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Du tennis à la Formule 1, en passant par le football américain, le Big data[1] occupe une place de plus en plus déterminante dans le sport de haut niveau.

Pourtant, le « Sport Tech », pôle de compétence qui propose d’utiliser les progrès technologiques pour moderniser le sport, a été développé par les Anglosaxons dès les années 1990. La France, quant à elle, a accumulé un grand retard dans le domaine qu’elle souhaite combler d’ici les JO de Los Angeles en 2028. Si les acteurs du sport s’intéressent de plus en plus au Big data, c’est parce qu’ils sont progressivement conscients des enjeux qu’il représente dans un monde de plus en plus connecté et dans lequel la donnée est le nouvel or noir de notre économie internationale. La possibilité de croiser une telle quantité d’informations - à la fois de natures médicales, techniques, et de sources diverses - est un enjeu politique, économique mais également d’une grande importance pour les athlètes. La captation et l’analyse de toutes ces données a plusieurs finalités : Amélioration de la performance des joueurs Les données collectées révèlent tout d’abord les points forts, mais surtout les faiblesses des joueurs. Le Big data a donc pour conséquence de révolutionner les entraînements sportifs, en les personnalisant. Ainsi, l’entraîneur pourra pleinement se focaliser sur les besoins réels du sportif. Il pourra également prévenir des blessures, à l’aide d’outils technologiques, en repérant leurs mauvaises habitudes. Tel est le cas des joueurs de rugby du Top 14 qui portent de nombreux capteurs (géolocalisation, accéléromètre, gyroscope…) dans leurs dos permettant de détecter ainsi leurs mauvais appuis. Élaboration de stratégies de jeux efficaces, prédictives et adaptées à l’adversaire L’analyse des données pourrait aider au moment de la constitution de l’équipe, au repérage de talents ou pour prédire certains comportements.

Par exemple, durant la saison 2018-2019, la ligue de football américain (National Football League) a placé des tags d’identification par radiofréquence (RFID) dans les épaulières des joueurs et sur le ballon. Cela a pour but d’obtenir en temps réel des données permettant d’évaluer les joueurs, étudier les tendances du jeu, tant des joueurs que de leurs adversaires. Autre exemple, en avril 2017, l'écurie de Formule 1 Mercedes-AMG Petronas Motorsport a conclu un partenariat avec l’entreprise américaine Tibco. L’entreprise propose une plateforme de visualisation capable de « réaliser une analyse prédictive stratégique pour la course » grâce à l’utilisation de plus de 300 capteurs placés sur différents composants des voitures de course. Ces capteurs collectent plus de 500 GB de données donnant une information sur la température des pneus, leur pression… L’objectif final est de prédire les comportements de la voiture selon les conditions extérieures ainsi que de construire les meilleurs scénarios possibles pour chaque course. http://www.youtube.com/watch?v=CMHOCBMYcA0 Dernier exemple, Roland-Garros a conclu le 20 mars dernier un partenariat avec Infosys, spécialiste indien du conseil lié aux technologies et services de nouvelle génération. L’entreprise propose le système « Hawk-Eye » qui consiste, selon Guy Forget- directeur du tournoi de tennis- à « mesurer à un millimètre près où la balle est tombée dans le court, sa trajectoire, vitesse, vitesse de rotation et la position du joueur quand il frappe son coup ».

L’irruption du Big data a donc pour conséquence de disrupter la pratique du sport telle que nous la connaissions jusqu’à présent. Toutefois, ce n’est que le début : les évolutions technologiques nous donnent déjà quelques indices quant à d’autres changements à venir (voir la Partie II).

[1] Ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut vraiment travailler.

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