IA pas que la Data - Reprendre le contrôle sur tout ce qui se dit autour de l’intelligence artificielle

Pierre Vannier | 00:09.813
Et c'est la saison 2 de IA pas que la Data qui va se passer en vidéo. Et aujourd'hui, on est en direct de Montréal, toujours accompagné de Thomas Meimoun, mais cette fois en physique, en chair et en os. Il n'est pas simplement remote. Et aujourd'hui, avec Tarik Agdeh, qui est cofondateur de Sports... C'est Aïe. Et bien bonjour.

Tarik Agday | 00:29.470
Bonjour. Salut Tarik.

Thomas Meimoun | 00:30.450
Bonjour à vous.

Pierre Vannier | 00:31.231
Salut toi.

Thomas Meimoun | 00:31.771
Salut Pierre, ça fait longtemps.

Pierre Vannier | 00:32.771
Ça te fait bizarre, hein ? Un peu. Ah ouais, c'est un peu bizarre. Tarik, du coup, est-ce que tu peux peut-être te présenter, toi ? D'où tu viens ? Quel est un petit peu ton parcours ? Parce que je crois que tu as un parcours assez atypique. Mais de toute façon, maintenant, tout le monde a... Ça devient atypique de dire atypique.

Tarik Agday | 00:53.398
Oui, exactement. Donc, je suis originaire de... De Montréal. Parcours, oui, assez atypique parce que je suis surtout dans le foot et assez jeune.

Pierre Vannier | 01:04.308
Donc le foot, le football américain ou le soccer ?

Tarik Agday | 01:08.150
Non, le soccer.

Pierre Vannier | 01:09.370
On est en Nord-Amérique, donc le soccer.

Tarik Agday | 01:12.272
Oui, le soccer, exactement. C'est ce qu'on appelle nous le football. Exactement. En Europe, quoi. Oui, exactement. Famille super fan de foot, donc ça prend une tournure assez sérieuse très jeune. Donc à partir de 12-13 ans, j'ai l'équivalent d'un centre de formation qu'on peut retrouver en France. Compète ? Ouais. Entraînement,

Pierre Vannier | 01:36.401
compète ?

Tarik Agday | 01:36.882
Ouais, exact. C'était parfois deux fois par jour, dès l'entrée au secondaire, donc à 13 ans. Donc très très serré au niveau du foot et l'école prend un peu le bord. à mes 16-17 ans, donc je me concentre vraiment sur le foot, pour revenir ensuite à l'école un peu plus tard. Donc j'ai raccroché mes crampons assez rapidement.

Thomas Meimoun | 02:01.541
Et comment vous en arrivez justement à créer Sports AI, votre entreprise actuellement ?

Tarik Agday | 02:06.743
Alors, en fait, le cursus est assez long, la réflexion est longue, parce que je pense que comme tous les entrepreneurs, tout part d'une frustration. Et je me rappelle en fait, comme si c'était hier, et je le mentionne souvent, Quand je jouais en équipe réserve au CF Moral, on avait l'entraîneur adjoint Nicolas Gagnon qui prenait des statistiques manuellement pendant les matchs.

Pierre Vannier | 02:32.127
Il s'appelait Gagnon ?

Tarik Agday | 02:33.128
Ouais, Nicolas Gagnon. C'est bien pour un entraîneur de foot.

Pierre Vannier | 02:36.190
Excuse-moi, c'est ça quand même génial.

Tarik Agday | 02:38.832
C'était vraiment un type super sympa.

Pierre Vannier | 02:43.395
Tu ne l'as pas perdu de vue ?

Tarik Agday | 02:44.436
Non, non, il s'est rendu... Excusez-moi. Je vous ai donné le jeu.

Pierre Vannier | 02:48.319
Il est avec la face.

Tarik Agday | 02:49.892
Non, c'est un spécialiste des jeux arrêtés au foot, donc son nom ressort souvent. Mais pour la blague, en fait, il prenait des stats manuellement pendant les matchs. Block note, big 4 couleur, et je me disais, moi qui étais fan de data...

Pierre Vannier | 03:06.687
Après, ça marche.

Tarik Agday | 03:07.748
Ouais, ça marche, mais il y a de la perte.

Thomas Meimoun | 03:09.469
Il a un chrono à côté. C'est un scale-pad.

Tarik Agday | 03:12.732
Ouais, non, exact, c'est un scale-pad du tout. Non, en fait, c'était quelques métriques que l'entraîneur principal voulait avoir. Donc, je veux dire, il y a des limites quand même à ce qu'on peut faire manuellement.

Pierre Vannier | 03:22.520
T'as juste deux mains.

Tarik Agday | 03:23.461
Exactement.

Thomas Meimoun | 03:25.102
Il y a surtout 11 joueurs sur un terrain. Exact. 22, en l'occurrence.

Tarik Agday | 03:28.204
Ouais, exact. Donc, c'est assez limité. Et je me suis dit, en fait, on pourrait tellement faire mieux. Moi, à l'époque, j'étais quand même assez timide. Je n'allais pas voir l'entraîneur pour avoir du feedback. Donc, je me positionnais beaucoup par rapport à ces datas-là. Et bon, je me disais, il y a clairement mieux à faire. Et quand on voyait chez les pros, ils avaient des outils quand même assez développés. Et en fait, la marge entre, on va dire, le monde amateur et le monde semi-professionnel et le monde pro, elle était énorme. Donc, je me suis dit, il y a clairement quelque chose à faire. Donc, je garde cette idée en tête. En fait, plus j'avance dans le cursus de Polytechnique Montréal, je me rends compte que travailler pour les grosses techs, c'est vraiment pas pour moi.

Pierre Vannier | 04:11.869
Pourquoi du coup ?

Tarik Agday | 04:13.630
J'étais vraiment un passionné de sport. Donc, travailler pour un Google, un Meta, ne m'intéressait pas particulièrement. Surtout qu'en fait, on n'a pas vraiment le contrôle sur l'orientation de l'entreprise. Bon, Google, c'est assez... quand même intéressant parce qu'ils ont des projets à l'interne qui se créent. Je ne sais pas si c'est encore le cas, mais à l'époque, ils avaient que ce soit sur le sport ou par exemple Google Maps. À la base, c'était un projet d'employés à l'interne. Avant, ils avaient une politique. Une journée par semaine, les employés pouvaient se regrouper en petite équipe. Ils travaillaient sur un projet qui les intéressait. Et c'est comme ça que Google Maps a vu le jour. Je sais pas si vous connaissez l'histoire. Ouais, probablement Gmail, mais

Pierre Vannier | 04:54.614
YouTube aussi. Tous les plus gros. Les plus gros services de Google sont sortis de ce genre d'initiative.

Tarik Agday | 05:00.384
Je pensais que YouTube, c'était des développeurs externes et qu'ils ont racheté par la suite, mais bon.

Pierre Vannier | 05:05.651
Non, je ne crois pas. Mais la plupart des gros projets... blockbuster de Google qui sont sortis de ces 20% de temps alloués aux salariés pour travailler sur des projets qui sponsorisent ensuite en interne et à partir d'un certain moment quand le projet atteint une masse critique suffisante C'est-à-dire qu'il a de la traction en interne, ils mettent du budget dessus, ils continuent à le développer, puis ensuite, ils le sortent en bêta,

Tarik Agday | 05:34.763
etc. Exact. Donc, en fait, je ne me voyais pas faire ça. Parce que j'avais une vision...

Thomas Meimoun | 05:41.387
Surtout que tu as terminé tes études il y a 3-4 ans, tu expliques ?

Tarik Agday | 05:43.928
Ouais, exact, à la fin de la Covid. Exactement. Et en fait, il y avait des opportunités à l'école pour présenter des... Ça s'appelait stage entrepreneurial. Donc on avait, avec Imran, mon cofondateur, on avait l'opportunité de présenter un projet et de travailler dessus tout un été avec l'accompagnement au niveau de l'entrepreneuriat et d'avoir du support financier aussi. Et que ça compte aussi comme un stage obligatoire dans notre cursus. Donc, je me suis dit, pourquoi pas, on va l'essayer. Et on a eu énormément de traction à la suite. Donc, pour moi, c'était clair. Je finissais l'école et j'allais me lancer là-dessus.

Thomas Meimoun | 06:22.258
Et sur le football, personne n'a dit, ça serait peut-être mieux de faire du hockey ou du...

Tarik Agday | 06:28.343
Oui, et c'est là où le fait que je sois borné nous a aidé. En fait, c'est que la particularité du sport... Et en fait, le mélange entre la tech et le sport, c'est que c'est des domaines vraiment nichés. Donc, il faut avoir des connexions pour commencer. Il faut qu'on ouvre les portes de ce monde-là qui est quand même assez fermé. Nous, on s'est dit, d'un point de vue technologique, le plus complexe, c'est le foot. Pourquoi ? Parce qu'il y a beaucoup de joueurs et l'action ne s'arrête pas sauf à la mi-temps. Contrairement au hockey, au basketball, au football américain, l'action s'arrête donc pour nous pour pouvoir offrir des services en live. C'est beaucoup plus complexe de le faire au niveau du foot. Ensuite, on s'est dit, d'un point de vue business, c'est le sport le plus populaire au monde. C'est lui qui a le plus gros volume de parts d'affaires. C'est énorme. Quand on compare les ligues, juste la Premier League, les gens pensent que la NFL avec son Super Bowl, c'est le plus gros visionnement. Pas du tout. C'est limite un derby en Premier League. On ne parle même pas des visionnements en Coupe du Monde ou en Champions League. Ça n'a rien à voir.

Thomas Meimoun | 07:36.912
Ah ok, je ne m'en rendais pas compte.

Tarik Agday | 07:37.772
Non, non, non. Les gens ont cette vision-là en Amérique du Nord et peut-être un peu en Europe, mais le foot est énormément regardé. Donc on s'est dit, d'un point de vue technologique, c'est plus intéressant pour nous de faire le plus dur en premier. Ensuite, d'un point de vue business, avec mon parcours, on pouvait tester des choses rapidement.

Thomas Meimoun | 07:57.223
Il y a une expertise.

Tarik Agday | 07:58.143
Exact, avec les connexions qu'on avait ici. besoin de mes propres yeux. Je l'avais vécu en tant que joueur et après en tant qu'entraîneur. Le besoin était flagrant. C'est pour ça qu'on s'est concentré dans le foot.

Pierre Vannier | 08:11.768
Justement, on en parle Sport CRI, c'est quoi le produit ? C'est quoi le pitch ? C'est transformer le vieux calepin de M. Gagnon en un tableau, récupérer la data. Quel type de data ? Parle-nous un petit peu de cette connexion entre... Données fonctionnelles sportives, là le foot, et data et problématiques techniques finalement.

Tarik Agday | 08:37.182
Alors le pitch il est simple, c'est permettre aux athlètes et aux entraîneurs d'analyser leurs performances en temps réel. Donc il y a cette première facette là. Et en fait c'est tout simplement aider tous les entraîneurs, que ce soit l'entraîneur principal ou l'analyse vidéo, à pouvoir sortir des datas assez rapidement après un match. Aujourd'hui, un analyse vidéo, s'il veut le faire manuellement, ça va lui prendre entre 6 à 8 heures. Donc nous, tout ce qu'on a besoin...

Pierre Vannier | 09:03.959
C'est-à-dire que tu prends les vidéos de visionnage d'un entraînement ou d'un match,

Tarik Agday | 09:08.620
etc.

Pierre Vannier | 09:09.821
Et tu viens regarder pendant 90 minutes la durée d'un match tel ou tel joueur, etc.

Tarik Agday | 09:16.963
En fait, ce qu'ils font les analyses vidéos, c'est qu'ils vont revoir le match par la suite et ils vont le coder. Donc ils vont taguer les séquences vidéos qui leur intéressent et ce processus-là prend entre 6 à 8 heures. Ça prend beaucoup de temps. Nous, ce qu'on propose, c'est en fait, envoyez-nous la vidéo. Si c'est en temps réel, on le fait pendant le match. Si ce n'est pas en temps réel, dans l'espace de quelques heures, deux, trois heures, le match est découpé pour l'équipe, pour les joueurs aussi d'un point de vue individuel. Et les datas sont créées par la suite. Après, il y a différentes métriques qui intéressent les entraîneurs. Notre gamme de métriques grandit constamment. On va retrouver autant les statistiques de base comme les passes réussies, les duels, les pertes de balles, les récupérations, comme certaines choses assez technico-tactiques, par exemple la réaction à la perte de balle. Donc ça, c'est quelque chose que les entraîneurs ont du mal à trouver chez nos concurrents. Donc, on perd le ballon et comment on réagit à la suite ? Est-ce qu'on est en contre-pressing ? Est-ce qu'on se repositionne en bloc ?

Pierre Vannier | 10:16.963
Est-ce qu'on marche comme Messi ?

Tarik Agday | 10:18.244
Oui, exactement. On l'a, celle-là, en plus. Et honnêtement, tu m'as sorti les mots de la bouche parce qu'on l'a. C'est une métrique qui s'appelle le no reaction. Le marcheur. Oui, exactement. On est capable de le détecter. Et tout ça se consomme sur notre application qui s'appelle PlayLab.

Pierre Vannier | 10:33.508
OK. Et comment tu... Concrètement, comment ça se passe ? Comment ça marche à l'intérieur ? C'est quoi la...

Tarik Agday | 10:39.564
Alors, beaucoup de computer vision. On a encore de l'intervention humaine parce qu'on veut que les datas soient le plus proches possible du 100% de précision. Il y a des concurrents qui ne le font qu'avec JIA, mais avec énormément de pertes. Nous, ça ne nous intéresse pas parce que nos clients ont certaines demandes. Et le processus, c'est simple. On reçoit la vidéo du match, on va détecter les joueurs et les... taguer avec leur numéro de maillot. On va détecter le ballon et ensuite, on va faire ce qu'on appelle la détection d'événements. Tous les événements du match, on va réussir à les détecter, les passes, les tirs, les centres, qui est en possession du ballon, est-ce que c'est l'équipe A ou l'équipe B. Et à la fin, on va dresser la liste de ces événements-là et on va les corréler ensemble pour se tirer toutes les datas du match. Après, Il y a différentes visualisations de données qui sont utilisées sur l'application pour permettre aux entraîneurs et aux joueurs qui n'ont pas cette expertise nécessairement de pouvoir lire des Excel énormes pour que ce soit digérable, tout simplement. Donc, visualisation de données et une application front-end qui permet de comprendre le tout assez rapidement.

Thomas Meimoun | 11:52.075
Et vous mettez complètement de côté aujourd'hui l'IoT, donc les objets connectés. Les joueurs n'ont plus besoin d'avoir des... objets qui permettent de les traquer à travers le temps, c'est ça ?

Tarik Agday | 12:02.155
Alors, ça c'est une très bonne question. En fait, il y a un IoT qui est énormément utilisé au niveau du foot, c'est les GPS. Et l'avantage de ces GPS-là, c'est qu'on arrive à avoir des données physiques.

Thomas Meimoun | 12:14.945
Donc tous les joueurs ont un GPS sur eux pendant les matchs ou juste pendant les entraînements ? Les deux.

Tarik Agday | 12:19.729
Alors, dépendamment du budget des équipes, ils sont assez dispendieux. C'est quelques milliers de dollars par année.

Thomas Meimoun | 12:26.901
Pendant les matchs de foot, on voit la télé, ils peuvent avoir cet objet ?

Tarik Agday | 12:30.462
Exactement, ils sont autorisés par la FIFA. Et ça permet d'avoir énormément de choses. Par exemple, la distance parcourue, l'accélération des joueurs, les battements par minute aussi. Donc ça permet de traquer pas mal de données, les préparateurs physiques les utilisent.

Pierre Vannier | 12:47.227
Mais il est où l'objet ?

Tarik Agday | 12:48.627
Alors, c'est une brassière. C'est une brassière en dessous des maillots. Le GPS en soi, il est tout petit et il est dans une petite pochette à l'arrière de la brassière. Et on travaille sur une manière de remplacer ces GPS parce qu'ils sont assez dispendieux. Et moi, je me souviens, en tout cas, quand je les portais, ça me gênait.

Pierre Vannier | 13:10.210
C'est cher ?

Tarik Agday | 13:10.790
Oui, c'est quelques milliers de dollars en fait. Et ça, c'est que pour les matchs. Ici, on rajoute les entraînements parce qu'il y a la facette hardware, mais il y a aussi le...

Pierre Vannier | 13:19.792
Oui, et puis après, il y a la main. dedans, s'il y a le software qui va avec.

Tarik Agday | 13:23.595
Exactement. Comme tous les IoT. Et on est en train de voir, en fait, pour remplacer ça par du Compute Vision pur. Donc avec la vidéo seulement, vu qu'on tag déjà les joueurs, de pouvoir estimer leur distance parcourue, l'accélération. Donc d'avoir les mêmes données, mais qu'avec la vidéo.

Thomas Meimoun | 13:41.948
Je change peut-être rapidement de sujet, juste pour ma culture. Et ces données-là, elles appartiennent à qui ? À la FIFA, à l'équipe de foot ?

Tarik Agday | 13:48.172
À l'équipe. Elles appartiennent à l'équipe.

Thomas Meimoun | 13:50.205
La FIFA, non.

Tarik Agday | 13:51.426
Non, la FIFA n'intervient pas. Donc,

Thomas Meimoun | 13:54.189
chaque équipe a ses données. Exactement. Elle peut revendre, elle en fait ce qu'elle veut.

Tarik Agday | 13:59.633
Alors là,

Thomas Meimoun | 13:59.953
on rentre dans une phase française. Oui,

Pierre Vannier | 14:04.417
c'est super intéressant. C'est super intéressant parce que dans un monde où là, on parle de données, tu vois, les réseaux sociaux, il y a quelque chose qui dit si tu ne payes pas un service, c'est que c'est toi le produit. Exact. Et là, pour les joueurs de foot, on pourrait se dire à qui appartient cette donnée ? Aux joueurs, au club, cette donnée peut avoir un coût et une valeur incroyables dans le cadre de la sportive. transferts de mercato etc etc donc on touche à un vrai sujet qui est le big data pour le sport finalement et la data pour le sport j'y pense je monte ma montre mais en fait finalement ça a commencé avec ça c'est à dire que si tout le monde aussi à des des smartwatchs ou des choses comme ça, finalement tu peux avoir de la data ultra précise en fait.

Tarik Agday | 14:55.638
C'est vraiment un enjeu en ce moment et les joueurs commencent de plus en plus à se conscientiser qu'en fait leurs données sont importantes et la protection de données est vraiment un sujet je pense qui... qui sera au cœur des discussions avec les syndicats des joueurs bientôt. Parce qu'effectivement, aujourd'hui, on voit Kevin De Bruyne qui embauche une boîte à l'externe.

Pierre Vannier | 15:21.172
C'est qui ce monsieur ?

Tarik Agday | 15:22.332
Alors, Kevin De Bruyne, c'est un des plus grands joueurs de foot en ce moment, joueur belge, peut-être le meilleur joueur belge en ce moment. Il joue avec Manchester City. Et en fait, sa dernière négociation de contrat s'est faite à travers des datas qu'il a lui-même. Soutiré à l'aide d'une boîte Donc c'était pas les données prises par son équipe Et en fait Il a fait son étude Et il a vu en fait se comparer avec les autres joueurs Qui jouent au même poste Et en fait moi je pense que c'est l'avenir Donc en fait il a

Pierre Vannier | 15:56.402
Le gars négocie son transfert Parce qu'en fait il a des données Qui lui permettent de dire Non mais attends moi je suis meilleur qu'un tel ou un tel Ou un tel s'est négocié tant Donc moi qui suis normalement meilleur Donc en fait, on est là-dedans. C'est pas de l'esprit d'équipe. De l'OKR ou de la métrique, là où un commercial, il va avoir de la métrique, c'est quoi ton nombre de deals, c'est quoi ton nombre de nouveaux clients, etc. Là, finalement, pour le sportif et pour le joueur de foot, c'est quoi ton taux d'accélération, c'est quoi ta vitesse de réaction.

Tarik Agday | 16:28.387
Exact. Toutes ces datas. Et surtout, un athlète de haut niveau, sa carrière, elle est très courte. Donc elle est grand maximum, 15-20 ans. Dans la vie d'un homme ou d'une femme, c'est très peu.

Pierre Vannier | 16:41.806
35 ans pour Wayne Rooney.

Tarik Agday | 16:43.848
Ouais, enfin. Mais effectivement...

Pierre Vannier | 16:46.850
C'est un ovni.

Tarik Agday | 16:47.871
Ouais, exactement. Mais Cristiano, je pense que ça fait plus de 20 ans qu'il joue. C'est énorme. Mais effectivement...

Pierre Vannier | 16:56.338
Donc au départ, ils avaient des... Je te coupe au départ pour recentrer un peu le sujet. Au départ, ils avaient des devices.

Tarik Agday | 17:01.502
Ils en ont encore.

Pierre Vannier | 17:02.062
Ils en ont encore. Exact. Mais en fait, vous, votre système, c'est de dire... Aujourd'hui, on arrive à un niveau de computer vision et d'analyse qui est suffisant pour, en tout cas, se passer pour la plupart des datas de ce device. Mais il y a évidemment tout un tas de datas que tu n'auras pas, c'est les datas biométriques. Parce que celles-là, on ne peut pas les avoir par computer vision.

Tarik Agday | 17:19.741
On ne peut pas les avoir. On est d'accord. On est d'accord, effectivement. On ne peut pas les avoir, mais au moins, ça permet de...

Pierre Vannier | 17:24.522
Tout ce qui est accélération, vitesse, réception,

Tarik Agday | 17:26.423
passe,

Pierre Vannier | 17:27.423
centre, tir, tir raté, tir réussi, etc.

Tarik Agday | 17:30.044
Exactement.

Pierre Vannier | 17:31.624
Les données de jeu, finalement.

Tarik Agday | 17:32.945
Les données de jeu, puis en fait... À part le biométrique, là où ça devient très poussé, très personnel aux joueurs. Et effectivement, on le sait, un joueur, quand il s'y met dans une nouvelle équipe, il passe des tests médicaux, donc on veut savoir si son cœur porte des défaillances. Donc effectivement, le côté biométrique reste un aspect important. Mais là où ça devient cohérent, c'est par exemple un joueur qui sort d'une académie où on n'a pas nécessairement les fonds pour avoir des GPS à chaque entraînement, à chaque match. Là, au moins, on pourrait avoir un certain nombre de données physiques que pour nous, tout simplement, de rétablir. dresser un portrait qui est plus complet du joueur qui n'est pas juste technico-tactique.

Pierre Vannier | 18:10.361
Donc finalement, pour adresser, parce que là, j'ai l'impression que si on regarde d'un point de vue marché, tout le... ça a l'air d'être une espèce d'économie de traîne, tout le haut du panier, les très très forts joueurs, les internationaux, etc. Tout ça, c'est déjà pris par des grosses boîtes, par des devices, pignons sur rue, des systèmes ultra-chers, etc. En fait, tout cet autre marché du semi-pro, amateur, etc., je ne connais pas exactement les termes, mais... Finalement, les 80% du marché, des gens qui n'ont pas d'argent ou pas trop d'argent et qui ont quand même de la data qui peut être intéressante, c'est ça qu'adresse votre produit plutôt ?

Tarik Agday | 18:43.048
Exactement. Puis en fait, je pense même que c'est plus que 80% parce qu'aujourd'hui…

Pierre Vannier | 18:48.830
C'est 10 ou 95% ?

Tarik Agday | 18:51.891
C'est même pas 1 ou 2% des joueurs qui deviennent professionnels et encore moins pour les grandes stars du foot mondial. Mais effectivement, puis en fait… Ça permet même au niveau du recrutement d'avoir une idée qui est plus cohérente. Donc aujourd'hui, un exemple que je donne souvent, c'est Zlatan Ibrahimović qui se fait recruter au FC Barcelone, qui ne correspond clairement pas à la culture du club. Parfois, on a aussi des joueurs qui se font recruter, qui ne correspondent pas à la mentalité de jeu, à la manière dont un club veut jouer. Et si on avait autant de data qu'on peut avoir aujourd'hui, ce type de recrutement-là ne serait pas fait.

Pierre Vannier | 19:30.173
On peut aller loin.

Thomas Meimoun | 19:31.874
très très loin en fait avec la data mais en fait on peut aller partout et quand vous disiez la computer vision c'est pour voir le terrain au global mais est-ce que vous pouvez avoir enfin en fait j'ai réfléchi plutôt à revers quand on a une information avec le dossard est-ce que tu peux voir les interactions entre les joueurs oui exactement ça ils peuvent mais toi tu le feras sûrement mieux si tu as une vision globale du terrain entre les deux équipes finalement non ?

Tarik Agday | 19:54.620
exact en fait nous pour tout ce qui est computer vision et avoir une vue sur le terrain on utilise des caméras automatiques oui Donc pour nommer que VO. C'est une caméra qui se place au milieu du terrain et qui a une vue 180 degrés sur le terrain. Donc la caméra, en tant que telle, suit le jeu. Au niveau du front-end, elle suit le jeu, mais derrière, on peut avoir la vue panoramique et avoir une vue globale de tout ce qui se passe sur le terrain. En permanence. En permanence, exactement. Donc nous, on utilise cette vue-là pour nos clients actuels. Et après,

Pierre Vannier | 20:25.785
avec des algos de segmentation et de computer vision traditionnels.

Tarik Agday | 20:29.267
Exactement.

Pierre Vannier | 20:29.647
De suivi d'images, vidéos.

Tarik Agday | 20:30.848
Exactement.

Pierre Vannier | 20:31.368
Qui existent aujourd'hui et qui sont de plus en plus poussées,

Tarik Agday | 20:33.169
d'ailleurs. Exact.

Thomas Meimoun | 20:34.190
Mais aujourd'hui, ce que vous suivez vraiment, c'est le ballon. Quand on est 22.

Tarik Agday | 20:37.813
Et les joueurs. Non,

Pierre Vannier | 20:38.433
les joueurs.

Thomas Meimoun | 20:38.894
C'est tous les joueurs.

Tarik Agday | 20:39.955
Exactement, parce que les données sont en tant que collectif qu'individuels.

Thomas Meimoun | 20:43.157
Ah,

Tarik Agday | 20:43.338
les joueurs.

Pierre Vannier | 20:44.038
Oui. Il faut imaginer un peu comme si tu avais une image avec le jeu de la vie de Conway, où en fait, tu as plein de petits trucs dans tous les sens, et puis un ballon au milieu, et puis qui va à tel point, à tel point, à tel point, ça s'arrête, ça redémarre. Donc en fait, c'est quelque chose de complètement vivant, et une structure qu'en fait, tu analyses. que tu peux analyser après, c'est comme toutes les séries temporelles, avec un degré, une atomicité la plus petite possible, la plus grande. Tu peux faire macro, micro, tu ne peux pas avoir les mêmes déductions en fonction du grainage que tu vas utiliser. Et ouais, c'est passionnant.

Tarik Agday | 21:18.597
C'est exactement ça, parce qu'en fait, parfois ton équipe va bien jouer et par exemple, tu vas perdre 3-0. Mais l'entraîneur aura l'impression qu'ils ont bien joué. Après ça, il va voir les datas collectives et ça se passe assez bien. Et là, quand il prend les données individuelles, il se rend compte que... Je ne sais pas. Je donne un exemple. Ils ont pêché à la finition, par exemple. Ou c'était lors de la dernière passe. Mais parfois, c'est difficile à voir en live.

Thomas Meimoun | 21:46.035
Oui, je comprends.

Tarik Agday | 21:46.535
Et sortir les données par la suite et faire cette segmentation, comme tu viens de le mentionner, c'est exactement ça qui permet à un entraîneur de cibler les problèmes et de travailler dessus. Et on a un grand problème au niveau du sport, c'est que, en tout cas, surtout au niveau de la formation, deux entraîneurs pour 22 joueurs, sur toute une année, on a des séances, je ne sais pas, 5, 6, 7 séances par semaine, il n'y a pas assez de feedback qui sont donnés aux joueurs. Donc la data permet de combler, encore une fois, un trou qui est énorme au niveau feedback. À l'école, un professeur va nous corriger peut-être deux, trois fois par jour. Parfois, un joueur de foot, il va passer des semaines sans qu'un entraîneur le corrige parce que manque de main d'oeuvre, manque de temps. Il va se concentrer sur une problématique qui est la défense et lui joue en attaque. Donc, il peut avoir... Il y a un grand manque au niveau de la formation.

Thomas Meimoun | 22:34.778
Il y a des caractères. Exact. Il n'y a pas pareil. Il n'y a pas les mêmes relations entre les joueurs et les entraîneurs.

Tarik Agday | 22:39.480
Là, tu viens de toucher à autre chose. En fait, c'était... Ça vient retirer cette... confrontation qu'il peut y avoir entre le staff et les joueurs.

Thomas Meimoun | 22:48.263
C'est plus objectif.

Tarik Agday | 22:49.203
C'est plus objectif. Et puis même, en fait, tous les joueurs de foot, surtout les hommes, les femmes un peu moins, se pensent meilleurs que ce qu'ils sont réellement.

Thomas Meimoun | 22:58.187
Ah, ok.

Tarik Agday | 22:58.987
Et lorsqu'un entraîneur va venir les confronter par rapport à leur performance...

Thomas Meimoun | 23:03.129
L'ego.

Tarik Agday | 23:03.969
L'ego rentre en jeu. Alors que quand il y a la data, je peux tout simplement te montrer ta data et te dire, mec, t'as été nul, quoi. Et voici les stats.

Thomas Meimoun | 23:12.113
Mais c'est le rôle de la data de façon générale. Exact. de prendre toute l'information. Et j'avais une dernière question pour bien comprendre. À la fin d'un match, vous fournissez aux deux équipes la même information ou peut-être... Alors peut-être qu'on touche à un sujet un peu particulier.

Tarik Agday | 23:24.963
Non, en fait, on est très transparent à ce niveau-là. En fait, nous, lorsqu'un client prend nos services, il peut les prendre pour les deux équipes. Donc, s'il joue un match, l'équipe A et l'équipe B sont analysées. Mais nous, en fait, on fournit les datas aux clients qui payent. C'est aussi simple que ça. Lorsqu'on est sur des compétitions, par exemple, on vient de faire le championnat canadien des jeunes à Edmonton. C'était les meilleurs clubs U15 et U17, garçons et filles. Donc là, on couvrait tout l'événement. On a sorti toutes les datas de toutes les équipes et elles étaient open source à toutes les équipes. Donc si toi, tu joues avec, je prends l'exemple de A.S. Laval, tu pouvais quand même aller voir les datas des autres équipes. Oui, effectivement.

Pierre Vannier | 24:03.782
C'est super intéressant parce qu'en fait, c'est aussi un mouvement open data qui est très intéressant. En fait, tu as tout le mouvement open source, open data, parce qu'aujourd'hui, tu as deux façons de traiter la data, comme deux façons de créer les softwares. Open source, fermé. Open data, data fermé. Et finalement, le côté open data, tu l'ouvres, donc du coup, plein de gens peuvent le réutiliser et du coup, itérer, en tirer, inférer des patterns, des logiques et des choses, et en le rendre finalement, le re-rendre à la communauté. Alors qu'en fait, quand tu fermes tout, en fait, c'est... juste pour toi, ton bien à toi, et puis tu thésaurises ta data et t'en tires les informations, mais personne ne peut jouer avec après.

Tarik Agday | 24:45.878
Je pense que ce cas de figure est intéressant lorsqu'on est vraiment à du très très haut niveau.

Thomas Meimoun | 24:50.900
L'NBA doit garder par exemple ses datas.

Tarik Agday | 24:54.803
Les Américains sont très ouverts à partager un certain nombre. Contrairement à l'Europe, ça je l'ai remarqué assez rapidement.

Thomas Meimoun | 25:02.287
C'est marrant, tu pensais l'inverse.

Pierre Vannier | 25:04.208
C'est contre-intuitif presque.

Tarik Agday | 25:05.688
Non, ben, tu sais, je... Par exemple, au foot, vous pouvez aller voir le site FBRF. Et il y a énormément de data qui sont offertes gratuitement. Tous nos clients en Amérique du Nord, ils n'ont aucun problème à partager, pour la plupart. Alors qu'en Europe, ils sont un peu plus friands à savoir. Juste un exemple très concret. Notre plateforme, elle peut être consommée autant par les entraîneurs que par les joueurs au sein d'une même équipe. Je dirais peut-être à 80-95% de nos clients en Amérique du Nord n'ont pas de problème à donner les data à leurs propres joueurs. Alors qu'en Europe... l'entraîneur, la plupart du temps, ils ont peur qu'en fait, le joueur utilise la data pour aller chercher un autre club.

Thomas Meimoun | 25:50.985
Je ne pensais pas du tout ça.

Tarik Agday | 25:52.186
Qu'il puisse l'utiliser, en fait, pour se faire sa propre idée de sa performance. Donc, en fait, j'ai entendu des arguments qui sont valables.

Pierre Vannier | 25:59.931
Tu sais à quoi ça me fait penser tout de suite ? À la différence que tu peux avoir en Europe et aux Etats-Unis entre je partage mon salaire aussi, les informations de mon salaire. En France ou en Europe, partager son salaire, ce n'est pas évident.

Tarik Agday | 26:12.458
C'est un peu tabou.

Pierre Vannier | 26:13.979
Ils sont décomplexés par ça.

Tarik Agday | 26:17.860
L'argent, effectivement, c'est un exemple. On peut faire un parallèle assez intéressant. Quelqu'un qui fait de l'argent aux États-Unis va se vanter parce que c'est bien vu.

Pierre Vannier | 26:26.142
Et la data qu'ils ont, je sais que dans la NBA, dans la NFL, etc., ils sortent la data parce que la data aussi intéresse le public.

Tarik Agday | 26:35.905
Exact. De plus en plus.

Pierre Vannier | 26:38.066
Parce qu'en fait, qui dit data, dit score, dit il y a des paris. Donc, on met de l'argent aussi dessus. Par contre, je vais faire un parallèle. Les gens qui voient la vidéo voyaient que j'étais en train de tapoter. Je n'étais pas en train de encore faire du code. Mais tout ça, ça me donne un parallèle qui est super bien avec ce film qui s'appelait Le Stratège avec Brad Pitt sur ce...

Tarik Agday | 26:58.212
Moneyball. Ouais. Le baseball. Ouais, exact.

Pierre Vannier | 27:01.593
C'est exactement ça. En fait, c'est le démarrage de la data. Je ne sais pas si tu l'as vu, Thora. En fait, c'est un film où c'est un ancien joueur de baseball qui est joué par Brad Pitt et qui devient entraîneur d'une équipe, pas une mauvaise équipe, une équipe un peu middle classement et qui a plutôt tendance à descendre dans les classements. Et lui, il dit, moi, je vais me baser sur la data uniquement. Et c'est le premier, c'est une histoire vraie, c'est le premier à avoir mis en place un côté OKR, data. strict data, et être capable de dire non mais moi, ce joueur, peut-être que tout le monde en parle, etc., mais c'est pas lui que je veux.

Tarik Agday | 27:37.719
Moi,

Pierre Vannier | 27:37.899
je veux celui-là, et ne me demandez pas pourquoi j'ai mes datas, je sais pourquoi je le veux. Et en fait, à la fin, petit à petit, il a grappillé, grappillé, grappillé, il est monté et son équipe est devenue la meilleure. Je ne me souviens plus de quelle équipe, mais ça me fait vraiment penser à ça, en fait.

Tarik Agday | 27:49.627
C'est une référence qui revient assez souvent, puis il y a un club anglais, je ne veux pas dire de bêtise, est-ce que c'est Brentford qui base son recrutement uniquement sur la data ? Donc on commence de plus en plus à le voir. J'ai rencontré l'agent de LeBron James il y a quelques mois à Boston et je lui ai posé la question en fait. Est-ce que tu négocies les contrats de LeBron avec la tata ? Il me dit moi, moi je ne touche pas à ça.

Thomas Meimoun | 28:12.525
Mais c'est une superstar, c'est ça le truc.

Tarik Agday | 28:14.226
Mais moi je pense en fait qu'il faut l'utiliser à toutes les sauces parce qu'en fait les gens ne sont pas bêtes. Ils vont mettre leur argent là où il y a un retour. Donc si un joueur d'une telle ampleur... Et je ne me suis pas gêné pour lui dire, je pense que tu fais une erreur. C'est qu'en fait, il a énormément de data pour prouver ce qu'il est. Et encore une fois, je me répète, mais c'est un joueur, un athlète, n'a pas une grande carrière, il ne pourra pas faire ça pendant 40 ans. C'est impossible. Donc, il faut aller chercher au maximum et rentabiliser pendant qu'il peut jouer. Donc, je pense de plus en plus d'équipes vont commencer à recruter, à se baser sur la data pour évaluer en fait. Tout ce qui se passe, parce qu'on doit arrêter d'aller au feeling.

Pierre Vannier | 28:58.296
Je sais entièrement. À mesure que le sport se star-systemise et se professionnalise de partout, et on l'a vu avec le jeu de la République de Paris récemment, tout devient télévisuel, tout devient bankable. Et dans cette mesure-là, les résultats sportifs et la façon dont on gère les résultats sportifs, qui avant étaient quand même beaucoup gérés au feeling, à l'affect, donc à tout un tas de choses qui sont complètement abstraites et subjectives. Là, aujourd'hui, on veut mettre de la data et on veut mettre de la data partout dans le sport. On le voit, je ne sais pas si vous avez vu les retransmissions de la natation aux Jeux Olympiques, où tu vois des représentations 3D, où tu vois même l'accélération et tu vois la différence en mètres par seconde entre le premier et le second, à des timings qui sont jusqu'au millième de seconde. Donc aujourd'hui, on est dans le big data du sport parce que ça rajoute du factuel et du concret de l'objectif sur quelque chose qui était encore géré un petit peu au feeling, à on jette la pièce, aux doigts mouillés ou à l'âge du capitaine.

Tarik Agday | 30:10.731
Non, c'est exactement ça et je vais donner un exemple. Vu qu'on a un auditoire pas mal français, revoyez le quart de finale de la Coupe du Monde 2006 entre la France et le Brésil. Donc effectivement, moi j'étais fan de la France à cette époque-là, mais le match finit 15-0. Et c'est un but sur un coup franc qui n'est pas dangereux. À la base, c'est super éloigné, excentré, Zidane met un centre dans la boîte. Et on ne se dit jamais que ça va finir en but. Et revoyez les quelques secondes pendant que Zidane se place, on voit Roberto Carlos, mais vraiment mort. peut-être la 55ème ou la 60ème minute du match et il est mort, il est en train de se tenir les genoux, il est fatigué et finalement c'est lui qui est au marquage de Thierry Henry Thierry Henry se retrouve tout seul dans la boîte et il met la balle au fond Cette information on l'aurait eu Si on l'avait eu, Roberto Carlos c'est un pionnier de l'équipe brésilienne 10 minutes avant le match il était plié Exactement, donc c'est un pionnier, peut-être qu'on n'ose pas le sortir à cause de son nom donc si on avait la data, peut-être qu'il l'aurait sorti Non,

Pierre Vannier | 31:08.911
il l'aurait sorti

Tarik Agday | 31:10.296
probablement, je veux dire, il était vraiment cuit et c'est le seul but qui permet en fait à l'équipe de France de passer en demi-finale, est-ce que vous connaissez les retombées d'un quart de finale versus une demi-finale en coupe du monde ? Je sais pas ! C'est énormément d'argent, donc avoir de l'information pour prendre ce genre de décision,

Pierre Vannier | 31:28.231
ça doit être fait et c'est incroyable Est-ce que tu crois que ça va révolutionner la façon dont on gère les équipes de sport ? Même au-delà du foot finalement, parce que tous les sports ont leur propre métrique. Parce qu'en fait, là, on cherche... C'est un problème d'optimisation de fonction de coût, finalement. On cherche à optimiser la fonction qui va faire gagner.

Tarik Agday | 31:53.850
Un autre exemple, au basket. Au basket, à l'époque de Michael Jordan, les grands joueurs étaient reconnus pour leur qualité de monter au panier. Donc, un bon joueur de basket à cette époque-là, c'est un joueur physique qui était capable d'aller rentrer... Euh... et marqué beaucoup de 2 points. Steph Curry, aujourd'hui, ne rentre pas dans la raquette et ne tire que des 3 points. Il y a une autre vidéo sur YouTube, je ne sais pas si on pourra la ressortir, qui explique que beaucoup d'équipes se sont concentrées sur la data. Ils se sont rendus compte que la récompense versus le risque de rentrer dans la raquette, les blessures...

Pierre Vannier | 32:29.593
étaient beaucoup plus fortes que celles de tirer à 12 mètres.

Tarik Agday | 32:33.336
En fait, je pense que la stat qu'ils ont donnée, ils avaient juste besoin de marquer...

Pierre Vannier | 32:37.784
le deux tiers de leurs trois points contre 100% de rentrer dans la raquette.

Tarik Agday | 32:42.968
De rentrer dans la raquette.

Pierre Vannier | 32:44.088
Avec les risques que ça comporte.

Tarik Agday | 32:45.410
Avec les risques que ça comporte. C'est énormément de blessures. Donc même un joueur comme Michael Jordan, il rentre dans la raquette, il y a des gens qui viennent que pour le frapper.

Pierre Vannier | 32:51.835
Donc cette data peut potentiellement, par renforcement de l'autre côté, venir changer aussi le sport.

Tarik Agday | 33:00.882
Ça a changé le basket. Cette data a changé le basket. Un joueur comme Steph Curry...

Pierre Vannier | 33:04.644
On se retrouve avec des... Et tout le monde va prendre exemple sur des Steph Curry à tirer à 15 mètres, 20 mètres.

Tarik Agday | 33:09.705
Un Steph Curry, il y a 30 ans, n'aurait pas existé. Parce que c'est une machine. C'est une machine, mais un entraîneur ne l'aurait pas laissé tirer autant de 3 points parce que dans leur esprit collectif de la NBA, il fallait rentrer dans la réaction. C'est ça qu'on se parle. Exactement.

Thomas Meimoun | 33:23.549
J'ai une question vis-à-vis de ça pour recentrer par rapport un peu à l'intelligence artificielle. C'est qu'avec tous ces outils-là, on augmente la quantité des données disponibles. capable de faire des choix à la seconde. Puisque par exemple, l'exemple de Roberto Carlo. Il ne va pas bien, il se tient les genoux, on a les données. Ok, on les a même en temps réel. Mais est-ce que on nous conseillerait quelque chose en face ? En fait, mon point, c'est...

Tarik Agday | 33:48.458
La prédiction,

Thomas Meimoun | 33:49.638
c'est au-delà de la...

Pierre Vannier | 33:50.599
Honnêtement, moi, c'est sûr. Moi, je suis un entraîneur, je le veux.

Thomas Meimoun | 33:52.519
Oui, mais depuis tout à l'heure, il y a beaucoup de données. On se rend compte qu'il y a des données qui peuvent être très utiles. Et là, c'est plus peut-être de la business analyse. Qu'est-ce qu'on peut faire de ces données ? Comment on peut les visualiser ? Mais plutôt... Aujourd'hui, on est capable de prédire des meilleures situations au vu des données disponibles. Ok Roberto, il n'est pas bien, qui on te conseille ?

Tarik Agday | 34:10.410
Ah oui, ça devient de la prédiction.

Pierre Vannier | 34:13.130
Ça vient de la BIA pure avec les modèles de données, avec le modèle de ton équipe, tu as combien d'attaquants, de défenseurs ?

Tarik Agday | 34:20.692
Quelle est la situation ? Est-ce qu'on est en train de gagner ? Est-ce qu'on est en train de perdre ? Ok Roberto, Carlos est fatigué, mais est-ce que le jeu se...

Pierre Vannier | 34:27.034
Vous pouvez le faire ça vous, dans votre système ou pas encore ?

Tarik Agday | 34:29.495
Alors, on veut le faire.

Pierre Vannier | 34:30.915
C'est dans les cartons.

Tarik Agday | 34:32.036
dans les cartons. Je voudrais même si c'était prêt aujourd'hui, notre clientèle n'est pas nécessairement prête. C'est comme dire, je ne sais pas, la voiture, elle est prête dans les années 30. Ok, mais il n'y a pas de station-service. Les gens ne sont pas prêts.

Pierre Vannier | 34:47.360
Je vais prendre un autre exemple. Ça me fait aussi un peu penser, il faut que les populations dans lesquelles on met ces types d'outils, qui sont finalement des aides à la décision, il ne faut pas que ça aille trop, trop loin dans l'aide à la décision et que ça les dépossède de leur propre libre arbitrage. Par exemple, je prends l'exemple des logiciels médicaux, par exemple. Va dire à un médecin, tiens, on vous conseille telle ou telle chose parce qu'on pense que vous avez peut-être tort et votre patient, il a peut-être ça.

Tarik Agday | 35:11.514
et c'est touchy en fait pour les gens qui ont le savoir je pense au niveau de la médecine c'est encore plus difficile parce que le médecin est quand même a quand même des responsabilités très grandes oui oui tout à fait mais je voulais juste prendre le parallèle sur quand est-ce qu'une population est prête à accueillir l'accompagnement au changement oui accompagnement au changement tout à fait je vous dirais La curve d'adaptabilité d'une nouvelle technologie, elle est vraiment respectée dans ce cas de figure. C'est-à-dire qu'il y a un 5-10% qui veut consommer ce type de data assez rapidement. Il y a un 30-40% qui veut attendre de voir comment ça va se passer.

Pierre Vannier | 35:53.635
Il y a quelques early adopters qui sont des geeks.

Tarik Agday | 35:55.096
Exactement.

Pierre Vannier | 35:55.576
Mais alors, c'est quoi la feature préférée, la fonctionnalité préférée dans vos outils, par exemple ? Celle que si tu la retires, la fonctionnalité, si tu la retires à autant d'entraîneurs, il débarque chez toi.

Tarik Agday | 36:11.243
Une qui revient souvent, c'est la réaction à la perte de balle. C'est une métrique qui est assez prisée, qui n'est pas disponible chez nos concurrents. On se démarque beaucoup par celle-là. Quand on perd le ballon, comment on se comporte ? C'est une marque de fabrique chez toutes les grandes équipes. Toutes les grandes équipes qui réussissent ont une identité assez forte dans cette métrique-là. Et nous, on est capables de le faire. Après, c'est un focus purement... purement business, je dis à Imran il faut absolument qu'on l'ait le plus rapidement possible parce que toutes les autres datas de base c'est disponible ailleurs mais je dirais notre clientèle aime beaucoup cet aspect là et il y a aussi l'aspect de pouvoir avoir les séquences de jeu qui sont rattachées à toutes les datas donc je donne un exemple, oui on donne la précision des passes mais en fait on est capable d'aller chercher le clip qui est associé à chaque passe assez rapidement donc je dirais que c'est ça les deux qui reviennent le plus souvent c'est ça

Thomas Meimoun | 37:07.070
C'est-à-dire que si tu veux te concentrer sur un joueur, tu peux avoir un peu tous ces événements clés.

Tarik Agday | 37:11.792
Exactement. En fait, c'est ça la clé. C'est sauver du temps sur l'analyse et d'avoir des images le plus rapidement possible. Parce que je peux te dire, Thomas, tu as été nul hier. Tes passes n'étaient pas bonnes. Ou je peux te dire, tu as été super bon. OK, mais est-ce que je peux le voir ? Est-ce que je peux avoir un feedback ? Est-ce que je peux avoir un rapport ? Est-ce qu'on peut avoir du concret ? Parce que je peux te dire que quand tu joues un match, Avec la fatigue, avec tout ce qui se passe, tu ne te rappelles pas de tout. Et tu serais incapable de me donner toutes tes séquences. C'est impossible. Donc, il faut que tu les revoies. Il faut que tu les revoies un jour ou deux jours après.

Pierre Vannier | 37:47.014
Et te dire, j'étais dans tel ou tel état.

Tarik Agday | 37:48.695
Exactement.

Pierre Vannier | 37:49.255
Je sais pourquoi j'ai réagi comme ça.

Thomas Meimoun | 37:52.058
Et est-ce que vous, votre objectif, ça serait peut-être de, c'est une supposition, mais de pricer la valeur d'un joueur avec toutes ces actions-là ? Justement, vu que tu parles de rôle amateur. C'est quand même des grands enjeux. Je pense que les gens, si on n'est pas bien accompagné par un manager, j'en sais rien de ce domaine-là. Mais comment on se vend en tant que joueur, on se vend auprès d'un manager, auprès d'une équipe, quand on part de rien, c'est comme quand on arrive à la fin d'études. Pourquoi une personne qui vient de Polytech, elle vaudrait plus cher qu'une personne d'autre part. Et là, en fait, tu as des vraies raisons qui disent je suis doué dans ça, je suis doué. Ça serait une feature qui serait possible de proposer.

Tarik Agday | 38:31.182
Alors ce qu'on fait en parallèle de Playlabs, et ça on ne l'offre qu'aux joueurs pros, on a quelques joueurs pros qu'on suit, à chaque année on leur fait un rapport de performance, et on les compare avec des joueurs qui ont le même profil. Donc on ne va pas les comparer avec des joueurs qui n'ont pas le même profil, et on va aussi offrir une comparaison salariale. Et donc quand ils arrivent en renégociation de contrat, leurs agents sont capables d'utiliser nos datas et nos rapports pour pouvoir négocier. Le plus souvent à Laos. Et en fait, c'est que les premières fois qu'on l'a fait, les clubs étaient assez surpris. Parce que c'est quand même assez nouveau.

Pierre Vannier | 39:11.713
Tu m'étonnes.

Tarik Agday | 39:12.454
Et il y a des facettes qui sont assez faciles à voir. Demain, tu signes un Cristiano Ronaldo, juste avec la revente de maillot, tu vas te refaire l'argent du transfert. Mais il y a d'autres joueurs où ce n'est pas aussi évident que ça. Où tu ne vas pas faire de l'argent en revente de maillot, mais il y a des aspects où... Ça va être des joueurs de l'ombre, donc certaines métriques qui vont ressortir. Donc nous, c'est notre travail par la suite de les mettre en lumière et de prouver au club qui va le signer. Voici ce qui vaut réellement.

Thomas Meimoun | 39:39.286
Oui, tout à fait. Mais moi, je pense aussi, par exemple, à des jeunes de 17, 18 ans qui ont pas... Leurs parents, peut-être, n'ont pas fait d'études ou ce genre de choses. Ils passent par un agent et en fait, il n'y a pas de transparence. On ne sait pas ce que l'agent prend par rapport au joueur. Et là, le fait d'être transparent et de dire ce joueur, tu vaux tant par rapport à tes confrères ou quoi que ce soit. Je trouve que c'est... assez nobles et ça permet vraiment de les aider dans leur première expérience aussi.

Tarik Agday | 40:02.844
En fait, surtout ça va aider les agents à mieux négocier. C'est pas le rôle de l'agent de faire la data. Le rôle de l'agent, c'est de vendre le joueur et de lui trouver des opportunités qui lui conviennent. Mais après, la data va venir supporter son travail et lui donner des arguments de vente, tout simplement. Et je pense qu'un jour, les agents vont vouloir s'orienter là-dessus parce que...

Pierre Vannier | 40:23.311
Parce qu'en train d'aller un petit peu plus loin, mais je ne suis pas sûr qu'en fait, dans le monde que tu décris dans quelques années, il y a encore besoin d'agents. Parce qu'en fait, un joueur, c'est un asset. Oui,

Tarik Agday | 40:32.739
tout à fait.

Pierre Vannier | 40:35.141
Je suis en train de réfléchir à un système où les agents... Je regarde le système de publicité online. Tu vois, tout est fait automatiquement avec des places de marché automatiques, des enchères. Et en fait, ça bide sur les publicités pour avoir le meilleur prix, le meilleur affiche, en taux de conversion, machin, etc. Mais si tu réfléchis à la même chose, en fait, parce que je ne sais pas pourquoi je réfléchis à un joueur de foot comme une bannière de pub. Mais en fait, avant, les joueurs de foot, je te rappelle qu'en fait, il y avait des images... pas Nini. Mais en fait, derrière ça, si tu as toute la data du joueur automatiquement, standardisée avec un protocole infaillible, infalsifiable, derrière tu peux avoir un système de bidding et de vente aux enchères complètement automatique qui fasse qu'en fait, tout le marché s'autorégule comme une sorte de marché libre, de bourse, de choses comme ça.

Tarik Agday | 41:24.250
Il y a effectivement, malheureusement, il y a place à beaucoup d'améliorations à ce niveau-là. Parce qu'effectivement, on a vu des joueurs se vendre à des sommes faramineuses, des 200 millions d'euros, je pense, 220 millions d'euros. Je ne dis pas qu'ils ne les vaut pas. Clairement, il ramène beaucoup plus à son club, mais effectivement, il y aurait intérêt à régulariser tout ça. Bon, après, qui suis-je pour leur dire où défoncer leur argent ? Mais au moins, ça va aider à mettre en lumière les joueurs qu'ils méritent vraiment.

Thomas Meimoun | 41:52.070
Oui, c'est ça. C'est de mettre en avant les métriques et la valeur d'un joueur sur ses qualités sportives plutôt que sur sa notoriété.

Tarik Agday | 41:59.536
Sur la notoriété, son pays d'origine. Samuel Thau, on en a parlé récemment dans une entrevue. Il a dit un joueur africain compétence égale. va être acheté moins cher par un club européen qu'un joueur sud-américain.

Pierre Vannier | 42:12.259
Ça, c'est bien intéressant.

Tarik Agday | 42:12.799
Sud-américain parce qu'il profite de la notoriété de son pays. Un joueur qui sort d'une favela brésilienne, de São Paulo, de Flamengo ou autre, à compétence égale avec un joueur africain, va se vendre peut-être dix fois plus cher.

Thomas Meimoun | 42:24.763
Pour le storytelling,

Tarik Agday | 42:25.763
c'est ça ? En fait, c'est la notoriété qu'ils ont, c'est le nombre de joueurs qui sortent.

Pierre Vannier | 42:33.334
aussi, c'est une sorte de discrimination. Oui.

Tarik Agday | 42:39.958
C'est comme si je te dis le joueur que tu vas acheter d'un pays, en fait, ils ont tellement une grande réputation, tu vas te sentir plus safe à mettre des millions d'euros que, je donne un exemple, le Maroc ou le Sénégal ou l'Egypte qui font bien dans les dernières années. mais pas aussi bien que le Brésil depuis...

Pierre Vannier | 43:02.491
Mais j'entends complètement ce que tu dis. Mais ça, c'est aussi un effet de biais des datas et du big data qui fait que c'est une logique de boucle de rétroaction négative et c'est une logique d'enfermement dans une bulle. C'est-à-dire qu'au fur et à mesure, parce qu'évidemment, si les algorithmes et tout le monde pense qu'il faut plutôt embaucher des Sud... américains plutôt que des africains parce que d'habitude ils sont meilleurs forcément tu vas plus en embaucher et tu vas avoir les meilleurs et tu renforces ta boucle de rétroaction négative donc en fait la data pourrait venir pour réguler un peu et permettre à ceux qui n'étaient pas forcément tout le temps sélectionnés d'être sélectionnés sur des meilleurs critères, des meilleures métriques et plus simplement sur la simple aura d'une histoire passée qui renforcerait les biais.

Tarik Agday | 43:49.153
Exactement. Et un autre aspect c'est par exemple l'élection du ballon d'or là je sais quand c'est France Football qui le fait mais le Stol joue ça c'est juste acheté,

Pierre Vannier | 44:01.356
c'est une blague

Tarik Agday | 44:02.697
Miss France je pense qu'en fait on aurait intérêt à mettre de la data là-dedans parce que je ne peux pas croire que Georges Watt c'est le seul joueur africain qui aurait mérité un ballon d'or ça c'est selon moi et j'espère en tout cas que dans les années à venir il y aura une ouverture du marché Parce qu'en fait, il y a énormément de talent, surtout en Afrique. Surtout en Afrique, lorsqu'on compare le nombre de joueurs africains qui pourraient avoir leur place en Europe, c'est vraiment dérisoire.

Thomas Meimoun | 44:35.594
Il y a beaucoup de choses. Et je me demande, en fait, moi j'en reste toujours à ce point de est-ce que tu penses que l'intelligence artificielle, c'est vraiment utile pour ce genre de choses ? Est-ce que les datas à elles-mêmes ne sont pas suffisantes ? C'est un peu philosophique sur ce point, mais on se rend compte qu'il y a déjà une première évolution qui est faramineuse, c'est accumuler les données dans ce domaine-là.

Tarik Agday | 44:58.813
C'est là où l'IA va venir frapper fort. Beaucoup des datas dans le foot aujourd'hui sont récupérées de manière manuelle. Ce sont des gens qui regardent le match et qui les tag à l'aide de logiciels. Mais l'intelligence artificielle va venir faire des parallèles énormes avec ces datas qui sont récupérées. Et ça va nous permettre de les avoir beaucoup plus rapidement. et dans un volume beaucoup plus gros. Donc, comme je l'ai dit, en fait, c'est que le fossé entre le monde professionnel et formateur semi-professionnel est énorme. Donc, c'est là où, en fait, on vient donner du pouvoir à des gens qui n'avaient pas la visibilité d'être vus ou des nations de pouvoir progresser plus rapidement grâce à l'intelligence artificielle. Donc,

Pierre Vannier | 45:41.480
il y a une sorte de rôle social aussi, quelque part, de mise à disposition d'outils et de technologies qui n'étaient pas... possible pour des gens qui n'avaient pas le budget, très clairement qui étaient en dehors du tout petit cercle de 1% des gens ultra pros, ultra riches, et de le mettre à disposition du plus grand nombre.

Tarik Agday | 45:59.812
Exact. Un exemple banal. On a signé un partenariat avec Soccer Québec et l'un de nos mandats à travers ce partenariat, c'est d'analyser un certain nombre de matchs dans leur plus gros événement de recrutement de jeunes joueurs de 14 ans, qui s'appelle le tournoi des sélections régionales. Moi, j'y ai participé deux fois. En fait, c'est un tournoi énorme. Il y a 80 équipes. C'est toutes les régions du Québec qui sont présentes. C'est trop. C'est énorme. Et je vous dirais, il y a peut-être entre 5 à 10 recruteurs de la fédération. Ils ont beaucoup de joueurs à voir. Et souvent, en fait...

Pierre Vannier | 46:30.696
Ça passe dans les mailles du filet, les meilleurs.

Tarik Agday | 46:32.497
En fait, c'est qu'un joueur qui vient, par exemple, du nord du Québec, là où historiquement, il n'y a pas énormément de joueurs qui sortent de cette région-là, peut-être qu'on va en manquer un.

Pierre Vannier | 46:41.664
Il a beaucoup moins de chances qu'il y arrive.

Tarik Agday | 46:43.846
Juste statistiquement parlant Aujourd'hui tous les matchs sont filmés Et nous on les analyse On analyse un certain nombre Donc même l'outsider finalement

Pierre Vannier | 46:52.933
Peut ressortir du lot

Tarik Agday | 46:54.715
Il peut avoir la chance Parce qu'on le voit Peut-être qu'on allait le manquer Parce qu'avant à mon époque Si le recruteur ne te voyait pas pendant le match Bonne chance Ou si ton entraîneur ne jugeait pas que tu étais assez bon Alors que pour la fédération Peut-être qu'il avait les qualités Donc ça pouvait être on pouvait passer entre les mailles du filet assez facilement. Donc nous, aujourd'hui, on analyse tous les joueurs qui passent. On fait des classements entre les joueurs. On analyse leurs performances. Donc ça permet d'éviter ces biais-là et de perdre des opportunités.

Pierre Vannier | 47:26.535
Est-ce que tu as repassé tes anciens matchs en vidéo ?

Tarik Agday | 47:30.458
Alors moi, la vidéo, ça a commencé très tard dans ma jeune carrière de joueur. Moi, je pense que les premières vidéos que j'ai eues, c'était en équipe nationale de jeunes, c'était en 2010. C'était la première fois que je me voyais en vidéo. J'avais 15 ans.

Pierre Vannier | 47:44.943
J'utilisais des outils, je passe du coq à l'âne, des outils open source. Je connais un framework qui s'appelle RoboFlow, qui est pas mal au niveau computer vision. Je vois Thomas qui dit ouais. J'ai dit quelque chose de pas trop débile. Mais non, ça a l'air d'être un bon framework, assez utilisé et tout ça. Vous utilisez quoi ? Des outils maison, des outils open source ?

Tarik Agday | 48:04.051
Alors, c'est assez difficile d'utiliser du open source dans le sport. Pourquoi ? Parce que les gens ou les entreprises qui font des algorithmes de computer vision pour détecter les événements, détecter le ballon, il n'y en a pas énormément qui sont open source. Les seuls qui sont open source, ça va être certains qui sont faits dans des cadres académiques. Et dans notre cas de figure, le seul open source qu'on a utilisé, c'était pour détecter les joueurs au niveau des vidéos. Mais ensuite, pour la détection d'événements, il n'y avait rien. rien de disponible.

Pierre Vannier | 48:36.134
Ah ouais, donc t'es obligé de passer par des SDK et des API, des frameworks qui existent déjà ou vous le codez vous-même ?

Tarik Agday | 48:42.315
On le code nous-mêmes. Pour tout le reste, il est codé in-house et en fait, oui, le monde du sport est assez ouvert, mais au niveau des algorithmes de Compile Vision, c'est vraiment...

Pierre Vannier | 48:55.419
Il y a de l'argent.

Tarik Agday | 48:56.139
Ouais, il y a énormément d'argent et en fait, il y a beaucoup de pays à avoir la propriété intellectuelle. À ce niveau-là, il y en a... pas encore assez qui sont développés. Je sais qu'on parlait en oeuvre de SEM3, c'est ça ? SEM2 ? SEM2, ouais. On est assez fort dans l'open source pour détecter des objets, détecter des personnes sur de la vidéo. Mais là où ça devient énormément complexe, c'est de détecter des événements qui se produisent. Je donne un exemple. Si on a une caméra de sécurité qui est sur une rue, puis qui est capable de détecter des gens, mais est-ce qu'on est capable de décrire ce qui se passe ? Donc, si par exemple, il y a une manifestation, est-ce que la compétition pour Roi...

Pierre Vannier | 49:35.051
C'est un pattern plus large.

Tarik Agday | 49:36.912
Exact. Donc, c'est là où on est rendu dans le sport. On est capable de détecter les joueurs, détecter le ballon, avoir un positionnement plus ou moins précis. Mais pour détecter l'événement qui se produit à l'intérieur d'un intervalle de frame, là, ça devient un peu plus complexe.

Pierre Vannier | 49:50.998
Détecter un centre, par exemple.

Tarik Agday | 49:52.659
Voilà, un centre versus une passe.

Pierre Vannier | 49:55.980
Pas simple.

Tarik Agday | 49:56.841
Pas simple. Une touche. Donc il y avait Amazon, il y a un an et demi, ils avaient lancé un concours pour des académiciens de pouvoir faire un algorithme qui détecte les touches au foot. Donc les touches à la main. Ça paraît banal pour un humain, mais c'est quelque chose qui n'est pas évident pour une IA de détecter. Donc le ballon sort du jeu, donc il faut qu'il le re-rente. C'est à travers une touche, donc ça, il faut pouvoir le détecter. On est bon pour détecter les buts. Parce que le ballon rentre dans les cages et recommence. L'action recommence au centre, mais il y a certains événements qui sont difficiles. Un coup franc direct, c'est un coup franc indirect, un hors-jeu. Est-ce que c'est une faute grave ? Un carton jaune, un carton rouge. Donc, il y a pas mal d'événements à détecter. Je dirais que c'est ça les challenges aujourd'hui qu'on a.

Thomas Meimoun | 50:40.765
Je ne sais pas où on en est au niveau de l'épisode, mais la dernière question, la question du prochain invité de la saison précédente, c'était sur LIA Frugal.

Pierre Vannier | 50:49.331
Non, j'ai rien compris. La question du prochain invité, de la question précédente.

Thomas Meimoun | 50:52.093
Fin de la saison 1. Ok, d'accord. C'est un petit ham qui nous posait la question au futur invité de Que penses-tu de l'IA frugale ? Au vu de la discussion qu'on a eue, je pense que c'est un sujet qui est un peu compliqué à amener. Mais peut-être qu'on peut changer un peu ce point-là, puisque aujourd'hui, vous prenez 90 minutes de vidéo pour un match de foot. C'est quand même beaucoup de data. J'imagine que ça doit être de très bonne qualité. Comment vous faites pour fournir des résultats limite ? en temps réel, comment vous pouvez interagir avec une aussi grosse quantité de données par match ?

Tarik Agday | 51:25.630
Alors, l'important, c'est d'avoir des serveurs à proximité des consommateurs. Donc, effectivement, il y a tout ce qui est frugal, que ce soit chez nous ou ChatGPT ou tous les gros bots, il y a quand même un aspect sociétal, environnemental à considérer au niveau de la conception. Donc, c'est un aspect très important et je pense qu'il faut l'avoir. il faut considérer cet aspect là parce qu'il y a énormément de consommation énergétique qui est liée au big data et il ne faut pas le perdre de vue donc en fait dans notre cas à nous il y a une optimisation qui est faite pour faire justement en anglais de la computation à très petit régime donc on n'avait pas besoin d'un serveur énorme pour pouvoir analyser le match tout d'un coup Donc, ce qu'on fait, en fait, c'est qu'à chaque 10 secondes, il y a un lancement de traitement qui est fait. C'est un plus grand nombre, mais le volume est réduit, ce qui fait en sorte qu'on réduit notre consommation énergétique. Ça, c'est un exemple parmi tant d'autres. Dans notre cas, nous, je ne pense pas qu'on est rendu à se poser des questions sur le big big data parce qu'on a une clientèle qui est assez nichée. Mais effectivement, quand on grossit en volume, il faut considérer ces aspects-là. Et quand on a commencé à faire notre expansion en Europe et en Afrique, On a commencé à ouvrir des serveurs à proximité parce qu'on ne veut pas que les données traversent l'Atlantique. Oui, effectivement. Donc, on sauve du temps, mais on sauve aussi énormément au point de vue énergétique. Donc, c'est un aspect qu'on considère et au niveau de la conception, que ce soit chez nous ou ailleurs, je le répète, il faut considérer parce que c'est une empreinte écologique qui est quand même assez importante.

Thomas Meimoun | 53:08.948
C'est un gros sujet. Je ne peux pas l'arrêter. En plus, cette semaine ou la semaine dernière, il y a Alibaba qui a sorti un nouveau modèle de vision et il est capable d'analyser... plus de 20 minutes de vidéo. Et donc, par nature, c'est vrai que maintenant, on va être amené à proposer plus de 20 minutes de vidéo à un modèle de vision. Et sur le long terme, c'est vraiment beaucoup de compute, en fait. C'est bien d'un côté, ça a des risques de l'autre. Donc, c'est un gros, gros sujet encore. Donc, à voir ce que ça va donner.

Tarik Agday | 53:38.288
Je pense que pour toute ressource, que ce soit énergétique, au niveau de l'eau... Il faut un encadrement, ça c'est sûr. On est au début de l'IA. Et si je ne me trompe pas, est-ce que les Big Techs avaient arrêté à un certain moment leur développement pour pouvoir dresser un... C'était arrivé l'année passée, je pense.

Thomas Meimoun | 53:57.057
Ils parlent d'énergie verte. Ils essaient de beaucoup remplacer par l'énergie verte.

Pierre Vannier | 54:00.481
Ils ont parlé d'une pause, mais en fait personne...

Tarik Agday | 54:02.243
Ça n'a pas eu lieu. Ça n'a pas eu lieu, mais en fait, je pense qu'ils n'auront pas le choix. Je veux dire, des data centers, si vous n'en avez jamais vu en vrai, c'est énorme. Ça consomme énormément, ça produit énormément de chaleur. L'un de mes cours à l'université, d'ailleurs, c'était comment on pouvait réutiliser cette énergie-là. Je ne sais pas, mettre des data centers à côté de boîtes qui ont besoin de beaucoup de chaleur, puis qu'en fait, on peut les retransmettre. Donc, il y a un transfert d'énergie assez important. Je pense que la société de demain devra se baser là-dessus. Proactif. Pour pouvoir trouver des solutions à ce niveau-là. Les solutions sont là.

Pierre Vannier | 54:41.973
Je pense même à la société d'aujourd'hui. Je pense que c'est à nous de nous poser ces questions-là. Mais tu lis by design déjà, d'y réfléchir, et de ne pas mettre des serveurs à l'autre bout de la planète pour aller servir des clients qui seraient de l'autre côté. Donc ça, c'est important. Après, les algos s'optimisent aussi. Je pense qu'il faut aussi y penser.

Tarik Agday | 55:09.289
Je pense que les boîtes y pensent de toute façon, parce qu'un algo qui roule plus que ce qu'il devrait, va juste... juste coûter plus cher. Tout simplement. Ça, je pense que de par leur nature, les boîtes vont vouloir optimiser au maximum. Mais là où... Je pense qu'il faut faire vraiment attention, c'est le co-énergie. Je donne un exemple au Québec où l'énergie électrique ne coûte pas si cher que ça, comparé à l'Europe. On est moins porté à se poser la question, mais il faut quand même avoir un aspect sociétal, environnemental, où on se dit, ok, c'est pas parce qu'on a la chance d'avoir de l'électricité moins chère qu'il faut le consommer n'importe comment.

Pierre Vannier | 55:45.125
Et justement, toi, est-ce que tu as une question que tu aimerais poser à notre prochain invité ?

Tarik Agday | 55:50.167
Est-ce qu'on sait c'est qui, le prochain invité ? Non,

Pierre Vannier | 55:51.867
pas du tout.

Tarik Agday | 55:52.287
Pas du tout.

Pierre Vannier | 55:53.688
C'est ça la blague. Qu'est-ce que tu aimerais entendre la prochaine fois ?

Tarik Agday | 56:01.452
Sur quel sujet tu aimerais chatouiller quelqu'un ? En fait, c'est... On riait souvent. Mes collègues de classe, s'ils écoutent, ils vont s'en rappeler les cours d'éthique. Éthique de l'ingénieur. Sur le coup, on se dit que c'est vraiment lourd et inutile. Mais en revoyant aujourd'hui, c'est vraiment un aspect important. Quelles sont les responsabilités éthiques de concepteurs, de développeurs de l'intelligence artificielle ? Je laisse la personne.

Pierre Vannier | 56:34.484
Vous avez quatre heures. Exactement. Elle est très bien.

Tarik Agday | 56:38.165
Parce que souvent, on ne se pose pas la question.

Pierre Vannier | 56:39.685
Elle est très bien, d'autant plus que je vais faire un parallèle. Le All-in-Event, qui est un événement AI à Montréal et qui fait que je suis aujourd'hui à Montréal. pour y participer. Il était aussi beaucoup question d'éthique et de responsabilité et de construire une IA avec des valeurs et avec des considérations, etc. Donc, en plein dans le mille au niveau de l'actualité. Tu es brûlant.

Tarik Agday | 57:05.513
Je vais laisser la personne patiner, comme on dit en bon québécois.

Pierre Vannier | 57:11.515
Écoute, super, très, très intéressant. merci beaucoup Tarik d'avoir été avec nous nous parler de ça c'est un sujet qui est vraiment vraiment passionnant et merci Thomas d'être avec nous merci Tarik merci Pierre merci à vous et merci à vous de nous avoir regardé ou écouté à la prochaine ciao