Prédire les résultats du handball pour les JO de 2024

Cet été 2024, Paris va accueillir les Jeux Olympiques, attirant l'attention des fans de sport du monde entier. Le handball, un sport d'équipe super populaire, va voir plusieurs nations se battre pour la médaille d'or. Les équipes de France et du Danemark sont attendues comme de solides concurrentes pour le tournoi masculin, tandis que la France et la Norvège sont vues comme favorites pour le tournoi féminin. Malgré cette attente, il n'existe pas encore de méthode scientifique pour prédire avec précision les résultats de ces matchs.

Dans cet article, on présente un modèle qui utilise le deep learning pour prévoir les résultats du tournoi de handball aux JO de 2024. En utilisant des techniques d'IA explicables, on peut identifier les facteurs clés qui influencent l'issue de chaque match. Cette approche offre non seulement des prédictions, mais aussi des informations qui peuvent aider les coachs et les analystes à comprendre les subtilités derrière chaque résultat anticipé.

#Les Jeux Olympiques de 2024 et le Handball

Les Jeux Olympiques sont parmi les plus grands événements sportifs au monde, rassemblant environ 3 000 athlètes de 80 pays différents qui s'affrontent dans 40 sports. Le handball est l'un de ces sports, avec son tournoi olympique considéré comme le summum de la compétition pour les équipes. Les JO de 2024 sont particulièrement significatifs pour le handball, car ils auront lieu à Paris, où les équipes nationales masculines et féminines de France devraient bien performer. Les deux équipes ont décroché des médailles d'or lors des derniers Jeux Olympiques qui se sont tenus à Tokyo en 2020.

Cet article présente un modèle de prédiction qui combine des données statistiques, du deep learning et des grands modèles de langage pour prévoir les résultats des tournois de handball masculin et féminin. Des recherches précédentes ont montré que les modèles basés sur les arbres offrent les meilleures performances de prédiction ; cependant, ces modèles ont souvent du mal à interpréter les données numériques. En revanche, notre travail intègre des informations sur les compositions d'équipe pour améliorer l'efficacité du modèle.

Alors que les outils d'intelligence artificielle (IA) deviennent de plus en plus présents, notre objectif est de créer une solution qui simplifie les interactions entre les analystes sportifs et des modèles prédictifs complexes. Notre approche vise à rendre les prédictions basées sur l'IA plus pertinentes et compréhensibles pour les coachs.

#Revue de littérature

Dans le domaine des prédictions de matchs de handball, différentes méthodes ont été proposées. Certains chercheurs ont suggéré d'utiliser des modèles univariés pour prédire les différences de score entre les équipes en appliquant des techniques statistiques comme la distribution de Skellam. D'autres ont exploré des méthodes, y compris la régression lasso, visant à traiter la sous-dispersion des scores.

Une approche d'apprentissage machine a également été proposée, prenant en compte plusieurs facteurs impactant la performance des équipes en estimant les forces des équipes sur la base d'une distribution de Conway-Maxwell-Poisson. Notre travail s'appuie sur ces fondations en présentant un modèle de deep learning qui prend en compte les compositions et les alignements des équipes.

Le traitement du langage naturel (NLP) est une autre méthode utilisée dans l'analyse sportive, utilisant des techniques pour apprendre les comportements des joueurs pendant les matchs. Les avancées récentes dans les grands modèles de langage (LLMs) ont ouvert de nouvelles possibilités dans le domaine de la science des données, mais ces modèles ne sont pas encore largement utilisés dans l'analyse sportive. Les évaluations existantes des LLMs dans le sport comparent souvent d'autres modèles mais n'exploitent pas pleinement leur potentiel pour générer des insights.

Cet article présente une combinaison de réseaux neuronaux profonds pour les prédictions de score, des méthodes d'IA explicables pour clarifier ces prédictions, et des LLMs pour communiquer les résultats de manière accessible.

#Méthodologie

Notre modèle de prédiction vise à estimer les buts marqués par les équipes à domicile et à l'extérieur lors des matchs. En utilisant des données historiques, le modèle apprend comment divers facteurs influencent les scores des équipes. Cette section décrit les données utilisées, les types de caractéristiques incorporées et le processus d'apprentissage du modèle.

#Sources de données

Nos données proviennent d'une API de handball, qui fournit des données complètes sur les matchs. Le jeu de données est multimodal, combinant à la fois des informations numériques et textuelles. Cela nous permet de définir quatre types de caractéristiques :

1. Informations sur le match : Ces caractéristiques numériques offrent un aperçu du contexte du match, comme le jour de la semaine et l'heure du match. Comprendre la signification du match donne un contexte précieux pour prédire les résultats.

2. Informations sur l'équipe : Ces caractéristiques capturent des détails sur les équipes individuelles, y compris des facteurs pouvant affecter l'endurance des joueurs, comme la distance de déplacement vers le match.

3. Forces de l'équipe : Nous intégrons des variables représentant les forces offensives et défensives des équipes, qui sont estimées à l'aide de méthodes statistiques.

4. Alignements des équipes : Le dernier type de caractéristiques comprend des données textuelles montrant les joueurs de chaque équipe pour un match. Connaître l'alignement est crucial pour évaluer les forces et les faiblesses d'une équipe.

#Explications des caractéristiques

1. Informations sur le match :

   • Jour de la semaine : Le jour du match peut indiquer la performance potentielle des joueurs, avec peut-être moins d'impact durant les jours de la semaine que le week-end.
   • Heure : L'heure de début peut aussi jouer un rôle ; les matchs commençant tôt peuvent impliquer des joueurs moins préparés.
   • Importance : Les matchs qui ont plus de signification, comme les compétitions olympiques, se voient attribuer des valeurs plus élevées pour refléter leur impact sur la motivation des joueurs.

2. Informations sur l'équipe :

   • Distance de déplacement : Cette métrique aide à évaluer le potentiel impact physique sur les joueurs en raison de longs déplacements.
   • Nombre de clubs : Indique la cohésion d'équipe, avec moins de clubs suggérant une meilleure familiarité entre les joueurs.

3. Forces de l'équipe :

   • Force d'attaque : Une estimation de l'efficacité offensive des équipes.
   • Force de défense : Une estimation de la capacité des équipes à défendre contre les scores.

4. Alignements des équipes :

   • Chaque équipe peut avoir jusqu'à 16 joueurs, dont les noms et les rôles contribuent à comprendre la composition et les capacités globales de l'équipe.

#Construction du modèle

Nous avons conçu un modèle d'apprentissage machine pour une régression multi-cible afin de prédire les scores des équipes à domicile et à l'extérieur. Le modèle utilise des informations provenant des matchs de clubs et des données des équipes nationales, qui varient énormément en disponibilité. Nous utilisons le transfert d'apprentissage pour améliorer le modèle de l'équipe nationale en tirant parti du plus grand jeu de données disponible pour les clubs.

Le modèle de réseau de neurones intègre une couche d'embedding pour traiter les données textuelles des joueurs et permettre une meilleure intégration avec les caractéristiques numériques. Cette approche prend en compte les contributions des joueurs de manière implicite en apprenant comment l'équipe performe lorsque des joueurs spécifiques sont présents.

#Approche de transfert d'apprentissage

Pour adresser la disparité des données disponibles pour les clubs par rapport aux équipes nationales, nous adoptons le transfert d'apprentissage. En initialisant les poids de notre modèle international avec ceux du modèle pré-entraîné des clubs, nous pouvons tirer parti des informations déjà apprises. Cette initialisation aide le modèle de l'équipe nationale à s'adapter efficacement au processus d'apprentissage, ce qui donne lieu à de meilleures performances.

#Prédictions pour les Jeux Olympiques de 2024

À l'approche des Jeux Olympiques de 2024, nous pouvons utiliser le modèle développé pour produire des prédictions pour les tournois de handball masculin et féminin. Sur la base des performances récentes dans les compétitions internationales, la France est favorisée pour réussir. L'équipe masculine a gagné l'or tant aux Championnats d'Europe qu'aux Championnats du Monde avant les JO, tandis que l'équipe féminine a aussi triomphé lors d'événements récents.

#Résultats attendus

Pour le tournoi masculin, les prédictions suggèrent un match de demi-finale entre la France et le Danemark, menant à une finale impliquant la France et la Croatie. Dans le tournoi féminin, une finale entre la France et la Norvège est anticipée. Le modèle prévoit que les deux équipes françaises sont susceptibles de répéter leur succès et d'assurer la médaille d'or.

#Explications du modèle

Nous allons au-delà de simples prédictions en examinant les facteurs sous-jacents influençant chaque prévision. Par exemple, en analysant le match final prédit entre la France et la Croatie, nous pouvons dériver des caractéristiques qui contribuent de manière significative au score attendu.

Le modèle indique que la forte performance de la France est guidée par l'expérience des joueurs et la cohésion de l'équipe grâce à un faible nombre de clubs représentés dans l'alignement. Des joueurs clés, comme Dika Mem et Elohim Prandi, devraient avoir des impacts significatifs grâce à leurs capacités défensives.

En revanche, certains joueurs croates possèdent également le potentiel de compliquer les choses pour l'équipe française, suggérant que les deux équipes seront compétitives.

#Conclusions et travaux futurs

Cet article présente une approche complète pour prédire les résultats des tournois de handball en utilisant diverses technologies d'IA. Les prédictions générées ne sont pas seulement quantitatives, mais sont également soutenues par des analyses qualitatives, fournissant des insights précieux pour les coachs et les analystes.

Pour améliorer davantage le modèle, il sera essentiel de collecter plus de données. S'engager avec les fédérations de handball pour améliorer les pratiques de reporting peut combler le fossé dans la disponibilité des données. De plus, développer des modèles dédiés axés sur les performances des joueurs pourrait conduire à des prédictions plus précises.

Les futurs modèles pourraient explorer des cadres d'IA plus larges pour améliorer les capacités de raisonnement et de résumé. Avec les avancées continues de l'IA, l'analyse sportive deviendra probablement de plus en plus sophistiquée, permettant des insights plus riches sur les dynamiques compétitives.