L'équipe de natation professionnelle de Team GB vise le succès lors des prochaines compétitions internationales. Il s'agit notamment des Jeux olympiques de Tokyo 2020, des prochains Championnats d'Europe et Championnats du monde de 2022. Dans la natation de compétition, le temps est un facteur essentiel. Grâce à la stratégie de Team GB basée sur les données et reposant sur la technologie Intel®, chaque fraction de seconde compte.
Le Big Data est un sujet qui touche la plupart des entreprises numériques. Dans le monde du sport professionnel, les données sont tout aussi importantes. Les performances historiques, la forme actuelle et le potentiel peuvent tous être analysés et visualisés pour aider les entraîneurs et les athlètes. Ces données peuvent à leur tour apporter de petites améliorations progressives. Au sommet du sport mondial, ces petites améliorations peuvent faire la différence entre un médaillé d'or et un finaliste.
Plonger dans l'analyse de données
Olly Logan est le responsable de l'analyse biomécanique, de l'analyse des courses et de l'acquisition de compétences chez British Swimming. Il a assisté à l'évolution spectaculaire de l'utilisation des données dans le sport. « J'ai travaillé pendant 15 ans dans le sport de haut niveau », explique-t-il, « et il est clair que la technologie a évolué à pas de géant. Elle est probablement plus accessible aujourd'hui.
« Si nous avons été capables d'enregistrer les paramètres que nous souhaitions [obtenir] pendant un certain temps, dorénavant, nous pouvons faire beaucoup plus. La facilité d'intégration entre les différents systèmes et la transmission des [données] à l'utilisateur final (l'entraîneur et le nageur) sont plus fluides. Auparavant, [l'analyse et le traitement des données] pouvaient durer deux heures. Aujourd'hui, il faut compter une heure. Toutefois, le facteur humain y est toujours essentiel. »
Le système d'analyse de données de British Swimming est utilisé dans les principaux centres d'entraînement du Royaume-Uni, l'un à Bath et l'autre à Loughborough. Les données brutes fournies par les capteurs et les caméras HD installés dans les piscines sont capturées par une solution Edge computing, optimisée par un processeur Intel® Xeon® E5. Ces données sont ensuite mises en miroir sur Xeon dans le Cloud et également disponibles immédiatement pour analyse sur des stations de travail mobiles équipées de processeurs Intel® Xeon® E3 et W.
Utiliser des capteurs pour le suivi des performances
Les données d'entraînement en direct sont capturées de plusieurs manières. Il s'agit notamment d'un ensemble de capteurs de pression installés dans la piscine et de vélocimètres portés par les nageurs. British Swimming utilise également un plot de départ exclusif qui peut mesurer 1 000 points de données par seconde.
Les données d'entraînement sont également recueillies par un ensemble de caméras vidéo Full HD. Le Centre national de natation de l'université de Loughborough dispose de 10 caméras entièrement synchronisées. Quatre de ces caméras sont installées sous l'eau et quatre autres sont montées sur le toit, tournées vers la piscine. On a également une caméra latérale permettant de suivre les départs, ainsi qu'une caméra arrière servant à enregistrer les départs et les prises de vue de face.
Les données des caméras sont essentielles, car elles fournissent un nombre d'indices visuels à utiliser avec les autres données issues des capteurs. Elles permettent également à l'équipe d'Olly Logan d'effectuer une analyse biomécanique 3D très sophistiquée des positions du corps d'un nageur, même lorsqu'il est sous l'eau. Le traitement rapide des images brutes est indispensable, tout comme le stockage sécurisé et la possibilité d'une relecture immédiate.
Apporter de grandes améliorations sur le plan technique
Dave Hemmings, un entraîneur de British Swimming, estime que l'étendue des données fournies par les caméras constitue un élément essentiel pour les programmes d'entraînement. « Une amélioration importante pour nos athlètes vient des différents angles de caméra », affirme-t-il, « surtout la caméra aérienne qui vous donne un point de vue technique complètement différent. Concernant la brasse, [les caméras] nous ont certainement aidés à réaliser d'énormes progrès sur le plan technique. Nous pouvons voir des choses qu'il est impossible de voir à l'œil nu ou sous les angles de caméra précédents. »
La nageuse de Team GB Anna Hopkin partage cet avis. « Nous utilisons beaucoup le système de caméra à l'entraînement, ce qui nous permet d'observer et de vraiment analyser les plongeons et les virages, ainsi que notre course. En outre, il est aussi très utile de récupérer toutes les données à la fin de la course. Ainsi, nous pouvons voir où nous avons gagné ou perdu du temps. Nous pouvons ensuite comparer [nos performances individuelles] aux meilleures performances mondiales, afin de savoir où nous devons nous améliorer. »
Olly Logan tient à souligner l'importance de pouvoir visualiser de grands ensembles de données. « Pour moi, une fois que vous disposez d'un ensemble de données, [il est important] de l'explorer et d'en comprendre les détails. Dans des circonstances où l'automatisation ou le machine learning pourrait sélectionner une valeur aberrante et l'exclure, ladite valeur pourrait avoir une signification, une explication ou une raison sous-jacente. Il faut donc comprendre l'histoire complète des données. Notre rôle consiste à recueillir des informations, les comprendre, puis les restituer aux entraîneurs et aux athlètes. »
Les données éclairent la prise de décision
L'équipe de British Swimming chargée de la biomécanique, de l'analyse des courses et de l'acquisition des compétences s'efforce de préciser que les données ne prennent pas de décisions à votre place. En revanche, elles éclairent les décisions que les entraîneurs et les nageurs peuvent prendre et certaines techniques de données pures ont un impact direct sur les stratégies de natation de Team GB.
Olly Logan donne un exemple fascinant. « Un exemple précis qui est vraiment pertinent selon moi actuellement est le relais, qui représente une réelle chance de médaille pour nous. Le plus important dans le relais est la sélection de l'équipe. Vous souhaitez avoir une équipe qui vous mènera jusqu'à la finale lors des séries éliminatoires, mais vous ne voulez pas utiliser tous vos meilleurs nageurs. Vous voulez compter sur eux en finale lorsqu'ils seront plus en forme. Il faut donc trouver un équilibre entre le choix de l'équipe des séries éliminatoires qui vous permettra d'accéder à la finale facilement et celui d'une équipe qui n'atteindra pas la finale.
« De ce fait, nous avons développé un outil d'[analyse des performances] et créé des ensembles de données, en prenant toutes les divisions de tous les pays, puis en créant une prédiction basée sur celles-ci. Ainsi, nous pouvons modéliser ce qui se passe si nous sélectionnons ces nageurs X dans l'équipe des séries éliminatoires et à quel rang nous sommes situés. En outre, cet outil aide les entraîneurs et les sélectionneurs à faire les bons choix.
« Le résultat devrait nous permettre de déterminer si l'équipe X est assez compétitive pour finir dans le top quatre des séries éliminatoires et nous permettre d'accéder à la finale. Ainsi, nous pourrons conserver nos [nageurs principaux] pour la finale, ce qui nous permettra de réaliser un meilleur temps. C'est ce genre de discussion que nous avons et c'est grâce à cela que l'analytique de données nous aide à prendre de meilleures décisions. »
Le succès futur de l'équipe de natation de Team GB dépend d'un programme d'entraînement de classe mondiale, soutenu par une réflexion stratégique axée sur les données. Intel fournit les technologies nécessaires à cette tâche, aidant l'équipe de British Swimming chargée de la biomécanique, de l'analyse des courses et de l'acquisition des compétences à visualiser et à modéliser les performances futures avec beaucoup de minutie et de précision. C'est un atout d'une valeur inestimable, pour le présent comme pour le futur.