L’intelligence Artificielle pour détecter les futurs sportifs de haut niveau

Qui a dit que science et sport ne faisaient pas bon ménage ? Pas Arthur Leroy en tout cas, qui vient de finir sa thèse, « Apprentissage de données fonctionnelles par modèles multitâches : application à la prédiction de performances sportives ». Dans ce 92^e podcast Interstices, il nous donne un exemple des dialogues possibles entre science et sport, à travers son travail sur la prédiction des performances futures de nageurs. Mais tenter de prédire des résultats sportifs ne date pas d’hier, dès les années soixante, le baseball fut précurseur en la matière, avec la sabermétrie.

Aujourd’hui, la plupart des sports font appel à des scientifiques pour chercher à améliorer les performances des athlètes. On se souvient encore, au tournant des années 2010, de la polémique sur les maillots de bain ultraperformants qui avaient finalement été interdits.

Arthur Leroy, lui, ne s’intéresse pas à la fabrication de maillots, mais à l’intelligence artificielle. À l’aide des performances en compétitions enregistrées par la Fédération Française de Natation depuis 2002, son algorithme est capable en théorie de prédire la progression d’un nageur. Il constitue ainsi un outil précieux de mesure pour les coachs, qui disposeront ainsi d’un regard objectif sur le potentiel des nageurs qu’ils entrainent.

Pour en savoir plus sur les liens entre sport et sciences, n’hésitez pas à regarder Le Stratège (2011), inspiré de l’histoire vraie de Billy Beane, un entraineur américain de baseball précurseur de la sabermétrie.