Le silence de l'anticipation. Le pop d'une raquette parfaitement centrée frappant la balle. Le cri aigu des chaussures frottant contre le terrain. Ce sont les sons incomparables d'un match de tennis. Nous les connaissons bien. Mais pouvait-on se fier uniquement à ces sons pour suivre un match ?

Courtney Lewis est une joueuse de tennis aveugle qui compte sur son audition pour jouer et regarder des matchs. Mais ce n'est pas toujours facile.

"C'est très difficile, je dois zoomer sur les matchs si je veux les regarder", a déclaré Courtney.

"Et même dans ce cas, il est difficile de savoir où se trouve le ballon. Donc, si je l'écoute et que je peux savoir où il a atterri et comment il a été frappé, ce sera beaucoup plus engageant."

Un outil d'intelligence artificielle aide les publics aveugles et malvoyants à suivre les matchs en appliquant des effets sonores aux matchs de tennis en direct. Ce système, appelé Audio d'actiontransforme les données de la surveillance en temps réel des mouvements des balles de tennis en son 3D afin que les spectateurs aveugles et malvoyants puissent suivre le jeu uniquement avec le son.

Ce n'est qu'un exemple de la façon dont la façon dont nous regardons ou pratiquons le sport évolue grâce à l'IA.

L'IA est sur la boule d'argent

Le sport est un jeu de nombres. Les points marqués, les fautes, les rangs des joueurs, le temps entre les touches ou les coups ou les coups. Bon nombre de ces détails peuvent se résumer à des formules permettant de prédire ou d'élaborer des stratégies sur le déroulement d'un jeu.

Il n'est donc pas surprenant que les systèmes d'IA se soient frayés un chemin à travers de nombreux éléments de nos sports préférés. Ils ont révolutionné l'entraînement, l'arbitrage et le visionnage des matchs.

Stuart Morgan dirige le groupe d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle et de technologie de performance à l'Australian Institute of Sport. Son équipe construit des outils d'IA qui fournissent automatiquement des informations que les analystes auraient autrement à faire manuellement. Des choses comme la planification tactique du jeu, la modélisation des blessures des joueurs et la formation de l'équipe.

L'une de leurs premières adoptions de l'IA a été menée par l'entraîneur du hockey masculin en 2010, Rick Charlesworth.

Rick était intéressé à perturber le jeu en créant un déséquilibre compétitif. Son plan était d'augmenter le taux d'échange de ses propres joueurs et d'augmenter le rythme du jeu.

"Les entraîneurs ont souvent une très forte intuition que quelque chose va bien, mais il n'est pas toujours possible de mesurer cela ou de soutenir empiriquement leur intuition", a déclaré Stuart.

Stuart et son équipe de chercheurs en IA sont donc arrivés. Ils ont construit un système capable de localiser les joueurs lorsqu'ils se déplaçaient sur le terrain de hockey et de mesurer leur vitesse de course, ainsi que les différentes formations de chaque équipe.

Avec les données qu'ils ont collectées, ils ont pu déterminer si les changements que le coach mettait en œuvre fonctionnaient réellement. Et c'était.

"C'était une stratégie extrêmement réussie."

Les systèmes d'IA peuvent être formés pour rechercher et analyser les forces et les faiblesses d'un athlète particulier, en évaluant des informations telles que l'endurance, le tempérament, la vitesse, la flexibilité, la nutrition, son système respiratoire, etc. Et ils peuvent être appliqués à toutes sortes de sports.

Regarder comme un Hawk-Eye

Au tennis, l'IA améliore le sport dans plusieurs applications différentes. Mais l'une des utilisations les plus importantes est l'arbitrage.

Selon Machar Reid, responsable de l'innovation chez Tennis Australia, l'IA transforme les rôles de nos arbitres et arbitres.

"Si nous revenons un peu en arrière, nous comptons évidemment sur l'œil humain pour appeler chaque balle sur un court de tennis", a déclaré Machar.

"Et puis est arrivé ce truc appelé Hawk-Eye au début des années 2000, qui a révolutionné, transformé la façon dont notre sport arbitrait."

Hawk-Eye est un système d'IA de vision par ordinateur qui suit la balle comme un, eh bien, vous savez. Il permet à l'arbitre de savoir si et quand il a complètement franchi un terrain ou une ligne de but.

Il aide désormais à éliminer les erreurs de notation dans un certain nombre de sports, notamment le cricket, le badminton, le rugby à XV, le volley-ball, le football associatif, le football gaélique et même le hurling. Alors, comment ça marche?

"Ce que cela implique vraiment, c'est que huit ou dix caméras sur chaque terrain communiquent essentiellement entre elles et suivent le ballon ainsi que le joueur, 50 fois par seconde. Et puis ce qui se passe, c'est qu'en vertu de la façon dont les caméras sont capables de communiquer les uns avec les autres, vous êtes en mesure de fournir une prédiction ou une estimation, indiquant si la balle était à l'intérieur ou à l'extérieur du court de tennis », a déclaré Machar.

Notez ce mot "estimation". Comme toute IA, Hawk-Eye n'est pas parfait. Alors, à quel point est-il précis?

Selon Machar, c'est beaucoup plus précis que l'œil humain.

"Nous parlons de millimètres dans et autour de la précision de Hawk-Eye, alors que l'œil humain, vous parlez probablement plus près de la pièce de type centimètre", a-t-il déclaré.

"Il peut évoluer beaucoup plus efficacement que l'œil humain."

L'éléphant éthique dans la chambre

Il ne fait aucun doute que l'IA révolutionne le sport et rend le terrain plus compétitif, plus juste ou plus accessible pour nos joueurs.

Toute cette IA doit être formée sur des données pour apprendre à prendre des décisions concernant les appels de ligne, la forme physique des joueurs ou le son d'un match de tennis. Et toutes ces données proviennent de nos athlètes.

Alors, comment devrions-nous penser à l'éthique de toute cette collecte de données, et où devrions-nous tracer une ligne ?

Nous avons exploré cette question avec le professeur Toby Walsh, scientifique en chef à l'UNSW AI Institute. Toby dit que c'est une question importante que nous devons considérer à mesure que la technologie de l'IA devient de plus en plus omniprésente.

"Auparavant, les données étaient collectées lorsque vous étiez sur le terrain de jeu, lorsque vous étiez en compétition", a déclaré Toby.

"Ensuite, on s'est rendu compte, bien sûr, qu'il valait la peine de collecter des données lorsque vous vous entraînez et que maintenant les données sont collectées même pendant que vous dormez. Et cela soulève bien sûr de nombreux risques pour la vie privée, etc."

Le défi pour nous, humains, qui collaborons avec l'IA, est d'établir des réglementations appropriées et des limites éthiques autour de notre travail.