Watson est intelligent, très intelligent. Si intelligent qu’il exerce des dizaines et des dizaines de métiers dans une multitude de secteurs professionnels. Dernier en date ? Le tennis avec une incursion à l’US Open.
Des données et des hommes
L’ère des données et du tout quantifié est enfin arrivée. Il a progressivement infiltré tous les domaines professionnels, de l’industrie aux services en passant par la gouvernance civile et IBM Watson en est la plus belle démonstration. Machine à tout faire, Watson apporte une réponse, quelle que soit la mission qui lui est assignée.
Il est un secteur où les données règnent en maîtres mais où l’intelligence artificielle n’a pas encore sévit. Le sport et ses statistiques lancées à tout va par les commentateurs et autres consultants sportifs constituent en effet la nouvelle proie des ingénieurs en intelligence artificielle. Si l’interprétation d’énormes masses de données n’est pas tout à fait nouvelle dans le monde du sport, en témoigne le film Moneyball (Le Stratège), elle accuse un certain retard.
Et pourtant, comme nous l’avons dit, les statistiques récoltées par l’intégration d’un nombre toujours plus grand de technologies toujours plus fines permettent d’analyser le jeu comme jamais auparavant. Il n’y a qu’à regarder un match de football. Depuis quelques années seulement, on peut connaître la distance parcourue par un joueur durant un match, son nombre de passes, de tirs et de coups francs exacts.
Il en va de même au tennis. La raquette de Babolat Play en est un bel exemple. Coups droits, revers, fautes directes, montées au filet… tout est enregistré, compilé et réorganisé pour offrir une expérience d’analyse immensément détaillée, quel que soit votre niveau de jeu.
Watson fait le tri
Malgré cet accumulation inédite de données plus ou moins pertinentes, l’expérience utilisateur n’en demeure pas moins archaïque. Plus nous croulons sous les données, et plus nous avons du mal à les interpréter et à en tirer une information pertinente.
C’est là toute la mission que s’est donnée IBM : réinventer l’expérience du spectateur en direct.
Pour cela rien de tel que de recourir à sa botte secrète, l’intelligence artificielle Watson. Pas de quoi rivaliser avec le robot KUKA RG qui a sévi Porte d’Auteuil au dernier Roland-Garros, mais il y a de l’idée.
La compagnie d’informatique a mis au point une nouvelle application pour Watson nommée Slamtracker. Celle-ci permet de naviguer dans l’environnement tennistique en affichant tantôt les biographies des joueurs et leurs résultats sportifs, tantôt les statistiques du match en cours. Le tout, interprété au prisme de plus de neuf ans de données collectées lors des Grand Chelem, soit plus de 40 millions de data points sur les 8000 matchs analysés.
Là où l’intelligence de Watson intervient, c’est pour trier toutes ces données et n’en retenir que les plus essentielles pour chaque joueur et pour chaque match. Ainsi, le programme insistera peut-être sur les revers de Djkovic plutôt que ses coups droits lorsqu’il est confronté au superbe revers de Wawrinka, sur surface dure. Cette même information pourrait se révéler moins pertinente sur terre-battue. A Watson de décider d’en privilégier une autre sur cette surface spécifique.
Pour chaque match, l’IA sélectionne trois critères clés pour chaque joueur, soit plus de 1500 critères par grand chelem. Pour y arriver, elle a du recourir à plus de 5500 modèles génératifs.
Par exemple, pour la dernière finale de l’US Open, les trois éléments clés retenus pour le suisse Wawrinka étaient les suivants : 76% des points gagnés au premier service, 36% des points gagnés au retour de premier service et plus de 70% des points gagnés lorsqu’il y a égalité. Tandis que pour le serbe, Watson avait mis l’accent sur : plus de 17% des rallies de 3 coups ou moins remportés lorsqu’il renvoie le service; plus de 64% des points remportés sur premier service et enfin plus de 58% des points gagnés lorsqu’il sert à égalité.
Des prédictions qui se sont révélées…. plus ou moins erronées. En ce qui concerne Djokovic, il n’y a presque rien à redire, 10 prédictions sur les 12 se sont avérées sur le terrain, tandis que pour Wawrinka (qui a pourtant remporté le match), c’est tout l’inverse : une seule prédiction sur les 12 s’est ensuite vérifiée sur le court…
Comme quoi, même la meilleure des machines n’est pas parfaite.
Cliquez ici pour essayer l’appli Slamtracker.
Cet article Comment l’IA réinvente l’expérience spectateur de l’US Open est apparu en premier sur Humanoides.fr.