KRYK : des étudiants universitaires canadiens remportent à nouveau le « Super Bowl » d’analyse sportive de la NFL

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Les étudiants universitaires du Canada sont à l’avant-garde de l’innovation mondiale en analyse sportive.

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Comment pouvez-vous ne pas conclure cela, alors que, pour la deuxième année consécutive, une équipe d’étudiants universitaires canadiens a remporté le Super Bowl de l’analyse sportive – le « Big Data Bowl » de la NFL.

Au NFL Scouting Combine à Indianapolis mercredi soir, un groupe de juges experts a choisi une soumission d’un trio d’étudiants de premier cycle de l’Université de Toronto en tant que champion du Big Data Bowl 2023.

L’équipe de Hassaan Inayatali, 21 ans, Aaron White, 20 ans, et Daniel Hocevar, 20 ans, ont battu les candidatures soumises par quelque 400 des meilleurs analystes sportifs du monde.

Dans une entrevue téléphonique jeudi après-midi, peu de temps avant que le trio ne revienne à Toronto, le chef d’équipe Inayatali a déclaré que bien qu’ils soient ravis d’avoir remporté la prestigieuse compétition, leur plus grande victoire était que leur « processus scientifique était correct ».

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« Pour nous tous, alors que nous étions vraiment heureux d’avoir gagné, c’était plus une validation – simplement parce que la façon dont nous procédions était correcte », a déclaré Inayatali, un étudiant en sciences de l’ingénieur entre sa troisième et sa quatrième année. «Et comment nous avons développé et compris nos méthodes, tout cela, tout le travail que nous y avons consacré jusque dans les moindres détails, tout a payé.

« Chacun de nous sait maintenant comment il procéderait avec un projet donné sur un sport donné. Donner à votre public un moyen simple et compréhensible d’examiner les données. C’est l’une des plus grandes clés de tout projet d’analyse sportive, car si vous développez quelque chose de vraiment complexe qu’ils ne comprennent pas, ils ne voudront pas l’utiliser.

La charge du Big Data Bowl de cette année pour les scientifiques des données sportives était de concevoir des mesures meilleures et plus détaillées pour évaluer les performances de blocage et de précipitation des passes dans la NFL – à la fois collectivement en tant qu’unités et individuellement.

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Actuellement, les seuls moyens statistiques généralement acceptés pour mesurer la pression appliquée par les porteurs de passes d’une défense à la poursuite du quart-arrière de l’autre équipe sont les sacs, les hâtes ou les coups sûrs QB. De même, l’efficacité du blocage des passes est mesurée uniquement par ces mêmes mesures, mais à l’inverse. C’est-à-dire via ceux qui sont autorisés et non forcés.

Inayatali, White (une majeure en statistique de deuxième année) et Hocevar (une majeure en informatique de troisième année) étaient déjà amis au sein d’un groupe d’étudiants en analyse sportive de l’U de T nommé UTSPAN. Que chacun étudie dans un domaine technique différent a peut-être donné un avantage à son groupe.

Ensemble, cet hiver, ils ont développé plusieurs nouvelles mesures statistiques analytiques pour mesurer la précipitation et la protection des passes de la NFL. À savoir, la pression de poche continue (CPP), l’espérance de vie de poche offensive (OPLE), l’espérance de vie de poche défensive (DPLE) et la pression excédentaire (SP).

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En arrière-plan, grâce aux dispositifs de suivi portés par chaque joueur de la NFL, la position, la direction et la vitesse précises de chaque joueur à tout moment, sur n’importe quel jeu, sont enregistrées. La ligue s’associe à Amazon Web Services pour rassembler ces données pour son opération Next Gen Stats, qui pendant six ans a offert des statistiques beaucoup plus larges et plus significatives sur le plan analytique, que nous voyons souvent représentées graphiquement sur les émissions télévisées de la NFL.

La ligue a mis ces données détaillées – à partir d’un large échantillon de matchs de la saison 2021 – à la disposition des participants au Big Data Bowl de cette année.

« C’était une opportunité de travailler avec les données de suivi officielles fournies par la ligue, qui ne nous sont généralement pas ouvertes dans d’autres sports », a déclaré Inayatali dans une interview plus tôt cette semaine. « Par exemple, il est assez difficile de mettre la main sur, disons, les données de suivi de la LNH. J’ai donc pensé que l’opportunité de travailler avec des ensembles de données aussi raffinés et très bien fournis par AWS et la NFL était une opportunité incroyable. Alors on s’est lancé dedans. »

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Jeudi, Inayatali a déclaré qu’une grande partie de sa présence à la moissonneuse-batteuse cette semaine était due à tous les commentaires flatteurs et utiles que le trio a reçus, en personne, des scientifiques des données et des experts en analyse sportive de la NFL, même certains entraîneurs.

Leurs nouvelles mesures seront prises en compte par Next Gen Stats pour une utilisation potentielle sur une base continue, y compris par les réseaux sur les émissions télévisées.

L’an dernier, une équipe d’étudiants diplômés de l’Université Simon Fraser à Burnaby, en Colombie-Britannique, a remporté le Big Data Bowl. À savoir, Robyn Ritchie, Brendan Kumagai, Ryker Moreau et Elijah Cavan. C’était la première fois qu’une équipe d’étudiants universitaires remportait le concours et la première fois qu’une équipe gagnante comptait une femme.

L’année dernière, la charge des scientifiques des données sportives était de plonger profondément dans les équipes spéciales, et l’équipe SFU s’est penchée sur la prise de décision des retourneurs de dégagement, en concevant une nouvelle métrique pour prédire les verges de retour attendues restantes sur un jeu après diverses décisions.

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Qu’en est-il alors des étudiants universitaires canadiens? Ces victoires consécutives au Big Data Bowl sont-elles une coïncidence ? Les jeunes experts en analyse sportive sont-ils juste plus nombreux, ou plus créatifs, au nord de la frontière ?

« Je pense que c’est plus sur les communautés des deux universités », a déclaré Inayatali. «Si vous regardez Simon Fraser, ils ont d’excellents professeurs d’analyse sportive bien connus. Et à l’Université de Toronto, nous avons Timothy Chan et quelques autres experts en analyse sportive. Et les deux universités ont des groupes d’analyse sportive distincts.

« Dans d’autres universités, il y a beaucoup d’esprits vraiment brillants aux États-Unis et au Canada, mais je pense que la seule différence est que nous avons pu nous rencontrer dans un environnement unique et dédié. J’ai rencontré Daniel et Aaron pour la première fois dans notre club (d’analyse sportive).

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Le trio U of T partage son prix de 30 000 $ US pour avoir remporté le Big Data Bowl, a déclaré Inayatali. Maintenant, ils doivent rentrer chez eux et essayer de se concentrer sur leurs cours du semestre d’hiver.

Retour au travail!

« Nous sommes plus qu’heureux de manquer l’école en ce moment pour être ici à Indianapolis », a déclaré Inayatali.

John Kryk écrit un bulletin hebdomadaire sur les questions NFL. C’est là que vous pouvez d’abord voir ses choix directs chaque semaine. Vous pouvez recevoir la newsletter automatiquement dans votre boîte de réception les mercredis en vous inscrivant simplement – gratuitement – à https://torontosun.com/newsletters/

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