Le sport après Moneyball: Examen des données analytiques des sports et de l’économie numérique

Points saillants

• L’importance croissante des données et de la technologie dans le sport au cours des deux dernières décennies reflète l’arrivée d’une économie numérique plus large

• Deux révolutions se produisent dans le sport : un changement dans la façon dont nous comprenons le monde qui nous entoure et un changement dans le matériel et les logiciels disponibles pour l’entraînement et l’apprentissage

• Le produit de ces deux révolutions est l'”athlète hyperquantifié”

• Dans cet article de SIRCuit, des chercheurs canadiens examinent les nombreuses implications et questions soulevées par le tournant numérique du sport

Le film Moneyball, sorti en 2011, a été acclamé par la critique, nommé aux Oscars et a connu un grand succès au box-office. Ce n’est pas rien, étant donné que le film est centré sur des débats sur la stratégie et les statistiques du baseball.

Moneyball raconte l’histoire de l’équipe des Athletics d’Oakland de la Ligue majeure de baseball au début des années 2000, et plus particulièrement l’adoption par l’équipe de méthodes non conventionnelles d’évaluation des joueurs pour rivaliser, avec un budget limité, avec les franchises les plus dépensières du baseball. Dans le film, l’acteur Brad Pitt joue le rôle du directeur général des Athletics, Billy Beane. Jonah Hill joue le rôle de l’assistant nouvellement embauché de M. Beane, Peter Brand (un personnage fictif qui serait basé sur un cadre des Athletics, Paul DePodesta).

Dans une scène clé, Billy Beane et Peter Brand tentent de convaincre les autres membres du personnel des Athletics que les méthodes conventionnelles d’évaluation des joueurs sont inefficaces. Les Athletics, à court de ressources, doivent faire preuve de créativité. Dans leur argumentation, Beane et Brand reviennent à plusieurs reprises sur le pourcentage de présence sur les buts, une statistique qui, jusqu’à ce moment-là, recevait beaucoup moins d’attention que les autres pour déterminer la valeur d’un joueur. Brand a une expertise en analyse et un diplôme de l’Ivy League. Beane est suffisamment décisif et audacieux pour bousculer le statu quo. Le message est clair : l’ancienne méthode est désuète.  

Cet article examine le sport après Moneyball, c’est-à-dire le sport à une époque où les idées perturbatrices de Moneyball sont largement acceptées, et souvent célébrées. Il est vrai que la révolution statistique du début des années 2000 a mis des années à se réaliser (par exemple, voir Millington et Millington, 2015). Mais l’approche alors peu orthodoxe des Athletics et la façon dont Michael Lewis a raconté leur histoire dans le livre Moneyball : The Art of Winning an Unfair Game (la source du film) ont contribué à populariser l’idée que les analyses statistiques avancées peuvent améliorer les performances sportives « à la marge », c’est-à-dire de manière légère mais significative.

Nous soutenons que l’importance croissante des données et de la technologie dans le sport au cours des deux dernières décennies reflète l’arrivée d’une économie numérique plus large. Dans ce contexte, d’importantes questions sur les implications des données et de la technologie dans le sport doivent encore être examinées.

Deux révolutions dans le sport

Le terme « données analytiques sportives » est aujourd’hui couramment utilisé comme raccourci pour désigner des processus de données rigoureux et objectifs dans le sport. Il serait difficile de trouver une équipe sportive professionnelle en Amérique du Nord qui ne soit pas orientée par les données analytiques sportives , au moins d’une manière ou d’une autre. Kyle Dubas a été engagé comme directeur général des Maple Leafs de Toronto après avoir appliqué une approche analytique aux Greyhounds de Sault Ste. Marie de la Ligue de hockey de l’Ontario (OHL). Un article de The Athletic retraçant l’ascension de Dubas établit une comparaison avec Moneyball :

Tout comme Billy Beane, le directeur général des Athletics d’Oakland, qui a découvert comment les données analytiques pouvaient aider son équipe à gagner des matchs dans le film (et dans la vraie vie), Dubas a cru que les chiffres pouvaient faire partie de la voie à suivre dans le hockey. Comme les Athletics, les Greyhounds étaient une équipe de petit marché. Dubas pensait que l’organisation devait exploiter toutes les marges possibles pour rivaliser avec des mastodontes comme Windsor, London et Kitchener pour les titres de la OHL.

Il n’y a pas que le sport professionnel qui change. En 2017, le Comité olympique canadien s’est associé à la société d’analyse SAS Canada, et serait ainsi devenu le premier comité olympique national à former un partenariat à long terme avec une société d’analyse et à exploiter le pouvoir des données pour donner aux athlètes et aux entraîneurs un avantage supplémentaire pour maximiser les résultats de leurs performances. La meilleure division d’analyse de données de sa catégorie de la Société Canadian Tire a manifestement contribué à la quête de succès olympique et paralympique du Canada.

Dans le domaine de l’éducation, il existe des groupes d’analyse du sport dans les universités canadiennes. L’Université de Syracuse décrit son baccalauréat ès sciences en analyse sportive comme le premier du genre en Amérique. Les chercheurs ne cessent d’enrichir les connaissances techniques en matière d’analyse sportive qui peuvent contribuer à la performance.

Dans les médias, les connaissances en matière d’analyse du sport ont une incidence sur la façon dont les sports sont diffusés et discutés. Les statistiques de « nouvelle génération » sont désormais affichées pendant les émissions en direct des matchs. Et les options abondent en ce qui concerne les sites Web, les balados, les comptes de médias sociaux et les articles de presse qui adoptent une approche analytique pour critiquer les performances sportives.

Dans le secteur commercial, des entreprises basées au Canada fournissent de l’information inédite aux athlètes et aux équipes dans toute une série de sports et à différents niveaux de compétition. Sur son site Web, Stathletes offre les données et les analyses de performance les plus approfondies du hockey professionnel. Sportlogiq aide les équipes à prendre l’avantage sur leurs concurrents et les médias à publier des articles intéressants grâce à une technologie avancée d’intelligence artificielle.

Qu’est-ce qui est révolutionnaire, exactement, ici? Avec la généralisation des données analytiques sportives, il y a au moins deux révolutions en jeu. La première est épistémologique, c’est-à-dire qu’elle concerne la manière dont nous comprenons le monde qui nous entoure. Dans ce cas, il s’agit de la conviction que des processus de données plus rigoureux peuvent conduire à une meilleure compréhension des problèmes, et potentiellement à de meilleurs résultats. Une telle approche pourrait orienter les évaluations des joueurs, les décisions relatives aux contrats, les évaluations de la santé et du bien-être, les stratégies sur le terrain et de nombreux autres aspects des affaires et des opérations sportives.

L’autre révolution est technologique. L’évaluation des performances d’un joueur ou d’une équipe peut être facilitée par un ensemble de matériels et de logiciels en constante évolution : des caméras de suivi des mouvements qui donnent une vue d’ensemble des performances; des technologies portables permettant de suivre tout ce qui va du rythme cardiaque à la distance parcourue et au-delà; des objets intelligents équipés de capteurs qui suivent la trajectoire des projectiles; des applications permettant de suivre des éléments du mode de vie tels que le régime alimentaire, le sommeil et l’humeur; des plateformes permettant de visualiser et de partager des données sur les performances; et la liste est encore longue. La sophistication croissante de la technologie favorise une évolution vers une vision prédictive du terrain de jeu, en complément d’une vision réflexive de ce qui s’est passé dans le passé.

Le résultat de ces deux révolutions est ce que Deloitte, la société multinationale de services professionnels, a récemment appelé « l’athlète hyperquantifié ». Il s’agit clairement d’un phénomène propre au sport de haut niveau. Mais il s’applique également à d’autres niveaux de compétition. Si un golfeur amateur frappe sa balle dans un fossé, sa montre intelligente peut lui donner de bonnes indications sur la cadence de son élan – un point positif, malgré le mauvais résultat. Les connaissances qui étaient autrefois réservées aux athlètes et aux entraîneurs les plus performants ou aux chercheurs travaillant dans les laboratoires des sciences du sport sont désormais beaucoup plus largement accessibles.

Le sport et l’économie numérique

En tant que chercheurs étudiant le sport du point de vue des sciences sociales, nous nous sommes récemment lancés dans un projet axé sur l’analyse du sport au Canada. Le projet repose sur l’idée que la croyance directrice des données analytiques sportives, à savoir que des processus de données rigoureux peuvent favoriser la performance, est bien fondée. Les Canadiens ont célébré avec joie la victoire du Canada aux Jeux olympiques de 2020 au Japon. Certains ont observé une approche progressive des données et de la technologie portable comme facteur de réussite de l’équipe. 

Mais nous pensons également que les deux révolutions du sport décrites ci-dessus ont des implications de grande envergure qui méritent d’être examinées plus en détail. 

Nombreux sont ceux qui étudient le sport et qui pensent que celui-ci reflète les contextes plus larges dans lesquels il s’inscrit et y contribue (voir par exemple Donnelly, 2008). Dans ce cas, les changements que nous avons observés dans le sport sont le reflet d’une évolution plus large vers une économie numérique, c’est-à-dire l’intégration généralisée des technologies de l’information et de la communication dans les activités organisationnelles. Ce ne sont pas seulement les équipes sportives et les athlètes qui utilisent les données et la technologie pour se faire une idée et gagner en efficacité, mais aussi des organisations de toutes sortes. 

Lors de la préparation d’avant-match ou du débreffage d’après-match, une équipe sportive peut partager des séquences de jeu, préparées par un analyste vidéo, grâce à un logiciel d’analyse des performances. Pendant le match, les athlètes et les entraîneurs peuvent évaluer les performances d’un joueur ou de l’équipe sur une tablette informatique, alors qu’ils sont assis sur les abords du terrain. Il s’agit de l’intégration de la technologie sur le lieu de travail. Les exemples de ce type abondent dans le sport. Ces utilisations de la technologie dans le sport s’apparentent à l’adoption, dans d’autres secteurs, de services de messagerie pour compléter les réunions en face à face et les conversations en personne au bureau. En d’autres termes, le sport reflète et contribue à la tendance à l’intégration des données et de la technologie dans un large éventail de lieux de travail.

Les données analytiques sportives se sont développées en même temps que l’économie numérique. Il est utile d’envisager les deux révolutions du sport de cette manière pour réfléchir aux implications potentielles des données analytiques sportives qui vont au-delà de la perspective d’améliorer les performances sportives. Dans notre propre travail, nous sommes intéressés par l’exploration de plusieurs questions, notamment :

1) Comment les données et la technologie influencent-elles les rôles professionnels et la communication dans le sport?

Dans un sens, il s’agit d’une question de connaissances et de compétences. Le film Moneyball dépeint apparemment des rôles professionnels concurrents : les « anciens » recruteurs contre les « nouveaux » analystes. Ce clivage est peut-être exagéré pour l’effet dramatique. Mais des fonctions telles que celles d’analyste vidéo et d’analyste de performance sont désormais monnaie courante. La question qui s’ensuit est la suivante : dans quelle mesure les employés d’une organisation sportive (par exemple, les entraîneurs, les formateurs, les cadres et les athlètes) doivent-ils connaître les données analytiques sportives? De quelles compétences complémentaires ont-ils besoin? Existe-t-il réellement une perception d’« anciennes » et de « nouvelles » façons de comprendre le sport et, dans ce cas, comment cette perception influe-t-elle sur la communication au sein des organisations sportives? 

Dans un autre sens, il s’agit d’une question d’espace et de temps. Autrefois, être dépisteur signifiait assister en personne aux matchs. Mais la révolution technologique permet d’enregistrer et de partager facilement les données des matchs. Peut-être que les postes d’analystes sportifs ne sont pas nécessairement liés à un emplacement géographique? Si c’est le cas, cela reflète une fois de plus l’économie numérique au sens large, où la facilité d’externalisation des tâches professionnelles a donné naissance à une ère de travail flexible. Qu’est-ce que cela signifie pour les demandeurs d’emploi et les organisations sportives? Quels sont les avantages et les inconvénients de l’ère du travail flexible pour l’analyse du sport?

2) Dans quelle mesure les connaissances en matière de données analytiques sportives sont-elles largement accessibles?

L’accès peut signifier, dans un sens, l’accessibilité pour le public. Comme nous l’avons dit plus haut, l’environnement médiatique sportif est plus encombré que jamais. Par exemple, les amateurs de hockey peuvent se tourner vers des balados tels que The Hockey PDOcast pour obtenir des données analytiques (le sigle PDO est une statistique du hockey en anglais). Mais les connaissances analytiques deviennent rapidement complexes. Y a-t-il une limite entre la démystification du sport par l’analyse et le fait de rendre le sport plus difficile à comprendre (par inadvertance)? Comment cela se passe-t-il pour les journalistes sportifs « traditionnels » par rapport à ceux qui produisent du contenu analytique par le biais des nouveaux médias? La description de The Hockey PDOcast semble faire allusion à cette question : Il y a un côté analytique dans la discussion, mais ce n’est pas aussi intello que le titre peut le laisser croire.

La question de l’accès soulève également des questions d’équité. Par exemple, il existe un problème persistant de manque de ressources et de financement pour le sport féminin. Quel est le rôle des données analytiques sportives? Peut-être les sports féminins reçoivent-ils moins d’attention dans ce domaine également? Les investissements dans l’analyse du sport peuvent-ils contribuer à réduire les inégalités entre les genres? Il existe également des disparités entre les genres en matière d’opportunités de leadership dans le sport (par exemple, voir Norman, Donnelly et Kidd, 2021; Evans et Pfister, 2021; Wicker et Kerwin, 2020). Les données analytiques sportives contribuent-elles à cette tendance ou les contrecarrent-elles? 

3) Les parties prenantes du sport voient-elles des limites à l’utilisation des données et de la technologie dans le sport, ou le principe de « plus est toujours meilleur que moins » s’applique toujours?

Dans une conférence souvent citée, le spécialiste des sciences sociales Herbert Simon (1971) a renversé l’idée que plus d’information est nécessairement souhaitable du point de vue de la gestion. Les gens consomment de l’information, certes, mais l’information consomme de l’attention; les gens ne peuvent pas en gérer autant. La collecte et l’analyse constantes de données dans le sport peuvent être productives, mais ne peuvent-elles pas aussi être accablantes? Si c’est le cas, comment les athlètes, les entraîneurs, les analystes, les dirigeants et autres gèrent-ils ce dilemme potentiel?

En outre, comme l’indique le rapport de Deloitte précité, l’explosion des données dans le sport soulève des questions non seulement sur la manière d’utiliser les données, mais aussi sur la manière de le faire de manière éthique. Les données et la technologie peuvent contribuer à la création d’environnements sportifs plus sûrs et plus équitables, par exemple grâce à une vision prédictive assistée par la technologie permettant de déterminer quand les athlètes risquent de se blesser. Mais des problèmes se posent si les athlètes ou d’autres acteurs du sport considèrent que la collecte de données va trop loin, qu’elle est injuste ou invasive. Là encore, la recherche sur le sujet peut aider à déterminer comment les parties prenantes du sport appliquent des pratiques efficaces et sûres dans l’utilisation des données et de la technologie, et ce qui pourrait être fait pour aller plus loin à cet égard.

Le sport après Moneyball

Le livre Moneyball a capturé un moment de perturbation dans le sport. Le film a offert une version divertissante et dramatisée des événements. Des décennies plus tard, les idées au cœur du livre Moneyball ont été acceptées par le grand public. 

Notre travail n’est pas le seul à se pencher sur les implications des données, de la technologie et des données analytiques sportives (voir par exemple Baerg, 2017; Beer, 2015; Hutchins, 2016; Manley et Williams, 2022; Wanless et Naraine, 2021; Watanabe, Shapiro et Drayer, 2021). Pourtant, il reste encore de nombreuses contributions à faire, notamment sur l’émergence et les effets de l’analytique sportive au Canada. 

Le sport reflète ses conditions générales et y contribue (et oui, il y résiste parfois). L’utilisation croissante des données et de la technologie dans le sport est un cas important dans l’arrivée d’une économie numérique plus large.

Note des auteurs 

Cet article s’appuie sur une recherche soutenue par le Conseil de recherches en sciences humaines.