Olivier Hiquet nous raconte sa vie de data analyst dans le rugby espagnol

Olivier Hiquet a grandi sur la côte landaise, du côté de Soutons où le rugby est une affaire de famille. Son père, ancien international à XV, a créé l’école de rugby du village où Olivier y a fait ses débuts à l’âge de 4 ans. Passé par le pôle espoir de Bayonne, Olivier est tout de même resté fidèle à son club de cœur. Formé au fil des années en tant que demi d’ouverture, il est resté au club de l’A.S.S jusqu’à ses 27 ans et a ensuite décidé de s’installer à Madrid pour privilégier sa carrière professionnelle et sa vie familiale.

Le rugby n’échappe pas, ces dernières années à l’accélération de l’optimisation de la performance. L’arrivée de la Big Data a permis aux clubs et fédérations de traiter des données sous plusieurs formes. L’importance de la Big Data est aujourd’hui telle, que la plupart des clubs professionnels en Football, Basket ou Rugby travaillent avec un, voire, plusieurs Data Analyst.

La technologie prend place dans le rugby

En effet, le rugby n’est pas étranger aux dernières innovations, preuve en est le projet mené par l’entreprise Sportable, en relation avec l’équipementier Gilbert : cette collaboration a permis de voir la création du  « Smart Ball », un ballon de rugby avec une puce intégrée. Concrètement voilà à quoi cela peut servir :

«En plus de toutes les informations récoltées des joueurs grâce aux GPS et des images extraites de découpages vidéo, cela permet d’intégrer également des données relatives à la position du ballon. Cela existe déjà en football sous une forme différente où les données sont calculées à travers des caméras optiques. Après plus d’un an de projet, le « Smart Ball » vient d’être utilisé lors du tournoi des 6 nations féminin. Il se pourrait qu’en 2022, ce ballon connecté devienne le ballon officiel du tournoi des 6 nations masculin.»

La deuxième actualité importante concerne l’intelligence artificielle, qui pourrait avoir un impact direct sur le métier d’analyste vidéo et par voie de conséquence sur celui de Data Analyst.

« Stats Perform a notamment racheté Opta, et fait partie des pionniers dans l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), en mettant en place un système permettant le décodage des actions vidéo du basket. A moyen terme, cette innovation impactera directement le poste d’analyste vidéo puisque ce travail sera automatisé et les séquences des actions vidéo seront disponibles grâce à l’IA. Nous sommes au début d’une ère à la fois complètement révolutionnaire pour ce sport et encore pleine d’opportunités et de nouveaux métiers ! »

Une première expérience dans le club d’Alcobendas Rugby (Madrid)

Cette passion pour le rugby et l’utilisation des données, Olivier s’en est servi pour vivre une expérience enrichissante. Dans le cadre de son projet de fin de Master Big Data dans le Sport, il a eu l’opportunité d’intégrer un club semi-professionnel près de Madrid où il vit. L’objectif était la mise en pratique de ces connaissances à la fois rugbystique et sur les datas sportives afin de mettre en place une méthodologie de travail pointue.

« J’ai recherché un club dans les alentours de Madrid. Alcobendas Rugby générait des données qui provenaient des vidéos de leurs matchs. Je voulais approfondir l’analyse de ces données. Je me suis réuni avec Alfonso de la Cruz, analyste vidéo de l’équipe, pour connaître les évènements individuels et collectifs que le staff avait défini. A partir de cela, je me suis fixé comme objectif d’identifier des problèmes offensifs de l’équipe, contrôler des indicateurs de performances individuels ou collectifs (KPI) sur cette partie offensive. »

La donnée au service de la performance

Voilà le maître mot d’Olivier durant tout son parcours au sein du club madrilène. Avec son approche du rugby et la collaboration du staff technique, il a mis en place plusieurs outils pour venir appuyer et aider la prise de décisions des entraîneurs. Il nous explique son projet :

« Le premier objectif était de présenter les données dans un modèle descriptif, puis de présenter celles-ci dans un modèle prédictif, en utilisant des algorithmes de Matching Learning. Pour le troisième objectif, je devais créer un tableau de bord pour que le staff puisse interpréter les analyses grâce aux outils de visualisation. »

Pour répondre à ces trois objectifs, Olivier mis en place un certain nombre de paramètres de mesure et d’analyse pour proposer des données utiles. Après plusieurs années passées sur le terrain comme numéro 10, son expérience de joueur est devenue un atout pour proposer un contenu pertinent et facile à utiliser pour le staff.

« A mon arrivée dans le club, je leur ai fait ajouter des variables pour que le modèle prédictif que j’avais en tête puisse être affiné. Pour construire mon modèle, je me suis aligné aux objectifs du staff. J’ai donc construit ce modèle : les attaques qui se terminaient par la possession du ballon, une pénalité ou un essai. Par exemple, j’ai intégré les zones de terrain comme variable ce qui permit d’améliorer les corrélations à l’intérieur de ce modèle. »

Un travail minutieux donc, mais qui nécessite une communication accrue avec le staff technique pour pouvoir rester en phase avec le terrain. Avec maintenant plus de recul, Olivier dresse un premier bilan des actions menées aux côtés du staff d’Alcobendas grâce aux données récoltées.

La nécessité du Data Analyst

« L’analyse des datas permet d’accéder à d’autres connaissances et d’affiner certains paramètres. Il y a eu une utilisation plus précise des données vidéos, en fonction des adversaires et du match, selon l’avancée de la saison.  On a remarqué que suivant les équipes que l’on rencontrait et le moment du match, les résultats n’étaient pas les mêmes. »

Son seul regret est l’arrivée du Covid-19 qui est venue mettre un terme à sa collaboration suite à l’arrêt des championnats.

« Avec l’arrêt de la saison 2019/2020 et le contexte actuel, il y a une sorte de frustration puisque je n’ai pas pu donner suite à ce projet pour développer autre chose avec eux. »

Interrogé sur son futur et ses prochains objectifs, Olivier admet que tout le travail fournit n’a pas été réalisé pour rien.

« La méthodologie utilisée est celle d’un Data Analyst. De ce fait, je peux utiliser mon vécu à Alcobendas pour le mettre en pratique dans un autre club et avec un autre staff. Mais il faudra partir de l’existant du club, avec leurs propres données et leur propre vision. »

Avec le développement à grande vitesse de la Data, le métier de Data Analyst est devenu quasiment incontournable dans le monde du sport, et maintenant du rugby.

« Avec la professionnalisation du rugby, les clubs deviennent de plus en plus compétitifs et précis dans la préparation de leur équipe et stratégie de jeu.  Les données qui ont fait leur irruption, deviennent indispensables et nous l’avons bien vu avec tout le projet de jeu mis en place par Fabien Galthié depuis 2020. Lui-même s’est formé chez Capgemini Consulting aujourd’hui Capgemini Invent et est très au fait de toutes ces incroyables opportunités pour aider à atteindre les objectifs. Qu’on le veuille ou non, le rugby est en train de changer de paradigme : avant il y avait un ou deux entraîneurs et beaucoup de joueurs, maintenant on a des staffs qui sont supérieurs aux 15 joueurs. Bien évidemment, avec de tels effectifs, la partie entraîneur/staff est beaucoup plus armé et pointu dans chacun des domaines du jeu, y compris dans la partie des Datas. Pour moi c’est l’avenir et c’est vers cela que je veux m’inscrire. »

Il est clair : il faudra compter sur le traitement de données sportives pour les années à venir !

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  • Jean est étudiant en Master 2 AMOS SPORT BUSINESS SCHOOL. Il est passionné de rugby et de corrida. Au cours de ses études, il a notamment développé un site d'information dans ce domaine, Mundillo Taurino. Il s'intéresse particulièrement à tous les aspects de développement de la dimension performance des sports.

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