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Pour cette nouvelle ann\u00e9e, Six Sports Management vous propose une s\u00e9rie d\u2019articles sur la gestion de la <\/span><\/em>hashtag<\/span>#<\/span>data<\/span><\/a> <\/span>dans les clubs professionnels en partenariat avec <\/span>Alexis Barat<\/a>, data scientist. Ce premier article aspire \u00e0 dresser un tableau des principales probl\u00e9matiques rencontr\u00e9es par les clubs.<\/em><\/p>\n \n <\/span>Les articles d\u00e9taillant la mani\u00e8re dont les clubs de sport professionnels ont aujourd\u2019hui recours \u00e0 la data pour am\u00e9liorer leurs performances regorgent d\u2019informations qui nous font tous r\u00eaver. \u00c0 Manchester City, les joueurs disposent chacun d\u2019une tablette pour consulter leurs performances et les points faibles de leur adversaire \u00e0 la mi-temps, au TFC des algorithmes permettent d\u2019identifier les joueurs sous-\u00e9valu\u00e9s pour constituer une \u00e9quipe performante \u00e0 moindre co\u00fbt\u2026 Positionn\u00e9e au croisement de trois sujets cl\u00e9s : la politique de transferts, l\u2019optimisation des performances sur le terrain et la gestion de l\u2019effectif, la data est devenue un \u00e9l\u00e9ment fondamental dans la qu\u00eate de performance des clubs. Et les outils d\u2019analyse de donn\u00e9es permettant d\u2019y contribuer sont nombreux. Pourtant, si la transformation digitale du sport ces derni\u00e8res ann\u00e9es les a rendus plus accessibles, les clubs en sont in\u00e9galement dot\u00e9s.<\/p>\n <\/span>Le recours aux datas dans le sport est apparu au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000 dans le baseball am\u00e9ricain chez les Oakland Athletics de Billy Beane. L\u2019analyse de donn\u00e9es s\u2019\u00e9tait impos\u00e9e comme une solution permettant \u00e0 ce club avec de faibles moyens pour rivaliser avec des budgets astronomiques comme celui des New York Yankees. L\u2019id\u00e9e \u00e9tait de rep\u00e9rer les inefficiences de march\u00e9 permettant de recruter des joueurs \u00e0 haut potentiel \u00e0 moindre co\u00fbt. Force est de constater que la tendance s\u2019est aujourd\u2019hui invers\u00e9e et que la data devient un outil permettant aux clubs les plus riches de s\u2019imposer sur un secteur de performance que les autres ne peuvent pas s\u2019offrir. Mais outre les probl\u00e9matiques financi\u00e8res qui y sont li\u00e9es, les clubs qui manient le mieux la data sont ceux qui se sont structur\u00e9s en cons\u00e9quence. Les autres clubs, eux, tentent de bricoler des solutions parfois bien plus co\u00fbteuses et incomprises qu\u2019elles ne sont efficaces. <\/span><\/p>\n <\/span>Ainsi, il suffit de sortir du football britannique et de quelques exceptions que l\u2019on peut retrouver dans des clubs de Ligue 1, dans les ligues majeures am\u00e9ricaines ou dans un plus discret football australien pour se rendre compte que la r\u00e9alit\u00e9 de l\u2019analyse de donn\u00e9es est bien loin de cet imaginaire. Les clubs ont de r\u00e9elles difficult\u00e9s \u00e0 utiliser la data. Alors que les datas abondent m\u00eame le t\u00e9l\u00e9spectateur devant sa TV, ce n\u2019est pas tant la collecte mais bien l\u2019analyse de la donn\u00e9e brute qui rend le recours \u00e0 la donn\u00e9e difficile pour les clubs.<\/p>\n <\/span>La premi\u00e8re raison est celle d\u2019un manque de ressources, financi\u00e8res comme humaines. Les tarifs de fournisseurs de donn\u00e9es \u00e9tant exorbitants, les clubs font appel \u00e0 leurs \u00ab\u00a0analystes\u00a0\u00bb pour coder les rencontres sur des logiciels sp\u00e9cialis\u00e9s. Alors que ces logiciels se multiplient, ces analystes tentent de consolider les donn\u00e9es de diff\u00e9rentes bases, souvent de mani\u00e8re artisanale en les reportant \u00e0 la main, pour enfin pouvoir les analyser. L\u2019inefficience est ainsi \u00e0 son comble\u00a0: d\u2019une part des personnes sp\u00e9cialis\u00e9es dans le montage vid\u00e9o se retrouvent \u00e0 recouper des donn\u00e9es et les analyser tandis que d\u2019une autre des analystes sp\u00e9cialistes de la lecture de la donn\u00e9e se retrouvent \u00e0 passer 80% de leur temps de travail \u00e0 la compiler. L\u2019absence de formation sur les logiciels, la multiplication des bases de donn\u00e9es et l\u2019absence d\u2019historique viennent en plus r\u00e9guli\u00e8rement fausser les analyses et rendre l\u2019ensemble du travail r\u00e9alis\u00e9 contre-productif. Alors que tout le monde s\u2019accorde sur le besoin de recroiser les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les diff\u00e9rents d\u00e9partements du club, les clubs ne s\u2019accordent pas les moyens de le faire minutieusement. Car la faiblesse des ressources attribu\u00e9es \u00e0 l\u2019analyse des donn\u00e9es cr\u00e9e des situations de flux tendu o\u00f9 des analystes travaillent 70 heures par semaine. Chaque semaine, le match du weekend est la priorit\u00e9 des analystes qui vont d\u00e9cortiquer des heures de vid\u00e9o de l\u2019adversaire comme de leur \u00e9quipe. Mais le moindre fait vient perturber cet \u00e9quilibre. Un joueur se blesse, l\u2019entra\u00eeneur veut en savoir la raison, il veut aussi savoir quelles sont les performances du joueur qui est pressenti pour le remplacer le weekend suivant alors que le directeur sportif demande une synth\u00e8se exhaustive d\u2019un joueur encore inconnu des bases de donn\u00e9es du club pour le recruter comme joker. Mettre en place des processus pour acheminer la donn\u00e9e depuis ses diff\u00e9rentes sources \u00e0 l\u2019aide d\u2019outils de collecte et de stockage adapt\u00e9s semble ainsi \u00eatre d\u00e9terminant pour laisser du temps aux analystes pour se concentrer sur les t\u00e2ches \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n <\/span>Tous ces risques sont pourtant \u00e9vitables si l\u2019on fait appel aux bonnes personnes au moment de construire son projet d\u2019analyse de donn\u00e9es. Comme nous avons pu l\u2019\u00e9voquer, le plus souvent c\u2019est le sport scientist (g\u00e9n\u00e9ralement issu d\u2019une fili\u00e8re STAPS) qui occupe \u00e9galement le r\u00f4le de data Analyst\/Scientist (g\u00e9n\u00e9ralement issu d\u2019une fili\u00e8re statistique ou informatique). Ces deux m\u00e9tiers sont tr\u00e8s souvent confondus, \u00e0 tort, car la data en entreprise doit \u00eatre trait\u00e9e par diff\u00e9rents experts. Le Data Engineer intervient dans l\u2019architecture et la consolidation des bases de donn\u00e9es. Le Data Analyst s\u2019assure lui que l\u2019organisation r\u00e9ponde aux besoins du m\u00e9tier (par exemple un entra\u00eeneur ou manager dans un club) et est ainsi le plus souvent tourn\u00e9 vers l\u2019analyse dite descriptive. Enfin le Data Scientist sp\u00e9cialis\u00e9 dans l\u2019analyse complexe et la cr\u00e9ation d\u2019algorithme a pour mission de traiter les probl\u00e9matiques d\u2019analyse dite pr\u00e9dictive. En conclusion, le chemin entre la collecte de donn\u00e9es jusqu\u2019\u00e0 la prise de d\u00e9cision fait appel \u00e0 plusieurs ressources et expertises. <\/span><\/p>\n <\/span>La probl\u00e9matique des ressources est aggrav\u00e9e par un autre facteur omnipr\u00e9sent dans l\u2019industrie du sport. Alors que les grands clubs peuvent se permettre de tout analyser, les clubs aux moyens r\u00e9duits ont beaucoup de mal \u00e0 prioriser le recours \u00e0 la donn\u00e9e. En effet, il existe de tr\u00e8s nombreuses utilisations de la data\u00a0: analyse des performances de joueurs, des phases de jeu, des tendances de blessure… et autant de possibilit\u00e9s d\u2019oublier les priorit\u00e9s du coach. Mettre la donn\u00e9e au c\u0153ur de sa strat\u00e9gie de club et devenir \u00ab\u00a0data-driven\u00a0\u00bb n\u00e9cessite une r\u00e9elle organisation avec un d\u00e9partement d\u2019analyse de la performance compos\u00e9 des profils cl\u00e9s et ayant la capacit\u00e9 \u00e0 travailler sur le long terme et non seulement dans le cadre du match du weekend. L\u2019analyse approfondie\u00a0de la data constitue un excellent moyen de comprendre l\u2019origine de certains probl\u00e8mes ou encore en identifier de nouveaux jusqu\u2019ici pass\u00e9s inaper\u00e7us. Mais pour ce faire l\u2019analyste doit \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme un chercheur, un statut fondamental pour garder un avantage concurrentiel qui offre le luxe de prendre le temps d\u2019identifier des pistes d\u2019am\u00e9lioration l\u00e0 o\u00f9 personne n\u2019a jamais os\u00e9 regarder. Par ailleurs, la n\u00e9cessit\u00e9 de structurer un d\u00e9partement avec une v\u00e9ritable strat\u00e9gie data apparait aussi comme une r\u00e9ponse au risque de tomber dans les pi\u00e8ges de la donn\u00e9e. \u00c0 force d\u2019accorder de l\u2019importance \u00e0 certaines datas, on finit par tenter de r\u00e9pondre \u00e0 des questions qu\u2019aucun entra\u00eeneur ne se poserait en temps normal.<\/p>\n <\/span>Toutefois, mettre en place un d\u00e9partement d\u2019analyse de la performance, si cela s\u2019av\u00e8re une n\u00e9cessit\u00e9 pour assurer l\u2019efficacit\u00e9 de l\u2019analyse de donn\u00e9es, est parfois plus compliqu\u00e9 qu\u2019il n\u2019y parait. \u00c0 d\u00e9faut d\u2019\u00eatre rattach\u00e9s \u00e0 la direction g\u00e9n\u00e9rale des clubs, ces d\u00e9partements sont bien souvent ind\u00e9pendants et incompris. Ce faisant, ils reposent sur le bon vouloir d\u2019un directeur de la performance qui, lorsqu\u2019il quitte le navire, cr\u00e9e de nombreux probl\u00e8mes en emmenant ses analystes et ses bases de donn\u00e9es avec lui. Ces d\u00e9partements r\u00e9sistent rarement \u00e0 leur d\u00e9part. Pourtant, ils sont bel et bien n\u00e9cessaires de par leur r\u00f4le de pont entre tous les fournisseurs de donn\u00e9es au sein de l\u2019organisation\u00a0: pr\u00e9parateurs physiques, analystes vid\u00e9os, d\u00e9partement m\u00e9dical, recruteurs, RH\u2026 Ils ont l\u2019avantage d\u2019\u00eatre objectifs et de ne pas r\u00e9pondre \u00e0 un entra\u00eeneur qui parfois se sert de ses analystes pour confirmer un choix de jeu plus que pour explorer de nouvelles approches. Constants dans la dur\u00e9e, ils peuvent constituer de r\u00e9elles bases de donn\u00e9es sur le long terme r\u00e9pondant \u00e0 une probl\u00e9matique cl\u00e9 de l\u2019analyse de donn\u00e9es\u00a0: son manque d\u2019ant\u00e9riorit\u00e9 pour \u00eatre viable statistiquement. Ces d\u00e9partements permettent de p\u00e9renniser les outils et transmettre le savoir en vue d\u2019une performance de long terme. <\/span><\/p>\n <\/span>L\u2019analyse de donn\u00e9es a un co\u00fbt mais il s\u2019agit d\u2019un investissement. Le plus souvent, celui-ci s\u2019av\u00e8re d\u2019ailleurs rentable en \u00e9vitant des blessures de joueurs ou en trouvant des joueurs moins chers pour un m\u00eame niveau de performance. Si nous n\u2019avons pas pris la peine de le d\u00e9tailler en profondeur, la donn\u00e9e offre de v\u00e9ritables perspectives pour am\u00e9liorer ses performances et \u00e9valuer son organisation pour l\u2019amener vers plus de productivit\u00e9. La data est assez facilement accessible mais n\u00e9cessite une organisation r\u00e9fl\u00e9chie et des outils adapt\u00e9s. Dans leur prochain article, les \u00e9quipes de <\/span>Six Sports Management<\/a> <\/span>et <\/span>Alexis Barat<\/a> <\/span>vous donneront des pistes d\u2019organisation optimales pour exploiter le meilleur de sa data.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Pour cette nouvelle ann\u00e9e, Six Sports Management vous propose une s\u00e9rie d\u2019articles sur la gestion de la hashtag#data dans les clubs professionnels en partenariat avec Alexis Barat, data scientist. Ce premier article aspire \u00e0 dresser un tableau des principales probl\u00e9matiques rencontr\u00e9es par les clubs. 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