Dimanche dernier, Liverpool a affronté Manchester United en quarts de finale de la FA Cup – et dans la dernière minute de la prolongation, alors que le score était à égalité à trois, Liverpool a eu l’opportunité cruciale d’un corner. Un but signifierait sûrement la victoire, mais perdre la possession pourrait être risqué.
Que devait faire Liverpool ? Attaquer ou jouer la sécurité ? Et s’ils devaient attaquer, quelle serait la meilleure façon de procéder ? Quel type de livraison et où les joueurs doivent-ils attendre pour attaquer le ballon ?
Les décisions arrêtées comme celle-ci sont vitales non seulement dans le football mais dans de nombreux autres sports de compétition, et elles sont traditionnellement prises par les entraîneurs sur la base d’une longue expérience et d’analyses. Cependant, Liverpool s’est récemment tourné vers une source inattendue pour obtenir des conseils : des chercheurs du laboratoire d’intelligence artificielle (IA) DeepMind, propriété de Google et basé au Royaume-Uni.
Dans un article publié aujourd’hui dans Nature Communications, les chercheurs de DeepMind décrivent un système d’IA pour les tactiques de football appelé TacticAI, qui peut aider à développer des routines de corner réussies. Le journal indique que les experts de Liverpool ont préféré les conseils de TacticAI aux tactiques existantes dans 90 % des cas.
Ce que TacticAI peut faire
Sur un corner, le jeu s’arrête et chaque équipe a la possibilité d’organiser ses joueurs sur le terrain avant que l’équipe attaquante ne remette le ballon en jeu – généralement avec un plan spécifique préétabli en tête qui leur permettra (espérons-le) de marquer un but. Des conseils sur ces plans ou routines préétablis sont ce que TacticAI propose d’offrir.
Le package comprend trois éléments : un qui prédit quel joueur est le plus susceptible de recevoir le ballon dans un scénario donné, un autre qui prédit si un tir au but sera exécuté et un troisième qui recommande comment ajuster la position des joueurs pour augmenter ou diminuer les chances de tir au but.
Formé sur un ensemble de données de 7 176 corner tirés de matches de Premier League, TacticAI a utilisé une technique appelée « apprentissage profond géométrique » pour identifier les modèles stratégiques clés.
Les chercheurs affirment que cette approche pourrait être appliquée non seulement au football, mais à tout sport dans lequel un arrêt du jeu permet aux équipes de déplacer délibérément les joueurs sans opposition et de planifier la séquence de jeu suivante. Dans le football, il pourrait également être étendu à l’avenir pour intégrer des routines de remise en jeu ainsi que d’autres coups de pied arrêtés tels que des coups francs offensifs.
De grandes quantités de données
L’IA dans le football n’est pas nouvelle. Même dans le football amateur et semi-professionnel, les systèmes de caméras de suivi automatique alimentés par l’IA deviennent monnaie courante, par exemple. Lors des dernières Coupes du monde masculines et féminines en 2022 et 2023, l’IA, associée à une technologie avancée de suivi du ballon, a produit des décisions de hors-jeu semi-automatisées avec un niveau de précision sans précédent.
Les clubs de football professionnels disposent de services d’analyse utilisant l’IA à tous les niveaux du jeu, principalement dans les domaines du dépistage, du recrutement et du suivi des athlètes. D’autres recherches ont également tenté de prédire les tirs au but des joueurs, ou de deviner à partir d’une vidéo ce que font les joueurs hors écran.
Intégrer l’IA dans les décisions tactiques promet d’offrir aux entraîneurs une approche plus objective et analytique du jeu. Les algorithmes peuvent traiter de grandes quantités de données, identifier des modèles qui peuvent ne pas être apparents à l’œil nu, donnant ainsi aux équipes des informations précieuses sur leurs propres performances ainsi que sur celles de leurs adversaires.
Un outil utile
L’IA peut être un outil utile, mais elle ne peut pas prendre seule des décisions concernant le match play. Un algorithme peut suggérer la configuration de position optimale pour un corner en mouvement ou la meilleure façon d’exploiter les tactiques défensives de l’opposition.
Ce que l’IA ne peut pas faire, c’est prendre des décisions à la volée – comme décider si elle doit prendre un corner rapidement pour exploiter le manque de concentration d’un adversaire. Parfois, la meilleure décision est une réaction rapide aux conditions sur le terrain, et non un jeu arrêté élaboré à l’avance.
Il y a aussi quelque chose à dire en faveur d’une licence créative pour les joueurs dans certaines situations. Une fois que les équipes utilisent l’IA pour suggérer la stratégie de corner optimale, les adversaires contre-attaqueront sans aucun doute avec leur propre configuration défensive incitée par l’IA.
Ainsi, même si la technologie derrière TacticAI est très intéressante, il reste à voir si elle peut évoluer pour être utile en jeu ouvert. L’IA pourrait-elle arriver au stade où elle peut reconnaître le meilleur remplacement tactique de joueur dans une situation donnée ?
Les chercheurs de DeepMind envisagent une prise de décision avancée comme celle-ci pour de futures recherches, mais atteindra-t-elle un jour un point où les entraîneurs lui feront confiance ?
D’après mes discussions avec des acteurs de l’industrie, nombreux sont ceux qui pensent que l’IA ne devrait être utilisée que comme contribution à la prise de décision, et non pas être autorisée à prendre des décisions elle-même. Rien ne remplace l’expérience et l’instinct des meilleurs entraîneurs, la capacité intangible de ressentir les besoins du jeu, de modifier la formation, de faire jouer quelqu’un hors de position.
Tactiques intelligentes – mais qu’en est-il de la stratégie ?
Revenons à ce corner crucial de Liverpool lors du quart de finale de la FA Cup dimanche dernier : nous ne savons pas si le manager de Liverpool, Jürgen Klopp, a tenu compte des conseils de l’IA, mais la décision a été prise de jouer un corner offensif, probablement dans l’espoir de marquer un dernier but. vainqueur de la minute.
La frappe dans la surface était peut-être la tactique la plus susceptible de marquer un but, mais les choses ont rapidement mal tourné. Manchester United a pris possession du ballon, l’a déplacé sur le terrain lors de la contre-attaque et a inscrit le but vainqueur, expulsant Liverpool du tournoi au dernier moment. Même les meilleures tactiques peuvent mal tourner.
Ainsi, même si l’IA peut suggérer la prestation et la configuration optimales pour un coup de pied arrêté, un entraîneur peut décider que le plus sage est de jouer prudemment et d’éviter le risque d’une contre-attaque. Si TacticAI poursuit sa progression de carrière en tant qu’assistant d’entraîneur, il apprendra sans aucun doute que garder le ballon dans le coin et jouer aux tirs au but peut parfois être la meilleure option.
Mark Scanlan, maître de conférences, Université Edith Cowan
Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lisez l’article original.
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