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L'analytics dans le sport - Mieux vivre les matchs de tennis grâce à l'analytics - IBM

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Intervention de Claire Herrenschmidt, Responsable des Partenariats Sportifs (Roland-Garros, Evian Championship), IBM

Séminaire DIXIT du GFII : Les nouvelles frontières de la « data intelligence » : content analytics, machine-learning, prédictif, le 13 avril 2015 à Paris.

Abstract : Avec l’explosion des données disponibles sur les médias sociaux (social data), sur les réseaux de capteurs (machine data) et dans les très grandes bases de données (big data), l’enjeu pour le « knowledge worker » - qu’il soit analyste, veilleur, ou chargé d’étude - n’est plus de surveiller des sources d’informations toujours plus massives, complexes et dynamiques mais de les analyser en profondeur pour pouvoir les manipuler et en extraire de la valeur, sous la forme d'insights et d'indicateurs décisionnels.

Mais mettre en œuvre une « stratégie data » pertinente implique, d’un point de vue technologique, de décloisonner les silos, de connecter des sources, des applications et des workflows auparavant séparés. Les nouvelles approches (linguistiques, sémantiques, statistiques, prédictives, auto-apprentissage, deep-learning, etc.) doivent être combinées pour homogénéiser des sources avec des niveaux de structuration très différents.

Cela implique également, d’un point de vue organisationnel, d’acquérir de nouvelles compétences en "data sciences" et de refondre certains process liés au traitement des données pour une meilleure articulation entre les métiers. La veille, l’analyse et la business intelligence converge ainsi progressivement dans la « data intelligence ». Si les métiers de chacun diffèrent encore, des problématiques communes émergent pour franchir cette étape. Mais au-delà des enjeux de R&D, il faut aujourd’hui démystifier les technologies et exposer les usages innovants pour en illustrer concrètement la valeur.

Statistique, sémantique, linguistique, machine-learning, indexation haute performance, visualisation temps-réel, API prédictives ... ce séminaire illustrera ce que les nouvelles approches Big Data apportent à la "data intelligence" à travers des retours d'expériences concrets en Social Media Intelligence et en Business Intelligence.

Source : http://www.gfii.fr/fr/document/seminaire-dixit-les-nouvelles-frontieres-de-la-data-intelligence-content-analytics-machine-learning-predictif

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  13. 13. Page 13 © Copyright IBM Corporation 2014 Les fans: comprendre avec le Slamtracker • IBM SlamTracker • Clés du match • 41 millions de points sur 8 ans permettent de calculer les clés du match. Exemple : Tournois du Grand Chelem
  14. 14. Page 14 © Copyright IBM Corporation 2014 Les clés du match déterminent un style de joueur • Style offensif / Style défensif / Endurance
  15. 15. Page 15 © Copyright IBM Corporation 2014 Efficacité des clés • 100% des joueurs ayant atteint les 3 clés quand leur adversaire n’atteint aucune clé ont gagné le set
  16. 16. Page 16 © Copyright IBM Corporation 2014 Efficacité des clés à Roland-Garros (Simple Messieurs) en fonction des tours Nb de clés atteintes supérieur à l’adversaire Nb de clés atteintes égal à l’adversaire Lecture : En demi finales (S), 83% des sets ont été gagnés par le joeur qui avait atteint plus de clés Nb de clés atteintes inférieur à l’adversaire
  17. 17. Page 17 © Copyright IBM Corporation 2014 Les fans : partager • Social Leaderboard • Popularité des joueurs • Taux de sentiment positif • 24h ou l’événement Wimbledon Hill - social command center Exemple : à Roland-Garros, le Social Leaderboard
  18. 18. Page 18 © Copyright IBM Corporation 2014 Sommaire Introduction L’analyse des données dans le tennis Quelques autres usages de l’analytics dans le sport Pour en savoir plus
  19. 19. Page 19 © Copyright IBM Corporation 2014 Limiter les blessés avec l’analytics … • Quand l’analyse prédictive permet d’anticiper et réduire les blessures • Avec un capteur, mesures de • Intensité du jeu (entrainement et match) • Stress • Fatigue • Adaptation du planning de match et d’entrainement Exemple : Leicesters Tigers Communiqué de presse Etude de cas Exemple : Waratahs Rugby Communiqué de presse Etude de cas
  20. 20. Page 20 © Copyright IBM Corporation 2014 Avec une infrastructure intelligente Qui peut supporter les variations de demandes grâce à un cloud privé, Provisionné dynamiquement avec l’analyse prédictive (technologie logicielle Watson ) 1 – programmation des matchs 2 – réputation des joueurs sur les réseaux sociaux 3 – le trafic sur les réseaux Gérer l’infrastructure IT avec l’analytics • Cloud privé • Sécurisé • Anticiper les pics de charge Exemple : Grand Chelem Masters
  21. 21. Page 21 © Copyright IBM Corporation 2014 Gérer les opérations avec l’analytics • Stade intelligent • Centre opérationnel • Vision unifiée de l’écosystème du stade • Surveillance, alertes • Vue 360° Incidents • Gestion des flux • Réseau, Wifi Exemple: Miami Sun Life Stadium video press release Atlanta Stadium press release
  22. 22. Page 22 © Copyright IBM Corporation 2014 01 02 03We are enabling systems of engagement for enterprises. And leading by example. Le sport et la stratégie IBM We are remaking enterprise IT for the era of cloud Social, Mobile, Security. We are making markets by transforming industries and professions with data.  L’implication d’IBM dans le sport permet d’illustrer toutes les composantes de la stratégie IBM . 22
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