Analyse des interactions des joueurs au foot à travers de nouveaux modèles

Les récents progrès technologiques ont rendu plus facile la collecte de données de suivi détaillées dans des sports comme le basket et le foot. Ces données montrent comment les joueurs des équipes adverses interagissent pendant les matchs, suivies au fil du temps et selon leur position sur le terrain. Analyser ces infos est important pour comprendre la performance des équipes. Le succès d’une équipe ne repose pas seulement sur les capacités individuelles des joueurs ; c’est aussi une question de collaboration.

#Importance de l'Analyse Sportive

Le domaine de l'analyse sportive a beaucoup progressé, principalement grâce à la disponibilité de données de suivi haute résolution. Les méthodes traditionnelles se concentraient surtout sur les résultats des matchs et des statistiques basiques. Mais avec ces nouvelles techniques de suivi, il est désormais possible d'avoir des insights plus profonds sur la performance des joueurs et des équipes. Les analystes peuvent évaluer non seulement la performance mais aussi les stratégies pendant les matchs.

Les données de suivi haute résolution peuvent être divisées en deux grands types :

1. Le suivi optique, qui utilise des vidéos de plusieurs caméras dans les stades.
2. Des données venant de dispositifs portables que les joueurs utilisent pendant les matchs.

Récemment, de nombreuses études ont utilisé ces données pour évaluer l'efficacité des équipes en défense, classer les types de jeux, évaluer la possession de balle au basket, et développer des modèles basés sur les mouvements et Interactions des joueurs.

#Focus sur le Football

Cette analyse se concentrera sur le foot, aussi connu sous le nom de football dans de nombreuses régions du monde. Le foot est un sport rapide avec des interactions complexes entre les joueurs, ce qui en fait un domaine intéressant pour la recherche. Malgré l'intérêt croissant pour les données du foot, les interactions sur le terrain n'ont pas été largement analysées. La nature unique du foot pose des défis pour l'analyse statistique.

Marquer un but au foot est rare, et identifier des prédicteurs utiles pour les buts peut être difficile. Dans chaque match, une équipe peut marquer zéro à deux buts. Pour marquer avec succès, les joueurs doivent bien collaborer. Les équipes de foot ont aussi des effectifs variables, et leurs interactions sont beaucoup plus complexes par rapport à des sports comme le basket.

Pour maintenir le travail d’équipe, les équipes de foot utilisent des Formations, qui attribuent à chaque joueur une position spécifique sur le terrain, comme gardien ou attaquant. Différentes formations, comme 4-4-2 et 3-5-2, peuvent influencer le style de jeu d'une équipe et le résultat du match. Au fur et à mesure que le jeu avance, les équipes peuvent changer leurs formations et les positions des joueurs selon les situations du match.

Ces changements peuvent affecter le flux global du jeu. Par exemple, une équipe en tête peut ralentir son rythme pour défendre son avance, tandis que l'équipe derrière peut accélérer pour essayer de revenir.

#Nouveau Modèle pour les Matchs de Football

Pour combler les lacunes de l'analyse actuelle du football, on propose un nouveau modèle appelé Processus stochastique en temps continu. Ce modèle examine divers facteurs pendant un match, notamment :

• Qui contrôle le ballon et combien de temps.
• Comment le contrôle du ballon change selon les caractéristiques de chaque joueur, comme leur position et emplacement sur le terrain.
• Déterminer si un changement dans le contrôle du ballon est un succès (l'équipe garde le ballon) ou un échec (le ballon est perdu par l'équipe).
• Quel joueur réussit à sécuriser le contrôle du ballon, en fonction de ses attributs.
• Comprendre comment les équipes ajustent leur rythme selon l'état du jeu, comme quand elles sont proches de gagner ou de perdre.

Ce modèle permet une analyse plus détaillée du match, en se concentrant non seulement sur la performance générale de l'équipe, mais aussi sur les interactions entre les joueurs.

#Comparaison avec la Recherche Existante

Dans le passé, la plupart des recherches sur des sports comme le basket se concentraient sur des statistiques individuelles des joueurs, comme la possession de balle attendue. En revanche, notre analyse se concentre sur le contrôle du ballon et les interactions entre les joueurs pendant les matchs de foot. Cette approche permet une compréhension plus nuancée de la façon dont les événements se déroulent dans le jeu.

Notre modèle est un peu similaire aux modèles d'événements relationnels existants dans le sport. Cependant, la plupart de ces modèles négligent la complexité des interactions au foot, où un joueur contrôle le ballon, menant à des passes réussies ou ratées, et où les positions des joueurs comptent énormément.

#Structure de l'Analyse

L'analyse est organisée en plusieurs sections. D'abord, on présentera les données de suivi haute résolution qui ont inspiré cette approche de modélisation. Ensuite, on introduira le nouveau cadre de modélisation stochastique et expliquerons comment on peut apprendre des données. Enfin, on partagera une application de ce modèle en utilisant des données collectées lors de récents matchs de Serie A, la meilleure ligue du foot italien.

On examinera les données de 380 matchs joués par 20 équipes en Serie A durant la saison 2020/21. L’accent sera mis sur l’analyse des données de suivi haute résolution qui enregistrent diverses actions, comme qui contrôle le ballon, quand des passes sont effectuées, et si ces passes sont réussies.

#Analyse des Données des Matchs de Football Italien

Le jeu de données contient des données de suivi détaillées sur les actions des joueurs, y compris les positions de départ et d’arrivée de chaque jeu, qui contrôle le ballon, et les résultats des passes. Par exemple, les passes entre les joueurs des équipes comme la Juventus de Turin et l'Inter Milan seront examinées pour comprendre la dynamique de leurs interactions sur le terrain.

Visualiser ces données révèle des motifs clairs basés sur les formations des équipes. Par exemple, certains joueurs, comme les milieux de terrain et les défenseurs, peuvent avoir plus de contrôle sur le ballon par rapport aux attaquants, qui se concentrent principalement sur la marque de buts.

#Description du Modèle de Processus Stochastique

Le nouveau modèle axé sur les matchs de foot examine les interactions depuis le début du match jusqu'à ce que l'arbitre signale la fin. Chaque match met en compétition deux équipes, chacune avec un nombre fixe de joueurs, qui peuvent changer de positions à cause de substitutions ou de blessures.

Le modèle accorde une attention particulière à qui contrôle le ballon, combien de temps ils le contrôlent, et les résultats des passes. Bien que marquer des buts soit important, l'accent initial est mis sur le contrôle de balle et les interactions des joueurs. Ça permet de mieux comprendre ce qui se passe pendant les matchs, tout en tenant compte des complexités qui surgissent durant le jeu.

#Principales Constatations et Observations

Les analyses récentes utilisant ce modèle ont conduit à plusieurs découvertes intéressantes. Par exemple, les équipes qui sont en tête dans un match tendent à ralentir leur rythme de passes, tandis que celles qui sont derrière accélèrent souvent pour augmenter les opportunités de marquer.

De plus, on a noté des différences entre les équipes de haut niveau et celles de niveau moyen. Par exemple, les grandes équipes comme la Juventus et l'Inter Milan sont souvent meilleures pour contrôler le rythme du match et ajuster leurs stratégies lorsque les situations changent, s'appuyant sur leurs compétences offensives.

#Directions de Recherche Futures

Bien que cette recherche offre des insights précieux, de nombreuses questions restent sans réponse. Prédire les résultats des matchs reste un défi important à cause de la rareté des buts. On espère que les avancées dans la collecte et l'analyse de données continueront d'aider à développer de meilleures méthodes pour prédire les scores.

Un autre domaine pour la recherche future concerne le perfectionnement des spécifications du modèle et la compréhension des diverses caractéristiques qui peuvent influencer les résultats des matchs. À mesure que la technologie évolue, le potentiel d'acquérir des insights plus profonds dans l'analyse sportive continuera aussi de croître.

De plus, des défis comme la rapidité du traitement des données et la complexité de l'apprentissage en ligne par des méthodes bayésiennes devront être abordés. Ces explorations contribueront à une compréhension plus complète du foot et potentiellement d'autres sports collectifs aussi.

#Conclusion

Le modèle stochastique en temps continu introduit ici sert de base pour comprendre la dynamique des matchs de foot. Bien que des améliorations et adaptations supplémentaires soient nécessaires, cette approche offre un moyen prometteur d'analyser les interactions et performances des joueurs en temps réel, ce qui constitue un pas en avant significatif dans l'analyse sportive.