Team-Sports est un projet multidisciplinaire qui vise à comprendre les ressorts de la cohésion d’équipe sportive par l’analyse comportementale des joueurs. Le CEA-List y apporte ses compétences en vision par ordinateur et en analyse automatique de scènes.
Les JO 2024 approchent et la France se prépare déjà à accueillir les sportifs du monde entier. Pour aider les équipes nationales à atteindre les plus hautes performances pendant les Jeux, le ministère français de lʼEnseignement supérieur, de la Recherche et de lʼInnovation et le ministère des Sports ont lancé en 2019 un appel à projets doté d’une enveloppe de 20 millions d’euros autour du sport de très haute performance.
Le projet Team-Sports fait partie des lauréats. Piloté par l’université de Bourgogne Franche-Comté, il réunit plusieurs équipes de recherche dont le CEA-List ainsi que cinq fédérations de sports collectifs (rugby, handball, volley-ball, basket-ball et football). Son objectif est d’analyser et comprendre les ressorts de la cohésion d’équipe par l’analyse des comportements et des interactions des joueurs.
En savoir plus sur le projet Team-Sports
L’objectif poursuivi par le projet est d’obtenir des éléments objectifs et quantifiables d’une dynamique de groupe pour évaluer son impact sur les performances d’une équipe de sportifs. L’approche adoptée est pluridisciplinaire : elle mêle psychologie sociale, psychophysiologie, neurosciences, sciences des processus d’apprentissage (comme l’apprentissage moteur) et modélisation digitale des comportements.
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Les acteurs
Le CEA-List apporte son expertise en vision par ordinateur pour interpréter les mouvements, positionnements et attitudes des joueurs.
Des entretiens menés préalablement avec les entraîneurs des cinq disciplines impliquées dans le projet ont permis d’identifier les indicateurs d’une dynamique de groupe. Leurs témoignages croisés ont donné lieu à un schéma commun, quel que soit le sport, qui oriente l’apprentissage des algorithmes de reconnaissance visuelle.
Concrètement, des images captées lors des entraînements et des matchs sont analysées par les algorithmes du List. Une fois détectées, les attitudes corporelles des joueurs et leurs interactions alimentent la recherche des partenaires du projet spécialisés dans la psychologie sociale. Ils étudient, par exemple, comment l’attitude d’un joueur avec les mains posées sur les hanches, la tête ou les genoux affecte ses partenaires et l’adversaire. À travers ces gestes, le joueur dévoile son état de fatigue. Ce signal peut apparaître à la fois négatif pour ses partenaires et stimulant pour l’adversaire.
Parmi les algorithmes mis en œuvre, le List utilise aujourd’hui l’outil de tracking vidéo FairMOT, notamment sur des vidéos de volley et de rugby. Cet algorithme, qui a fait ses preuves dans le domaine de la vidéoprotection, est en cours d’enrichissement afin d’appréhender la complexité des situations sportives. Les joueurs se déplacent en effet plus vite et ils s’occultent souvent mutuellement. Ces différents aspects génèrent des erreurs dans la détection des joueurs, des inversions d’identité quand les individus se croisent, etc.
Les algorithmes d’analyse vidéo du List détectent, lors des entraînements et des matchs, les attitudes corporelles des joueurs et les interactions entre partenaires. Ce sont des indicateurs de la qualité de la cohésion de l’équipe.