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Jeux olympiques : comment le machine learning a avantagé l’Australie dans les bassins

Australie et le machine learning aux jeux olympiques

Grâce au machine learning, l’équipe de natation de l’Australie a réussi à obtenir des résultats surprenants aux Jeux olympiques de Tokyo.

Les athlètes australiens ont  sans doute eu une très bonne performance. Toutefois, leurs nombreuses médailles sont en partie dues à l’utilisation de l’apprentissage automatique pour les entraînements. L’IA a permis de suggérer les meilleures combinaisons et de prédire à peu de choses près les équipes rivaux.

Natation : la stratégie australienne

Aux termes des Jeux olympiques de Tokyo, l’équipe de natation de l’Australie a encaissé un nombre impressionnant de médailles, en partie grâce au machine learning. Certes, ces résultats s’expliquent avant tout par la performance des nageurs et les stratégies adoptées par les entraîneurs.

Cependant, une collaboration entre Swimming Australia et Amazon Web Services impliquant le machine learning a également joué son rôle dans la compétition. Pour le relais, cela a permis de suggérer une meilleure combinaison pour les athlètes et même de prédire les équipes adverses avec précision.

Entre autres, l’apprentissage automatique a permis d’affiner les commandes des membres et des relais. Ils ont donc travaillé sur la meilleure combinaison d’ordre de nages et envisagé, par la suite, de prédire celle que les autres équipes adopteraient.

Le machine learning, la clé du succès de l’Australie aux Jeux olympiques

L’entraînement de l’algorithme a été effectué sur des données comprenant l’historique des  grands succès, l’âge du nageur ainsi que le nombre de jours depuis le dernier record personnel. L’étude a révélé des tendances qui ont contribué à certaines prédictions, notamment sur les joueurs les plus susceptibles de réaliser un meilleur temps à un moment précis du relais.

Lors des Jeux olympiques, les combinaisons orchestrées par l’équipe de l’Australie à l’aide du machine learning ont permis de réduire considérablement le nombre d’erreurs. Néanmoins, en termes de résultat, ces nouvelles stratégies sont encore loin d’être miraculeuses. En effet, pour le relais, l’équipe australienne a terminé avec une médaille de cuivre. Certains nageurs n’ont fait qu’une partie du temps prévu pour laisser la Chine et les États-Unis prendre les deux premières places.

Au bout du compte, c’est toujours la qualité des athlètes qui détermine les résultats. Toutefois, l’utilisation des solutions avancées pour comprendre et analyser les performances reste un moyen inestimable d’améliorer les résultats futurs.

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