Note de la rédaction : Cet article de blog présente un entretien entre Asa Whillock, Vice President and General Manager d'Alteryx Machine Learning, et Tim Howard, star internationale du football.
Tim Howard est le joueur qui comptabilise le plus grand nombre de sélections et de victoires de toute l'histoire du football aux États-Unis. Premier joueur américain à porter le maillot de Manchester United, il a participé à trois Coupes du monde et détient le titre de MLS All-Star, ainsi que le record du plus grand nombre d'arrêts au cours d'un seul match. Il est actuellement directeur sportif et actionnaire minoritaire de Memphis 901FC, analyste pour NBC Sports et très impliqué en tant que père d'un footballeur en herbe.
J'ai récemment discuté avec Tim de la manière dont l'analytique l'a aidé à se préparer, à remporter des matches et à se hisser au sommet dans un sport très compétitif. Nous avons parlé du rôle de l'analytique dans le recrutement des équipes, l'élaboration des stratégies, la préparation des matchs, et bien plus encore. Nous avons également abordé la puissance du machine learning et du cloud, et le nouveau souffle qu'ils donnent à l'analytique moderne.
Tim a notamment évoqué une séance de tirs au but contre Manchester United. Avec 90 000 spectateurs assistant à la demi-finale à Wembley, Tim compare cet exercice à un combat contre un dragon. « [Avant le match], j'ai passé en revue l'ensemble des tireurs et des statistiques avec l'entraîneur des gardiens », se souvient-il. « Il leur arrive parfois d'utiliser des remplaçants, et nous devions analyser chaque joueur. Est-ce qu'ils avaient tiré des penaltys pour leur équipe nationale ? Pour leurs anciens clubs ? Est-ce qu'ils tiraient à gauche ou à droite ? L'objectif était de couvrir tous les aspects possibles. »
Tim espérait que le match aille jusqu'aux tirs au but, car, grâce à son analyse, il savait à peu près quels joueurs Manchester choisirait pour les cinq ou dix premiers tirs et comment ils tireraient. Il raconte son état d'esprit lorsque le match est allé aux tirs au but : « J'étais vraiment confiant. J'avais la certitude que j'allais pouvoir en arrêter deux, et avec deux sur cinq, [la victoire était presque assurée]. Je me souviens avoir eu un sourire en coin, en me disant que mon intuition était bonne [...] et que l'analytique avait porté ses fruits. »
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Tim a su tirer profit de l'analytique à de nombreuses autres reprises durant sa carrière de gardien. « Dans l'univers du sport, tout le monde est à la recherche du moindre avantage marginal », explique-t-il. « Pour moi, il s'agissait d'étudier les attaquants et leurs habitudes. J'examinais leurs angles de tir et leurs combinaisons de prédilection : préféraient-ils tirer au premier ou au second poteau ? Les entraîneurs concevaient les séances de travail autour de ces statistiques, et la confiance que j'ai pu en tirer m'a donné un avantage en plus. » Dans ses analyses, Tim a également utilisé d'autres statistiques clés comme les buts attendus, le temps de possession et les cartes thermiques présentant l'activité sur le terrain.
Plus récemment, Tim a également accordé une grande place à l'analytique en tant que directeur sportif et actionnaire minoritaire d'une équipe : « En matière de recrutement et de recherche de talents, l'analytique et les statistiques représentent probablement 90 % du travail. » Il ajoute : « Il faut se fier à son instinct, mais les sommes investies dans ces contrats sont telles que l'on n'a pas droit à l'erreur. On s'intéresse donc aux statistiques de course à haute intensité, aux blessures, notamment prolongées, aux buts et aux passes décisives, mais aussi aux pénétrations dans la surface de réparation, comme la fréquence à laquelle un joueur reçoit un centre dans la surface de but. »
À la suite de mon entretien avec Tim, Monica Cisneros, notre collaboratrice, est venue faire une petite démonstration de la façon dont l'analytique peut permettre de prédire les résultats des matchs de football. Elle a utilisé Alteryx Analytics Cloud pour identifier les éléments les plus importants susceptibles d'influencer l'issue d'une rencontre. Elle a constaté que les chances de victoire de l'équipe augmentaient considérablement lorsqu'elle conservait la balle plus de 50 % du temps, la précision, le nombre de passes réussies par l'équipe adverse et le pourcentage de temps de possession du ballon étant les trois principaux facteurs pour prédire les chances de réussite.
Pour transmettre les données préparées à Alteryx Machine Learning, elle a utilisé Shared Data Library, une fonctionnalité à venir, dans Alteryx Analytics Cloud. « Alteryx Machine Learning nous permet de créer automatiquement des modèles sans avoir aucune expertise en data science », précise Monica. À l'aide d'Alteryx Analytics Cloud, elle a pu utiliser un jeu de données brutes dans un modèle de machine learning préparé, ce qui est idéal pour les utilisateurs qui, comme elle, n'ont pas de compétences techniques.
Regardez le contenu à la demande pour tirer parti de la puissance prédictive de l'analytique dans votre équipe. Et si vous utilisez toujours des feuilles de calcul pour l'analytique, ne restez pas bloqué·e dans la ligue amateur. Si vous souhaitez apprendre à mener une stratégie gagnante, venez échanger avec nous le temps d'une démonstration gratuite d'Alteryx Machine Learning.
Pour en savoir plus sur la migration de votre analytique d'entreprise vers le cloud et sur la façon dont Alteryx peut vous aider, consultez les pages suivantes :
Cinq raisons de préférer l'analytique cloud aux feuilles de calcul
Présentation rapide d'Alteryx Analytics Cloud
Essai gratuit de 30 jours : Designer Cloud