Wimbledon 2019 présente le logiciel A.I. d’IBM et apprentissage automatique


Les rêves de Simona Halep à Wimbledon étaient en danger.

Mardi, la joueuse roumaine, actuellement classée septième au monde, luttait pour son quart de finale contre le Shuai Zhang, une joueuse chinoise classée 50ème.

Zhang, qui a battu Halep lors de deux de leurs trois rencontres précédentes, a gagné quatre matchs contre un dans le premier set. Cela n’avait pas l’air bien pour Halep.

Mais ensuite, Halep a remporté un duel prolongé et a commencé à se battre. Elle a même tiré avec Zhang à quatre matchs chacun. À partir de là, elle a commencé à dicter le ton du match et à vaincre Zhang en deux sets, 7-6, 6-1.

C’était un tennis dramatique. Mais le résultat aurait pu sembler plus prévisible à ceux qui surveillent le jeu sur l’application mobile officielle ou le site Web de Wimbledon. Les fans peuvent y découvrir une fonctionnalité appelée "Keys to the Match", produite par le géant de la technologie IBM, qui utilise la machine learning et de véritables bases de données sur le tennis. Pour chaque joueur, il répertorie trois mesures que, statistiquement, l’athlète doit atteindre pour être le plus susceptible de remporter le match.

Pour Halep, il s’agissait notamment d’obtenir au moins 39% de ses points de retour du premier service, d’au moins 59% de ses points au premier service, et – chose un peu étrange – d’avoir une hauteur de coup de pied de service d’au moins 1,4 mètre. Lors des cinq premiers matchs du match, Halep n’avait réussi à toucher aucune de ces cibles. Mais au moment où elle a égalisé, elle avait dépassé le seuil des 59% de victoires au premier service, et à la fin du premier set, elle atteignait les deux mesures basées sur les points. Selon les chiffres, IBM lui donnait plus de 80% de chances de remporter le match.

Le terrain d’essai de Tech

C’était un petit exemple de la mesure dans laquelle Wimbledon est devenue un terrain d’essai non seulement pour les grandes stars du tennis, mais également pour la technologie d’IBM. Big Blue est le partenaire technologique officiel du All England Lawn Tennis Club (AELTC), l’hôte de Wimbledon, depuis 30 ans. Et chaque année, la société utilise l’événement pour présenter un peu de techno-magie qu’elle espère également vendre aux plus grandes entreprises du monde.

Wimbledon 2019 arbitre serena
Cori Gauff parle à l’arbitre James Keothavong alors qu’elle joue contre la Roumaine Simona Halep le septième jour du Wimbledon 2019. Les techniciens IBM collectent le bruit de la foule à l’aide de microphones spéciaux implantés dans les fauteuils des arbitres. (GLYN KIRK — AFP / Getty Images)

Le sport est devenu une étape importante du marketing pour de nombreux géants de la technologie. En plus de Wimbledon, IBM entretient une relation similaire avec l’US Open. Amazon AWS, son concurrent dans le cloud, participe à la gestion de la plate-forme de statistiques sportives "Next Gen Stats" de la National Football League et est le fournisseur de cloud pour Nascar. Microsoft est un partenaire technologique du club de football international Real Madrid.

Watson se rend à Wimbledon

Dans tout Wimbledon, IBM emploie une équipe de 180 personnes sur place. Dans une série de salles sécurisées et sans fenêtres, ressemblant à des bunkers, situées au sous-sol du centre des médias officiel, une équipe principale surveille les flux vidéo et de données de chaque tribunal. Ils gèrent l’infrastructure d’informatique en nuage privée et publique qui gère le site Web officiel et l’application mobile de Wimbledon, ainsi que toutes les communications internes et les flux de données. Ses experts en cybersécurité examinent le trafic réseau à la recherche de tout élément suspect.

Au cours des dernières années, IBM a utilisé sa plate-forme d’intelligence artificielle Watson pour sélectionner automatiquement les extraits vidéo de chaque match. Ses algorithmes le font en prenant en compte le caractère critique d’un point particulier pour le jeu ainsi que les gestes de célébration que le joueur fait après le point. Ils surveillent également le niveau et la nature du bruit de la foule, qui est collecté à l’aide de microphones spéciaux implantés dans la chaise de chaque arbitre.

Mais qu’en est-il des joueurs qui paient simplement plus que les autres et des foules qui favorisent un joueur en particulier, comme Serena Williams ou l’actuel numéro 1 des Britanniques, Kyle Edmund? Ces facteurs signifiaient que le système risquait de ne pas toujours choisir le meilleur clip, explique Sam Seddon, le responsable IBM qui gère les relations de Big Blue avec AELTC. Ainsi, cette année, IBM a peaufiné ses algorithmes pour compenser ces éléments, explique Seddon. Cela devrait produire de meilleurs clips et garantir le bonheur du client d’IBM, AELTC.

Serena Williams à Wimbledon 2019
Les algorithmes d’IBM prennent désormais en compte les biais de la foule susceptibles d’affecter la surveillance des matchs des favoris, tels que Serena Williams. (Shi Tang — Getty Images)

Le problème de biais dans les données qui forment A.I. systèmes s’étend bien au-delà de l’herbe de Wimbledon. Des préoccupations à ce sujet ont rendu certaines entreprises réticentes à déployer des systèmes d’apprentissage automatique. Cela pose un problème commercial à IBM et aux autres grands fournisseurs de services de cloud computing qui vantent leurs mérites. capacités pour gagner des clients. IBM a donc déployé des "outils d’équité" censés identifier et, dans certains cas, compenser automatiquement les données asymétriques.

Un autre ajustement à l’A.I. Selon Seddon, la vidéo montre que IBM a appris à Watson à identifier le son de la raquette frappant la balle de tennis. La recherche de ce moment précis permet au système de découper les séquences de surbrillance aussi près que possible de l’action – un facteur important pour AELTC, où chaque seconde de vidéo incluse dans une séquence de surbrillance peut se traduire par des gains ou des pertes en raison d’accords de licence complexes avec le sport radiodiffuseurs.

Hors limites

Wimbledon révèle également certaines des limites de l’I.A. d’aujourd’hui. Par exemple, bien que Watson puisse trouver les meilleurs candidats pour les extraits vidéo, il ne peut pas encore analyser automatiquement le contenu de ces vidéos pour générer des statistiques sportives en temps réel. À Wimbledon, la plupart de ces statistiques clés – environ 4,5 millions de points de données par tournoi – sont toujours saisies par des experts humains expérimentés assis sur le court et saisissant rapidement les résultats de chaque service, volée et point à l’aide d’un clavier spécialisé. Alors que certains clubs et tournois ont expérimenté l’utilisation d’algorithmes de vision d’ordinateur pour générer automatiquement des statistiques, Seddon affirme qu’ils sont au mieux précis à 95% – ce qui n’est pas suffisant pour un environnement comme le sport en direct.

Il en va de même pour les clés des facteurs de correspondance sélectionnés par Watson. Bien qu’IBM puisse utiliser l’apprentissage automatique pour produire des corrélations bien plus complexes que les trois facteurs actuellement sélectionnés par le système pour chaque joueur, Seddon affirme que la société privilégie des métriques simples, faciles à calculer en temps réel et simples à comprendre pour les fans. . (IBM fournit une foule d’analyses de plongée plus profondes – moyennant un prix – aux diffuseurs, aux joueurs et aux entraîneurs, et oui, au marché des paris sportifs.)

Une autre chose IBM A.I. On ne peut pas encore le faire à Wimbledon: dites-vous quels sont les joueurs qui réussiront à poser avec le fameux Venus Rose Water Dish et la coupe d’or à la finale ce week-end.

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