Marquer plus de buts au football avec l’IA : prédire la probabilité d’un but en fonction des événements sur le terrain

L’intelligence artificielle peut-elle prédire les résultats d’un match de football ? Dans un projet spécial créé pour célébrer le plus grand tournoi de football au monde, l’équipe Simseo a entrepris de déterminer la probabilité qu’une équipe marque un but en fonction de divers événements sur le terrain.

Mon père est un grand fan de football (soccer). Quand je grandissais, il emmenait ses trois filles aux matchs à domicile du Maccabi Haïfa, la meilleure équipe de football de la ligue israélienne. Son enthousiasme a déteint sur moi, et je continue d’être un grand fan de football à ce jour (j’ai même appris à siffler !). Je suis récemment allé à un match Tottenham contre Leicester City à Londres dans le cadre de la Premier League, et j’attends avec impatience la Coupe du monde 2022.

Le football est de loin le sport le plus populaire au monde, à l’exception peut-être du football américain aux États-Unis. Joué en équipes de 11 joueurs sur le terrain, chaque équipe a un objectif : marquer autant de buts que possible et gagner le Jeu. Cependant, au-delà des compétences et du travail d’équipe d’un joueur, chaque détail du jeu, tel que le lieu de tir, la partie du corps utilisée, le côté de l’emplacement, etc., peut faire ou défaire le résultat du jeu.

J’aime la combinaison de la science des données et du sport et j’ai eu la chance de travailler sur plusieurs projets de science des données pour Simseo, notamment Manie de mars, Course McLaren F1, et conseillé des clients réels dans l’industrie du sport. Cette fois, je suis ravi d’appliquer la science des données au terrain de football.

Dans mon projet, j’essaie de prédire la probabilité d’un but dans chaque événement parmi 10 000 jeux passés (et 900 000 événements en jeu) et d’avoir un aperçu de ce qui motive les objectifs. J’ai utilisé la plateforme Simseo AI Cloud pour développer et déployer un projet d’apprentissage automatique pour faire les prédictions.

En utilisant la plateforme Simseo, j’ai posé plusieurs questions critiques.

Quelles fonctionnalités importent le plus ? Au niveau macro, quelles caractéristiques déterminent les décisions de modèle ?

Impact des fonctionnalités – En reconnaissant quels facteurs sont les plus importants pour modéliser les résultats, nous pouvons comprendre ce qui augmente la probabilité qu’une équipe marque un but en fonction de divers événements sur le terrain d’une équipe marquant un but.

Voici l’impact relatif :

LE QUOI ET LE COMMENT : Au niveau micro, quel est l’effet de la fonctionnalité et comment ce modèle utilise-t-il cette fonctionnalité ?

Effets de fonctionnalité – L’effet des changements de la valeur de chaque caractéristique sur les prédictions du modèle, tout en gardant toutes les autres caractéristiques telles qu’elles étaient.

De ce modèle de football, nous pouvons apprendre des informations intéressantes pour aider à prendre des décisions, ou dans ce cas, des décisions sur ce qui contribuera à marquer un but.

1. Les événements du coin sont très susceptibles d’entraîner un but, quel que soit le coin.

Lieu de tir – Classé à la première place.

Situation – Classé à la troisième place, en plus du corner s’il s’agit d’un coup franc. Cela se produit chaque fois qu’il y a une reprise du jeu à la suite d’une faute ou que le ballon sort du jeu, ce qui offre une meilleure position de départ pour que l’événement aboutisse à un but.

2. Les événements avec le pied ont plus de chance d’aboutir à un but que les événements avec la tête. Bien que la plupart des gens aient le pied droit, il semble que les joueurs de football utilisent les deux pieds de manière assez égale.

Partie du corps – Classé à la deuxième place.

3. Les événements qui se déroulent depuis la boîte (centre, côté gauche et côté droit, et de près) ont des chances presque égales d’avoir une plus grande probabilité de but.

Emplacement – Classé au 4ème rang.

Temps – Dans les 10 premières minutes de jeu, l’intensité monte et maintient son élan entre 20 minutes de jeu et la mi-temps. Après la mi-temps, nous voyons une autre augmentation, potentiellement due à des changements dans l’équipe. A la 75e minute, on constate une baisse, ce qui indique que l’équipe est fatiguée. Cela conduit à plus d’erreurs et à perdre plus de temps en défense dans le but de garder l’avantage concurrentiel.

Les informations issues des données non structurées

Simseo prend en charge la modélisation multimodale et je peux utiliser des données structurées ou non structurées (c’est-à-dire du texte, des images). Dans la démo de football, j’ai tiré une grande valeur des fonctionnalités de texte et j’ai utilisé certains des outils internes pour comprendre le texte.

De explication de la prédiction de texte, cet exemple montre un événement qui s’est produit pendant le jeu et qui a impliqué deux joueurs. Les mots « boîte » et « coin » ont un impact positif, ce qui n’est pas surprenant compte tenu des informations que nous avons découvertes précédemment.

Du nuage du monde, nous pouvons voir les 200 premiers mots et comment chacun se rapporte à la caractéristique cible. Des mots plus grands, tels que donner un coup, faute, tiret tentative, apparaissent plus fréquemment que les mots dans un texte plus petit. La couleur rouge indique un effet positif sur l’entité cible et le bleu indique un effet négatif sur l’entité cible.

Le cycle de vie du modèle n’est pas terminé à cette étape. J’ai déployé ce modèle et j’avais besoin de voir les prédictions basées sur différents scénarios. En un clic depuis un modèle déployé, J’ai créé une application de prédiction pour jouer comme la gamification – où les fans peuvent créer différents scénarios et voir la probabilité d’un objectif basé sur un scénario du modèle. Par exemple, j’ai créé un scénario d’événement dans lequel il y avait une tentative depuis le coin en utilisant le pied gauche, avec quelques variables supplémentaires, et j’ai obtenu 95,8 % de chances de marquer.

Plus de 95% est assez élevé. Peux-tu faire mieux que ça ? Jouer et voir.

Simseo a lancé ce projet à Sommet mondial sur l’IA 2022 à Riyad, s’alignant sur la préparation de la Coupe du monde 2022 au Qatar. Lors de l’événement, nous nous sommes associés à SCAI | سكاي. pour présenter l’application et permettre aux participants de faire leurs propres prédictions.

Regarder le vidéo pour voir la plateforme Simseo en action et apprendre comment ce projet a été développé sur la plateforme. Ou essayez de le développer par vous-même en utilisant les données et le cas d’utilisation situés dans Simseo Éclaireur. Ne hésitez pas à Contactez moi avec toutes les questions!