L’intelligence artificielle s’invite sur la plus grande scène du football.
Lors de la Coupe du monde de la FIFA 2026, l’IA contribuera à la stratégie des matchs, à l’examen des hors-jeu et à la gestion des stades grâce à l’analyse en temps réel, aux avatars 3D de joueurs et aux modèles numériques des sites. Ce déploiement pourrait montrer comment l’IA se comporte dans l’un des environnements d’événements en direct les plus exigeants au monde, où la rapidité, la précision et l’explicabilité sont essentielles.
L’IA s’invite dans la stratégie des matchs
Chaque équipe aura accès à son propre modèle AP, permettant aux analystes de comparer les styles de jeu à l’aide de séquences vidéo et d’avatars 3D. Les entraîneurs pourront évaluer les changements tactiques face à leurs prochains adversaires, tandis que les joueurs recevront une analyse personnalisée de leurs matchs.
Le système, baptisé Football AI Pro, « peut analyser des centaines de millions de points de données de la FIFA et traiter plus de 2 000 métriques liées au football, notamment le pressing, les déplacements, les tactiques et les transitions », a rapporté le South China Morning Post (SCMP).
Le système a été développé par Lenovo, le partenaire technologique de la compétition. Il fournira des informations sous forme d’explications textuelles, de graphiques ou de courtes séquences vidéo, offrant aux équipes un moyen plus rapide d’interpréter le jeu en direct et de se préparer à leurs adversaires.
La Coupe du monde de la FIFA 2026 sera organisée par le Canada, le Mexique et les États-Unis dans 16 villes. La compétition élargie réunira également 48 équipes et donnera lieu à 104 matchs, dont le match d’ouverture est programmé le 11 juin.
« Si, par le passé, les équipes riches bénéficiaient d’un avantage, l’IA démocratisera les données en 2026 et donnera à chacun une chance comparable », a écrit BofA Global Research dans une note datée du 6 mai, selon The Korea Times.
L’arbitrage se dote d’une couche numérique
L’IA contribuera également à l’arbitrage et à l’examen vidéo. Le SCMP a indiqué que les joueurs seraient numérisés en environ une seconde afin de créer des représentations 3D précises de leur corps. Cette technologie devrait contribuer à rendre les décisions de hors-jeu plus précises et plus faciles à expliquer.
Dans un match de Coupe du monde, la rapidité des décisions ne suffit pas. Le système doit aussi rendre ces décisions claires pour les arbitres, les équipes, les diffuseurs et les supporters.
La technologie devrait également fournir aux arbitres de meilleures informations et aider les supporters à mieux comprendre les décisions de l’assistance vidéo à l’arbitrage (VAR).
Pour les entreprises, la même leçon s’applique à d’autres contextes à forts enjeux. Les systèmes d’IA doivent être rapides et précis, mais les utilisateurs doivent toujours comprendre comment une décision a été prise.
Les stades deviennent des environnements de données en temps réel
Le déploiement de l’IA lors de la Coupe du monde ira au-delà du terrain. The Korea Times a indiqué que chacun des 16 stades disposerait d’un « jumeau numérique », c’est-à-dire d’une copie virtuelle en direct du site, afin d’aider les responsables à surveiller en temps réel les mouvements de foule, les risques de sécurité et les données de santé des joueurs provenant d’appareils portables.
La publication a également indiqué que SanDisk estimait que la compétition générerait plus de 90 pétaoctets de données, soit environ 45 fois le volume produit lors de la Coupe du monde 2022 au Qatar. BofA s’attendait à ce que le volume de données atteigne un record de 2 exaoctets, comprenant les publications sur les réseaux sociaux, les selfies, les interactions mobiles et d’autres activités numériques.
« La Coupe du monde 2026 est la première compétition où les données elles-mêmes constituent un produit principal », a déclaré l’équipe de recherche de BofA, selon The Korea Times.
La Coupe du monde parle peut-être de football, mais son déploiement de l’IA soulève une question plus large pour les entreprises : dans quelle mesure les organisations peuvent-elles transformer d’immenses flux de données en direct en décisions auxquelles les gens peuvent se fier ?
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