Le Super Bowl a été conçu pour la télévision et la rediffusion instantanée a été créée pour l'IA visuelle. Voici comment cela pourrait être amélioré et à quoi cela ressemblerait

Avec le Super Bowl LX qui approche rapidement, nous avons été témoins de 60 ans de progrès technologiques sur le terrain de football et nous ne l’avons probablement pas réalisé. Et le meilleur reste à venir grâce à l’IA visuelle.

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La plupart d’entre nous regarderont le grand match depuis notre salon plutôt que de dépenser des milliers de dollars pour une place au stade Levi’s. En échange de ne pas vivre l’émotion et l’excitation de regarder un match de football en personne, ceux d’entre nous à la maison bénéficieront d’une expérience enrichie par quelques avancées technologiques. Au cours des dernières décennies, l’IA visuelle a changé la façon dont les spectateurs regardent le match et comment il est arbitré sur le terrain.

La transformation a été remarquable et nous sommes honnêtement seulement au début de ce qui est possible avec l’IA visuelle. La façon dont les fans vivent le jeu et comment les arbitres décodent les appels controversés ne fera que s’améliorer à mesure que l’IA visuelle progresse.

Alors, qu’est-ce que l’IA visuelle ? L’IA visuelle, également connue sous le nom de vision par ordinateur dans les cercles techniques, se concentre sur l’extraction d’informations utiles à partir d’images et de vidéos. Elle détecte des objets, suit les mouvements et mesure les positions. L’IA visuelle s’appuie sur cette base mais va plus loin en intégrant le contexte, le raisonnement, la prédiction et le support à la décision. Plutôt que de simplement répondre à ce qui s’est passé dans une image, l’IA visuelle demande ce que cette information signifie, à quel degré de confiance nous pouvons y croire, et quelle action doit suivre.

Nous avons déjà vu les premières applications de cette technologie sur le terrain de football. Souvenez-vous lorsque la ligne de premier down virtuelle est apparue pour la première fois à l’écran de votre télévision ? C’est tellement naturel maintenant que vous ne vous en souvenez peut-être pas, mais c’était l’une des premières utilisations grand public de l’IA visuelle dans la diffusion sportive, et cela a fondamentalement changé la façon dont les fans regardent les matchs de football. Avec la progression de l’IA visuelle, des avancées comme celles-ci vont probablement rendre l’expérience de visionnage plus interactive, captivante et surtout divertissante.

Voir tout le terrain en une seule fois

Aujourd’hui, nous voyons des applications encore plus sophistiquées dans les sports professionnels. Le tennis a quasiment éliminé les appels litigieux sur la ligne grâce à la technologie Hawk-Eye. La Major League Baseball déploiera officiellement son système automatisé de challenge de balles et de frappes en 2026.

Le football offre une opportunité particulièrement intéressante pour les solutions d’IA visuelle. Contrairement au tennis ou au baseball, où l’action se concentre sur un point ou une zone unique, le football se joue sur plusieurs plans simultanément. Les arbitres doivent prendre des décisions en une fraction de seconde sans avoir accès à toutes les preuves nécessaires. Ils ont du mal à surveiller en même temps la ligne de mêlée, à repérer les holding dans l’arrière-garde, et à suivre si les pieds d’un receveur sont restés dans les limites du terrain.

Le récent match de championnat AFC entre Denver et New England illustre parfaitement ce défi. À la mi-temps du troisième quart-temps, le score était de 7-7, et les Patriots faisaient face à un 4e et 1 à la ligne des 8 yards de Denver. Le quarterback Drake Maye a exécuté un « push de derrière » pour obtenir ce que les arbitres ont considéré comme un premier down, ce qui a conduit aux derniers points du match.

Cependant, une analyse vidéo après coup a montré une incertitude importante quant à savoir s’il avait réellement franchi la ligne pour obtenir un nouveau jeu. L’IA visuelle aurait pu synthétiser plusieurs angles de caméra en temps réel, créer une reconstruction 3D précise du placement du ballon par rapport au marqueur du premier down, et fournir aux arbitres une preuve définitive en quelques secondes plutôt qu’en plusieurs minutes.

Au fur et à mesure que le jeu avançait et qu’une tempête de neige s’abattait sur Denver au quatrième quart, le terrain était obscurci par une couche blanche. Ce sont précisément dans ces conditions que l’IA visuelle excelle. Étant donné la géométrie pré-calibrée du terrain, elle peut traverser les interférences météorologiques, suivre le ballon à travers la neige et le brouillard, et maintenir une décision cohérente lorsque la vision humaine est compromise.

Il y a aussi la question du biais inconscient. Des études récentes ont soulevé des préoccupations concernant la cohérence de l’arbitrage favorisant certaines équipes. L’IA visuelle offre la promesse d’une prise de décision plus objective, non pas pour remplacer les arbitres, mais pour leur fournir de meilleurs outils afin de faire le bon appel.

Il est important de souligner que l’IA visuelle ne vise pas à remplacer les arbitres. Elle vise à augmenter le jugement humain avec de meilleures informations. L’approche « humain dans la boucle » maintient les arbitres expérimentés en contrôle tout en leur donnant accès à des insights qui n’étaient pas possibles auparavant. Pensez à la différence entre un médecin qui établit un diagnostic uniquement sur un examen physique et celui qui a accès à une IRM et à des analyses sanguines. Le médecin prend toujours la décision, mais il le fait avec de meilleures informations.

Pourquoi l’IA visuelle va changer la donne

Les matchs de la NFL d’aujourd’hui utilisent beaucoup plus de caméras qu’il y a seulement dix ans. Au-delà de l’augmentation du nombre, nous disposons désormais de caméras spécialisées : des équipements en super ralenti capturant des milliers d’images par seconde, des systèmes robotiques pouvant se repositionner instantanément, des caméras portables pour des perspectives proches des joueurs, et des vues d’angles alternatifs qui capturent chaque centimètre du terrain. L’IA visuelle peut intégrer et synthétiser toutes ces sources en même temps.

Considérez les replays, qui prennent actuellement plusieurs minutes à examiner alors que les arbitres visionnent les images sous différents angles successivement. L’IA visuelle peut synchroniser des vidéos multi-angle, automatiser la position du ballon avec une précision au pouce près, et fournir des conclusions en quelques secondes plutôt qu’en minutes, même si cette conclusion consiste simplement à trouver le meilleur clip et angle pour l’étude de l’équipe d’arbitrage. Cela accélère le jeu tout en améliorant la précision.

Une application particulièrement prometteuse concerne le suivi du moment où le ballon franchit la ligne de touche lors des coups d’envoi et des punts. Actuellement, les arbitres font des estimations subjectives du placement du ballon. En synchronisant et en analysant instantanément les perspectives multi-caméras, l’IA visuelle peut considérablement améliorer la rapidité et la fiabilité de ces placements.

Pour les fans à la maison, les possibilités sont tout aussi excitantes. Imaginez que les noms des joueurs soient superposés dynamiquement à votre écran, se mettant à jour au fur et à mesure que la caméra suit l’action. Visualisez des vues en temps réel de ce que voient les joueurs depuis leur perspective sur le terrain ou des superpositions de probabilités montrant la probabilité de différents résultats de jeu en fonction de la formation, du down, de la distance et des données historiques.

Plus intriguant encore, l’IA visuelle peut fournir aux spectateurs des analyses en temps réel sur les décisions serrées et les appels douteux au moment où ils se produisent. Plutôt que d’attendre la mi-temps pour débattre d’un appel controversé, les fans pourraient voir l’analyse de l’IA immédiatement, avec des niveaux de confiance et des preuves à l’appui provenant de plusieurs angles.

L’IA visuelle représente bien plus qu’un simple replay amélioré ou des graphiques plus sophistiqués. Il s’agit d’améliorer fondamentalement le jeu pour tous les acteurs. Les joueurs bénéficient d’un arbitrage plus précis. Les entraîneurs disposent de meilleurs outils pour revoir et contester les décisions. Les arbitres reçoivent un soutien qui les aide à prendre les bonnes décisions sous une pression immense. Les fans profitent d’une expérience de visionnage plus riche et plus captivante, avec des insights plus profonds sur le jeu qu’ils aiment.

Le Super Bowl a toujours été une vitrine, non seulement du football, mais aussi de ce qui est possible lorsque sport, culture et technologie se rencontrent. À mesure que l’IA visuelle continue de mûrir, elle a le potentiel d’établir une nouvelle norme pour la façon dont les jeux sont joués, arbitré et vécus. Dans un sport défini par des pouces, voir plus clair peut faire toute la différence.

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