Anthony Cioppa a beau ne pas être friand de matchs de football, imaginer des moyens d'utiliser les images d'une rencontre et de les exploiter grâce à l'intelligence artificielle est devenu son métier. Ce chercheur de l'ULiège vient de prendre la tête de la nouvelle chaire sur l'intelligence artificielle dans le sport, créée en partenariat avec EVS. L'idée: exploiter toutes les images d'un match de football, en retirer des données, grâce à l'intelligence artificielle, à plein de niveaux différents. L'exemple, le plus simple, c'est l'identification et la retranscription de la position des joueurs sur un terrain. "La première étape, c'est d'identifier les joueurs, à l'aide de leurs numéros. Mais ça, ça ne nous donne pas leur position sur le terrain. Donc il faut localiser les lignes, pour faire le lien entre le terrain physique et la position. Et ensuite, on peut retranscrire ça sur la minimap."Ca, c'est la base, à partir de laquelle on peut récolter énormément de données sur une équipe, ou sur les joueurs individuellement: positionnement, vitesses de course etc. Et ce, sans balise GPS ou capteur sur les joueurs.Par ailleurs, il est aussi possible d'utiliser les images des différentes caméras pour reconstituer en 3D une faute, ce qui peut aider le VAR. Ou bien, pourquoi pas, créer un équivalent de chatGPT, qui comprenne ce qui se passe sur le terrain, et puisse aider un arbitre seul, comme c'est le cas dans le football amateur, à prendre des décisions.Le partenariat avec EVS, leader mondial de la production et la diffusion de technologies d'événements va donc permettre de booster la recherche dans le domaine. Un des objectifs principaux est de faire en sorte que l'IA comprenne tout ce qui se passe sur un terrain, et puisse exploiter cette masse énorme de données accumulées pendant plus d'1h30 de jeu, pour alimenter des résumés vidéos ou écrits, aider des arbitres, permettre de retrouver des données de joueurs sur le long terme, ou d'autres
