L'automatisation de l'arbitrage au foot : le système VARS

Le système d'arbitre assistant vidéo (VAR) a changé la façon dont le foot se joue en permettant aux Arbitres de revoir des moments clés des matchs. Cette technologie vise à aider les arbitres à prendre de meilleures décisions et à garantir l'équité dans les matchs. Malgré cela, de nombreux pays ne peuvent pas se permettre la technologie VAR, laissant seulement les ligues professionnelles en bénéficier.

Pour résoudre ce problème, on propose le Système d'Arbitre Assistant Vidéo (VaRs), qui peut automatiser le processus de décision dans le foot. VARS utilise des techniques d'analyse vidéo avancées pour donner aux arbitres un retour d'information en temps réel, les aidant à prendre de meilleures décisions qui peuvent influencer l'issue du match.

#Le défi avec les systèmes d'arbitrage actuels

Bien que le VAR ait de bonnes intentions, il est devenu une source de frustration pour les fans. Différents arbitres dans divers matchs peuvent prendre des décisions inconsistantes même dans des situations similaires. Les coûts élevés de la technologie et le manque d'arbitres dans le monde rendent difficile l'utilisation du VAR dans les ligues inférieures. Notre objectif est de développer le VARS, qui reconnaîtra automatiquement les Fautes et suggérera les actions appropriées aux arbitres.

#Création d'un nouveau jeu de données

Pour valider le VARS, on a créé un nouveau jeu de données appelé SoccerNet-MVFoul, qui inclut des vidéos de fautes au foot sous plusieurs angles de caméra. Ce jeu de données contient des informations détaillées sur chaque faute, y compris son type et sa gravité, annotées par un arbitre expérimenté. En utilisant ce jeu de données, on peut évaluer le VARS pour voir à quel point il peut reconnaître les fautes.

#Le système VARS

VARS utilise plusieurs vues de caméra pour analyser les actions sur le terrain. Il classe si une action est une faute et détermine le type de faute, comme le tacle ou la poussée, ainsi que la punition adéquate, comme donner un carton jaune ou rouge.

Le système fonctionne en traitant diverses vidéos pour extraire des caractéristiques du jeu. Il analyse ces caractéristiques pour reconnaître différents types de fautes et évaluer leur sérieux.

#L'évolution de la technologie d'arbitrage

Ces dernières années, la technologie dans l'arbitrage de foot s'est beaucoup améliorée. Avant, les arbitres comptaient sur leur jugement et la communication se faisait par le langage corporel et le contact visuel. L'introduction d'écouteurs sans fil a aidé les arbitres à mieux communiquer pendant les matchs.

Des systèmes plus avancés comme la technologie de ligne de but ont été introduits pour s'assurer que les buts soient valides. Ce système utilise une combinaison de capteurs et de caméras pour déterminer si le ballon a entièrement franchi la ligne de but.

Le Conseil International de Football (IFAB) a également approuvé l'utilisation d'arbitres supplémentaires, comme les arbitres assistants vidéo (VAR), pour minimiser les erreurs pendant des moments importants du jeu. Récemment, lors de la Coupe du Monde 2022, une technologie semi-automatisée de hors-jeu a été utilisée pour aider les arbitres à faire des appels de hors-jeu plus rapides et plus précis, montrant un changement vers des systèmes plus automatisés dans l'arbitrage.

#Pourquoi le VARS est nécessaire

Malgré les avancées technologiques, il y a encore des problèmes significatifs avec le VAR. Chaque match a un VAR différent, ce qui entraîne des décisions inconsistantes. De plus, le poids financier de la mise en place du VAR limite son utilisation aux ligues de haut niveau, laissant les ligues amateurs sans ce soutien.

Il y a aussi une pénurie d'arbitres dans le monde, rendant difficile l'utilisation du VAR dans les ligues inférieures. Le VARS pourrait apporter une solution à ces problèmes en automatisant le processus de décision, garantissant des résultats plus justes dans les matchs de foot.

#Collecte et annotation des données

On a rassemblé un nouveau jeu de données appelé SoccerNet-MVFoul à partir de divers matchs de foot sur trois saisons. Ce jeu de données inclut plusieurs vues de caméra des actions de faute. Chaque action vient avec des descriptions de ses caractéristiques basées sur la perspective d'un arbitre.

On a suivi un processus spécifique pour collecter les données. On a extrait des clips pertinents des vidéos de diffusion, aligné leurs temporalités et annoté avec des propriétés détaillées, assurant un aperçu complet de chaque action de faute.

#Types de fautes et leur gravité

Le système VARS catégorise les fautes en différentes classes. Quelques exemples incluent :

• Tacle : Un joueur glisse vers un adversaire pour prendre le ballon.
• Tacle debout : Un joueur approche un adversaire sans glisser.
• Maintien : Un joueur restreint le mouvement d'un adversaire.
• Poussée : Un joueur utilise son corps pour pousser un adversaire.
• Challenge : Un défi physique contre un adversaire.

En plus de classifier les fautes, le VARS détermine aussi la gravité de la faute, si elle mérite un carton ou pas. Cela inclut l'évaluation des actions comme imprudentes, téméraires ou violentes.

#Conception et fonctionnement du système

Le VARS analyse plusieurs flux vidéo montrant la même action sous différents angles. Le système utilise un encodeur vidéo pour extraire des caractéristiques significatives de ces vidéos. Il agrège ces caractéristiques pour créer une représentation unique qui informe la classification de la faute.

Le système est conçu pour effectuer deux tâches principales simultanément : identifier le type de faute et évaluer sa gravité. L'entraînement du modèle garantit qu'il peut tirer parti des caractéristiques partagées des deux tâches pour améliorer la performance globale.

#Configuration expérimentale

Le VARS est testé en utilisant des clips de longueurs prédéfinies, qui incluent des images avant et après la faute. Divers encodeurs ont été utilisés pour extraire les caractéristiques de ces clips, chacun étant entraîné pour capturer à la fois les dynamiques spatiales et temporelles. Les classificateurs sont formés pour minimiser les écarts entre les prédictions et les résultats réels.

L'évaluation de la performance du VARS est basée sur des métriques de précision, qui mesurent à quel point le système classe correctement les actions.

#Résultats principaux

Les résultats montrent que le VARS performe bien dans la reconnaissance des différents types de fautes. Le système a montré des améliorations significatives en utilisant des encodeurs de caractéristiques avancés par rapport aux anciennes méthodes.

La capacité du modèle à classifier plusieurs vues de la même action améliore sa performance, indiquant que l'utilisation de diverses perspectives peut fournir des résultats plus précis.

#Les avantages de l'analyse multi-vues

L'utilisation de plusieurs vues est un aspect critique du VARS. Cela permet au système de recueillir plus d'informations sur l'action, conduisant à de meilleures classifications des fautes et de leur gravité.

Combiner des vues d'action en direct avec des replays peut conduire à une précision améliorée par rapport à s'appuyer sur des vues uniques. Même des vues de moindre qualité peuvent contribuer positivement, car elles peuvent offrir différents angles qui améliorent la compréhension.

#Contexte temporel et son importance

Le timing des images utilisées dans l'analyse est crucial. Le VARS examine les images autour du moment de la faute pour capturer les informations les plus pertinentes. Des tests ont montré qu'inclure trop d'images non essentielles peut diminuer la performance, car elles peuvent diluer les données importantes nécessaires pour une classification précise.

En équilibrant la quantité de contexte temporel, le VARS peut fonctionner efficacement et améliorer ses prédictions.

#Analyse des performances par classe

La performance du VARS varie selon les différentes classes de fautes. Certaines classes, comme "Tacle", sont bien classées, tandis que d'autres, comme "Challenge", posent plus de défis en raison de leurs similitudes avec d'autres classes.

Pour la classification de l'Infraction et de la gravité, il y a confusion parmi les classes voisines. Le modèle peut mal classer une faute comme "Infraction + carton jaune" alors qu'elle devrait être "Infraction + pas de carton", mettant en évidence les similitudes visuelles qui peuvent mener à ces erreurs.

Malgré ces défis, le VARS montre des résultats prometteurs. Il peut classifier les actions avec une bonne précision tout en apprenant continuellement à partir des données.

#Conclusion

Le VARS représente une avancée significative pour l'arbitrage au foot en introduisant un système automatisé qui garantit l'équité et de meilleures prises de décision à tous les niveaux du jeu. Avec le soutien du jeu de données SoccerNet-MVFoul, le VARS peut reconnaître efficacement les caractéristiques des fautes en traitant plusieurs vues de caméra.

À mesure que le foot continue d'évoluer, des systèmes comme le VARS joueront un rôle essentiel dans l'amélioration de l'intégrité du sport, le rendant plus fiable pour les joueurs et les fans. Le développement d'une telle technologie promet d'élever le jeu à de nouveaux standards d'équité et de précision, faisant une réelle différence dans la façon dont le foot est arbitré.