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Université de Louisville
Exploiter l’analyse prédictive pour aider les sportifs à éviter les blessures
Si les athlètes universitaires peuvent être les sportifs professionnels de l’avenir, les blessures peuvent affecter les performances pendant les matchs importants, ou même mettre une fin prématurée à des carrières prometteuses. L’université de Louisville utilise les solutions IBM Analytics pour surveiller l’entraînement et éviter les blessures, le but étant d’aider les athlètes à respecter les précautions de sécurité et à atteindre leur plein potentiel.
L’équipe féminine de basketball de l’Université de Louisville utilisait déjà une technologie portable pour suivre les mouvements et les signes vitaux des athlètes pendant l’entraînement. Elle a eu l’idée d’utiliser ces données pour éviter les blessures.
En collaboration avec IBM et PMsquare, l’Université a créé une solution qui comprend SPSS Modeler et Cognos Analytics, qui capture et modélise automatiquement les données provenant de dispositifs portables et d’autres sources, et les regroupe dans des tableaux de bord intuitifs dédiés aux entraîneurs et aux athlètes.
Résultats
obtenue pour les entraînements et les matchs de basketball
atteinte dans la prévision des blessures, sans faux négatif
pour l’équipe dédiée à la performance sportive en automatisant les processus de collecte de données
Se préparer pour le jour du match
Aux États-Unis, la pratique des sports en université fait l’objet de beaucoup d’attention. Le football et le basketball universitaires ne sont pas seulement des laboratoires d’entraînement pour la prochaine génération de stars de la NFL ou de la NBA, ils créent également des événements sportifs de premier plan. Selon des statistiques récentes (lien extérieur à ibm.com), plus de 30 millions de personnes ont assisté à au moins un événement sportif universitaire en 2017, et le championnat masculin de basketball a attiré une audience télévisuelle de 23 millions de personnes.
Si, pour de nombreux étudiants athlètes, réussir au niveau universitaire peut être une porte d’entrée pour les ligues professionnelles, une blessure est susceptible d’anéantir ce rêve en l’espace de quelques secondes. Si le match est important et fait l’objet d’une grande diffusion médiatique, les joueurs préfèrent bien-sûr être sur le terrain que de rester dans les vestiaires. Enfin, du point de vue d’une université, une équipe sportive qui ramène des médailles peut être une source de prestige et de revenus, c’est pourquoi éviter les blessures est une priorité absolue dans tout programme d’entraînement.
Le bureau des performances sportives de l’Université de Louisville s’engage à fournir un programme conçu pour minimiser le risque de blessure, maximiser le développement des athlètes et optimiser le succès de l’équipe. La devise du programme est : « Permettre aux athlètes de s’épanouir et préparer des champions pour le sport et la vie ». C’est exactement ce que fait le bureau, notamment en adoptant une approche holistique de la performance des athlètes. À l’aide d’un programme d’évaluation et d’une technologie portable, le programme de performance sportive de l’Université de Louisville est devenu une référence dans le monde universitaire.
Teena Murray, directrice des performances sportives à l’université de Louisville, déclare : « À Louisville, nous voulions nous écarter des vieilles habitudes. Au lieu d’une approche traditionnelle de force et de conditionnement, nous envisageons les athlètes de manière plus holistique. Nous analysons leur comportement pendant l’entraînement et la compétition, mais aussi la façon ils mangent et dorment, et comment leur santé mentale et physique affecte leurs performances. »
Le succès ou l’échec de cette approche est fortement dépendante des données. Pour aider les entraîneurs à prendre des décisions sur la façon d’aider chaque sportif à atteindre un état optimal le jour J, il est essentiel de collecter et d’analyser autant de données que possible, celles-ci devant être à la fois pertinentes et précises.
À cette fin, Louisville a adopté une variété de technologies conçues pour aider à suivre les multiples aspects de la performance de ses athlètes. Par exemple, elle utilise des dispositifs portables des marques Catapult (lien extérieur à ibm.com) et Polar (lien extérieur à ibm.com) pour suivre les mouvements des joueuses et surveiller leur fréquence cardiaque pendant l’entraînement et les jours de match. Les informations de nature subjective sont également prises en compte : les joueuses remplissent des questionnaires quotidiens sur leur humeur, la qualité de leur sommeil, leur fatigue et leur niveau de stress.
Cependant, l’obtention des données n’est que la moitié du travail : l’autre moitié consiste à trouver des moyens de transformer ces données en informations exploitables. Dans le cas de Louisville, l’équipe d’analyse des performances a relevé à la fois des défis et des opportunités dans ce domaine.
Paul Jones, coordinateur de l’équipe d’analyse des performances de l’Université de Louisville, explique : « Collecter les données des appareils portables et les télécharger sur notre plateforme de gestion des athlètes était un processus manuel complexe, qui prenait plus d’une heure par jour et par équipe. Les équipes de coaching et d’analyse ne disposent pas de ce temps, car chacune d’entre elles doit suivre un emploi du temps immuable de séances d’entraînement quotidiennes. Nous devions trouver un moyen de transformer ce processus manuel en un pipeline de données automatisé. »
Il ajoute : « Nous avons également trouvé une occasion d’aller au delà du simple suivi de l’état de nos athlètes : nous voulions exploiter l’analyse prédictive pour prendre en compte les blessures des joueuses et essayer de les prédire. Nous nous disions que si nous pouvions trouver un moyen de modéliser les blessures, cela changerait la donne pour l’université, et potentiellement pour le monde du sport. »
Constituer une équipe solide
L’université de Louisville a décidé de s’associer aux experts en ingénierie des données et en science des données de PMsquare (lien externe à ibm.com), un partenaire commercial membre d’IBM Gold spécialisé dans les solutions d’analyse métier.
« Pour nous, collaborer avec l’Université de Louisville a été passionnant », déclare Dustin Adkison, associé principal de PMsquare. « Dans la plupart des industries, il peut être difficile de visualiser avec précision l’impact de vos efforts, mais nous savions que ce projet avait une envergure bien plus importante que le seul fait d’aider une équipe de basketball à gagner plus de matchs. Nous avons aidé les athlètes à rester en bonne santé, ce qui change les choses en profondeur. »
M. Jones ajoute : « En plus de l’expertise technique fournie, l’équipe de PMsquare nous a aidés à développer nos théories sur la prévention des blessures et à trouver des moyens de rendre les données exploitables. Il faut rendre un hommage particulier à Erik Hoggard et à Eric Dolley pour leur dévouement et les idées innovantes qu’ils ont apportées au projet. »
L’équipe de PMsquare a contribué à définir le projet autour de trois aspects : l’automatisation (pour rationaliser le processus de collecte de données), la recherche (pour trouver des moyens de modéliser les données et de prédire les blessures), et la visualisation (pour aider à comprendre les résultats et à les mettre en pratique).
La première étape consiste à trouver une équipe Cardinals qui servira de preuve de concept pour la nouvelle approche. M. Jones explique : « Le basket-ball est le sport le plus populaire à Louisville, et l’entraîneur Jeff Walz et notre équipe de basketball féminin sont prêts à adopter tous les outils qui nous aideront à gérer la santé, le bien-être et les performances des joueuses tout au long de la saison universitaire. Cette équipe était donc la candidate idéale. Nous avions déjà une riche histoire d’utilisation de la technologie avec l’équipe, et nous savions que si nous pouvions créer un nouveau cadre pour le basketball des femmes, d’autres sports suivraient. »
Erik Hoggard de PMsquare a relevé le défi de la collecte de données en créant une couche d’automatisation basée sur des scripts Python, connue sous le surnom de « Louisville Scraper ». Au lieu de collecter manuellement les données des dispositifs portables Catapult et Polar, puis de passer par un long processus de chargement et de téléchargement de données à partir de divers services web, le Scraper agit comme un outil intelligent d’automatisation des processus, minimisant ainsi le besoin d’intervention humaine.
Ensuite, PMsquare a fait appel à des data scientists pour qu’ils enquêtent sur les causes des blessures. En construisant un modèle prédictif dans l’IBM SPSS® Modeler, l’équipe a confirmé ce que ses entraîneurs pensaient depuis longtemps. La plupart des blessures ne sont pas des accidents soudains, mais résultent d’une accumulation à long terme de fatigue, de stress et d’autres facteurs. Elles peuvent donc être évitées.
Le modèle SPSS a montré que les blessures ne se résument pas simplement à ce qui se passe pendant l’entraînement du jour, elles sont également liées au stress et à la fatigue qui s’accumulent au fil du temps », explique M. Jones. « Dans notre cas, la période de 27 jours avant la blessure semblait être le meilleur indicateur pour savoir si une joueuse serait blessée. Cela confirme notre philosophie, qui consiste à considérer l’expérience de nos athlètes dans son ensemble plutôt que de se concentrer sur des séances d’entraînement individuelles. »
Le projet a également permis de recueillir des informations intéressantes sur le moment où les blessures se produisent : les jeudis et vendredis étaient les jours où l’incidence était la plus élevée.
« L’enquête doit être poursuivie, mais il est possible qu’il existe un cycle hebdomadaire », explique Teena Murray. « La plupart des joueuses n’ont qu’un jour par semaine pendant lequel elles ne s’entraînent pas, et il est possible que la fatigue s’accumule et que le risque de blessure augmente. »
Pour l’équipe chargée des analyses, la phase d’enquête a fourni de nombreuses informations, mais pour modifier la façon dont les équipes s’entraînent, elle avait besoin d’un moyen d’exploiter les résultats et de convaincre les joueuses et les coachs. Eric Dolley de PMsquare a utilisé IBM Cognos® Analytics pour créer un ensemble de tableaux de bord intuitifs qui mettent en évidence les informations les plus importantes.
« Le temps des entraîneurs est très précieux, et les informations que nous fournissons doivent pouvoir être comprises en 10 secondes », explique Paul Jones. « Les tableaux de bord de Cognos permettent de faire ressortir instantanément les points clés, et aucune interprétation complexe n’est nécessaire pour comprendre le degré de fatigue d’une athlète ou la probabilité qu’elle se blesse. »
Un avantage net pour les joueurs et les entraîneurs
L’université de Louisville a considérablement simplifié le processus de transformation des données en informations. Au lieu de consacrer 80 minutes par jour à la collecte et à la consolidation des données, le Louisville Scraper capture les informations des appareils portables presque instantanément. Cela représente environ 20 % de réduction de la charge de travail, ce qui donne à l’équipe d’analyse des performances plus de temps pour de nouvelles analyses et interagir avec les joueuses et les coachs.
Plus important encore, les résultats du modèle prédictif ont déjà eu un impact sur la façon dont les pratiques sont structurées, ce qui semble avoir un effet positif sur le nombre de blessures.
« Depuis l’adoption de la solution IBM, notre équipe féminine de basketball n’a perdu que cinq jours en raison d’une blessure au cours de la saison, soit un taux de disponibilité de 95 % pour les entraînements et les matchs », explique M. Jones. « Les taux de blessures se sont réellement améliorés au cours de la saison. C’est un grand avantage, car vous avez besoin d’une équipe forte sur le terrain au moment de la post-saison. »
En ce qui concerne la prédiction des blessures, le modèle SPSS a obtenu une note de précision de 92 %, sans faux négatifs. Alors que l’équipe de Louisville continue de perfectionner ses processus et de recueillir plus de données sur les blessures, l’espoir est que le niveau de précision puisse encore augmenter.
Paul Jones conclut : « Avec PMsquare et IBM, nous connaissons la puissance de nos données, et nous savons qu’elles ont la capacité d’aider nos coachs à prendre de meilleures décisions, mais aussi d’aider nos joueuses à comprendre comment leur comportement pendant l’entraînement affecte leurs performances. De nombreuses découvertes ont validé des pratiques que nous avions déjà mis en place, mais que nous avons pu approfondir à l’occasion. Les résultats parlent d’eux-mêmes, et beaucoup d’autres équipes veulent absolument suivre les pas de l’équipe de basket. »
L’Université de Louisville (lien externe à ibm.com) est une université de recherche soutenue par l’État située dans la plus grande région métropolitaine du Kentucky. L’université compte trois campus, près de 7 000 professeurs, agents administratifs et employés, et un corps étudiant de plus de 22 000 personnes. Ses étudiants athlètes, les Louisville Cardinals, comprennent 13 équipes de femmes et 10 équipes d’hommes dans divers sports populaires, et les 23 équipes participent à l’Atlantic Coast Conference.
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Toutes les références clients mentionnées ou décrites illustrent la façon dont certains clients ont utilisé les produits IBM et précisent les résultats qu'ils ont pu obtenir. Les chiffres réels en termes de coûts environnementaux et de performances peuvent varier d'un client à l'autre en fonction de la configuration et des conditions de fonctionnement. Contactez IBM pour voir ce que nous pouvons faire pour vous.
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