Le webinaire « L’ère de l’IA – Sports et paris sportifs » a offert un bref aperçu du fonctionnement de l’IA générative (« GenAI ») et de la manière dont l’IA est utilisée ou prévoit d’être utilisée dans les secteurs du sport et des paris sportifs, et s’est terminé par identifier les principaux défis soulevés par GenAI et les considérations pertinentes lors de la sélection des fournisseurs et de la vérification et de la mise en œuvre des outils GenAI.
Il est probable que de nombreux employés des sociétés de sport et de paris sportifs utilisent ou expérimentent déjà ChatGPT ou d’autres outils GenAI, et que la direction a déjà pris au moins les premières mesures pour guider l’utilisation des employés ou a déjà publié des politiques formelles, tout en se préparant au changement. les risques et les défis à venir découlant de l’utilisation de GenAI.
En commentant certains exemples de résultats de GenAI, les présentateurs ont illustré que parfois les outils GenAI manquent la nuance de l’invite d’un utilisateur ou, par exemple, peuvent ne pas comprendre le jargon sportif, c’est pourquoi une organisation ne s’appuie généralement pas sur les outils GAI destinés au public à long terme. -terme, mais pourrait plutôt envisager d’acquérir une licence pour une version entreprise qui permet au modèle d’IA de s’entraîner sur les données et le contenu de l’entreprise afin de pouvoir créer un résultat plus efficace et plus précis.
Les présentateurs ont proposé plusieurs raisons pour lesquelles les sociétés de sport et de paris sportifs pourraient utiliser GenAI, par exemple pour augmenter la productivité des tâches de routine, générer des idées brutes plus rapidement, personnaliser les expériences des utilisateurs en temps réel et stimuler l’engagement et la fidélisation des consommateurs (aidant ainsi les entreprises à rester compétitives). ). Certes, les avantages de GAI doivent être mis en balance avec les risques, qui incluent le potentiel de résultats inexacts ou biaisés basés sur le biais algorithmique des supports de formation du modèle d’IA, la possibilité de résultats offensants ou inattendus pour les utilisateurs grand public (si GenAI est déployé dans une interface orientée client), ainsi que les coûts et les investissements qui doivent être réalisés pour personnaliser une application d’IA (par exemple, matériel, temps et expertise, formation des employés, réglage fin et nettoyage des données, téléchargement de données propriétaires, cybersécurité).
Les présentateurs ont ensuite décrit certains cas d’utilisation liés à l’IA dans l’industrie, qui pourraient impliquer une utilisation dans le marketing (engagement sur les réseaux sociaux ; publicités personnalisées) ; expérience multimédia et utilisateur (création de contenu personnalisé, bandes-annonces automatisées, expériences immersives, art GenAI généré par les utilisateurs basé sur la marque et le contenu de votre entreprise) ; analyses (intégration de données en temps réel, cotes de paris améliorées, gestion des performances des athlètes) ; et partenariats (parrainages liés à l’IA et opportunités de licence).
Dans l’ensemble, les présentateurs ont souligné que le contenu généré par l’IA peut ajouter de la valeur au sport, au marketing et à l’engagement des fans. Voici quelques moyens spécifiques :
- Les outils d’IA peuvent analyser les vidéothèques et créer rapidement des séquences de moments forts, même des séquences personnalisées qui correspondent aux joueurs ou à l’équipe préférés d’un fan (ou même aux joueurs d’un participant à des sports fantastiques).
- GenAI peut accélérer le temps de production du contenu du jeu qui peut être réactif à ce dont parlent les fans. Des avancées similaires pourraient aider à générer des statistiques en temps réel.
- GenAI peut générer des commentaires sportifs, mais sans personnalité ni émotion. Les présentateurs ont cité l’utilisation de « Henry » de l’IA Commentator d’IBM qui fournissait des commentaires sur l’application Masters pour combler le silence des vidéos tournées dépourvues de commentaires sportifs. Le modèle a été formé pour convertir les données de suivi en descriptions linguistiques.
- GenAI peut être combiné avec la réalité augmentée pour permettre des expériences immersives, par exemple en donnant aux fans la sensation virtuelle de dunker un ballon de basket (par exemple, dans l’application NBA, les fans peuvent se scanner eux-mêmes, créer un avatar, sélectionner un joueur dans un match en direct et le remplacer). avec cet avatar et regardez le jeu avec l’avatar effectuant les mouvements du joueur réel).
- Les médias sociaux constituent une partie importante de l’expérience de certains fans (le « deuxième écran »), et les outils GenAI peuvent analyser des sujets d’intérêt élevé et mesurer le sentiment des consommateurs, aidant ainsi à exploiter ces informations dans les stratégies d’engagement des fans et à fournir un contenu plus pertinent à votre public. public. Néanmoins, les présentateurs ont souligné qu’il est important que l’équipe marketing ait une implication humaine dans ce processus, qu’il s’agisse de l’édition ou de la valorisation des suggestions de l’outil GenAI.
- Les paris sportifs sont réglementés au niveau des États et les présentateurs ont souligné la disponibilité d’outils basés sur GenAI pour répondre aux questions de conformité concernant l’évolution du paysage réglementaire américain dans le domaine des paris sportifs.
- L’IA conversationnelle, si elle est correctement formée, peut aider à répondre aux besoins des clients.
- GenAI peut aider les paris sportifs avec des analyses prédicatives. Les paris sportifs utilisent déjà une suite de logiciels et de technologies pour gérer leurs opérations, ainsi que des algorithmes confidentiels qui analysent les données de tiers et les flux de tarification pour produire des cotes de paris efficaces. GenAI peut être utilisé pour optimiser encore plus les cotes et pourrait être utilisé pour collecter et analyser des données sportives plus complexes (par exemple, un suivi plus précis des mouvements des joueurs sur le terrain) et des marchés de paris.
- GenAI peut être utilisé pour évaluer les performances des joueurs et soutenir le dépistage, les négociations salariales, l’acquisition de joueurs, et simuler les repêchages et les délais d’échange pour permettre à la direction d’être mieux préparée à prendre des décisions. GenAI peut également éclairer les décisions de jeu en temps réel en fonction des conditions et d’autres variables. À l’avenir, l’IA pourrait également être utilisée pour prédire les blessures des athlètes, aidant ainsi à planifier les programmes de repos et d’entraînement. Des systèmes avancés sont déjà utilisés pour faciliter l’arbitrage, les appels en ligne et l’arbitrage.
Les présentateurs ont terminé le webinaire en proposant quelques considérations clés pour évaluer quels cas d’utilisation ont du sens et comment mettre en œuvre GenAI de la manière la plus responsable. Les présentateurs ont souligné que la confidentialité de vos données exclusives ou sensibles devrait être l’une des considérations primordiales lors du choix des outils GenAI à utiliser et des types de politiques d’entreprise à développer. Si un employé télécharge des données ou du code sensibles dans un outil GenAI, il s’agit d’une divulgation potentielle (un fait qui peut ne pas être évident pour les employés), rendant ainsi les outils GAI publics plus risqués à utiliser pour les entreprises en raison de ce risque de confidentialité. , par rapport aux arrangements d’entreprise qui sont plus adaptés à l’environnement des affaires. Les présentateurs ont souligné que les règles actuelles en matière de confidentialité devraient s’appliquer également aux nouveaux outils GenAI. Un autre problème important consiste à réfléchir à la protection de la marque et à élaborer des politiques sur la manière dont d’autres pourraient utiliser les outils GenAI pour créer du contenu utilisant votre propriété intellectuelle. Bien entendu, l’utilisation des outils GenAI peut impliquer des droits en matière de publicité et de confidentialité, nécessitant une conformité nécessaire.
Enfin, les entreprises qui envisagent d’utiliser des applications GenAI personnalisées doivent comprendre le niveau de ressources requis pour s’engager dans ce type d’initiatives et s’assurer que le retour sur investissement est suffisant. Les présentateurs ont discuté de nombreuses questions importantes à poser, notamment : Quelle est votre stratégie sur GenAI et comment souhaitez-vous l’utiliser maintenant et à l’avenir ? Quelles sont les politiques entourant l’utilisation de GenAI ? Quelle personne ou quel groupe supervisera ces décisions et informera les employés de ces objectifs communs liés à la technologie ? De même, les présentateurs ont souligné l’importance d’évaluer les partenaires potentiels : quel est le degré de personnalisation requis pour un outil GenAI particulier ? Doit-il être formé sur vos propres ensembles de données propriétaires ou peut-il simplement être formé sur des données générales de l’industrie ou du domaine public, et quel personnel ou expertise supplémentaire est requis pour télécharger et structurer les données en vue du traitement par le modèle d’IA ? Le fournisseur propose-t-il des options d’entreprise qui protègent vos données derrière des « jardins clos » afin que les données propriétaires ne fassent pas partie des données de formation du fournisseur ? Comme pour toute relation avec un fournisseur, il est important d’atténuer les risques grâce à un accord rédigé de manière appropriée.
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