôt que de simplement mesurer la distance parcourue.
L’enthousiasme de Saavedra reflète son manque de regret d’avoir abandonné la neuroscience malgré son étude pendant 14 ans.
« Je dis que le football était mon passe-temps et que les neurosciences étaient mon travail », a-t-il déclaré.
« J’ai retourné ça et c’est génial. »