Les données sur la natation et les industries compétitives sont-elles adaptées à l’IA ? – Partie 1

Introduction

Les informations basées sur les données ont révolutionné de nombreux sports, permettant des plans d’entraînement précis, une meilleure prévention des blessures et un retour d’information sur les performances en temps réel. Pourtant, dans le domaine de la natation, un sport où chaque milliseconde compte, la qualité et la structure des données restent des défis importants. Comment l’IA et le ML peuvent-ils nous aider à obtenir de meilleurs résultats, et quels risques surviennent lorsque la qualité des données est ignorée ?

Ce premier volet de notre série en deux parties propose une analyse documentaire sur la préparation des données pour l’IA dans le sport, avec des références tirées des domaines de recherche en IA/ML et appliquées à des scénarios spécifiques à la natation. Notre objectif est de combler le fossé entre ce dont les systèmes d’IA ont besoin et la manière dont la natation peut le fournir. Nous explorerons les fondements de la qualité des données, les dangers d’une mauvaise gestion des données et les piliers clés nécessaires à la création d’ensembles de données robustes et prêts pour l’IA. À la fin de cette analyse, vous comprendrez pourquoi des données bien structurées et de haute qualité sont essentielles pour établir une base pour des analyses avancées, permettant une meilleure prise de décision et des gains de performance dans la piscine.

Sections abordées dans la partie 1 :

• Section 1 : Pourquoi la qualité des données est essentielle pour le ML/IA Nous décrivons les principales raisons pour lesquelles des données de haute qualité et bien gérées sont indispensables pour les applications d'IA et de ML, en particulier dans les sports critiques pour les performances comme la natation.
• Section 2 : Les obstacles, les pièges et les défis des données de mauvaise qualité Cette section met en évidence les conséquences pratiques des mauvaises pratiques en matière de données, notamment les modèles biaisés, les stratégies de formation défectueuses et le gaspillage de ressources.
• Section 3 : Fondements fondamentaux pour garantir des données de haute qualité dans l'IA/ML Nous présentons les piliers clés d'une gestion fiable des données, de la qualité intrinsèque et contextuelle des données à la conformité éthique, qui sont tous essentiels pour créer des résultats d'IA dignes de confiance.

Section 1 : Pourquoi la qualité des données est essentielle pour le ML/AI — « Le moteur de l’IA »

Imaginez que vous alimentiez un moteur : si le carburant est de mauvaise qualité ou contaminé, vous n’obtiendrez jamais des performances optimales. Les données fonctionnent de la même manière pour le Machine Learning (ML) et l’Intelligence Artificielle (IA). Dans le monde du sport, en particulier de la natation, des données précises sont l’élément vital des analyses modernes, du suivi des performances et de la prise de décision. Des données de mauvaise qualité ou incomplètes peuvent induire en erreur même les systèmes d’IA les plus avancés, ce qui peut faire dérailler les plans d’entraînement et les résultats des compétitions.

Voici les principales raisons pour lesquelles la qualité des données est essentielle pour toute application basée sur l’IA :

1. Précision et fiabilité du modèle Des données de haute qualité garantissent que les modèles d’IA fournissent des prévisions précises et fiables. En natation, des données cohérentes et précises sur des paramètres tels que le nombre de mouvements, les fractionnements de longueur et la variabilité de la fréquence cardiaque permettent aux entraîneurs et aux athlètes de faire confiance aux informations générées par l’IA. D'un autre côté, des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des modèles peu fiables et à des programmes d'entraînement défectueux (Priestley et al., 2023 ; Qayyum et al., 2020).
2. Éviter les cascades de données Les erreurs de données peuvent se propager tout au long du pipeline ML, créant un effet de cascade où de petites erreurs initiales s'amplifient en problèmes plus importants. Par exemple, l'enregistrement systématiquement erroné des temps au tour peut fausser l'analyse du rythme, les prévisions de fatigue et les stratégies de course, ce qui entraîne des inefficacités coûteuses (Sambasivan et al., 2021 ; Polyzotis et al., 2018).
3. Biais et équité Les données biaisées ou incomplètes, en particulier dans les sports de compétition, peuvent entraîner des informations faussées et des résultats inéquitables. Par exemple, les données d'entraînement limitées à certaines caractéristiques démographiques ou conditions des nageurs peuvent exclure des facteurs clés, créant des modèles qui favorisent certains athlètes par rapport à d'autres. La garantie de données diverses et représentatives permet de réduire les biais et d’améliorer la généralisation (Zhou et al., 2018 ; Qayyum et al., 2020).
4. Nettoyage et préparation des données Un nettoyage efficace des données supprime le bruit, corrige les incohérences et corrige les valeurs manquantes. Considérez-le comme le maintien de la qualité de l’eau d’une piscine : sans un nettoyage approprié, les performances des nageurs et les informations de l’IA en pâtissent. Des données propres garantissent que les modèles peuvent s’adapter à des conditions nouvelles et évolutives (Polyzotis et al., 2018 ; Priestley et al., 2023).
5. Exigences spécifiques au domaine Chaque sport est doté de mesures et d’exigences uniques. En natation, il est essentiel de surveiller des mesures telles que la fréquence des mouvements, les intervalles de repos et les phases sous l’eau. L’adaptation des contrôles de qualité des données à ces spécificités garantit que les résultats de l’IA répondent aux besoins de performance du monde réel (Priestley et al., 2023 ; Ranjan, 2023).
6. Suivi et gestion continus La collecte de données ne s'arrête pas après l'entraînement d'un modèle. Les performances des nageurs évoluent, de nouveaux athlètes rejoignent les programmes et les capteurs peuvent changer au fil du temps. La surveillance continue des données entrantes garantit que les outils d'IA restent précis et pertinents (Bangari et al., 2024 ; Zhou et al., 2018).
7. Gestion complète de la qualité des données La gestion de grands volumes et de grandes variétés de données d'entraînement, telles que le nombre de tours, les relevés biométriques et les analyses vidéo, nécessite des processus robustes et évolutifs. Une stratégie claire de qualité des données aborde le volume, la variété et la vélocité pour maintenir la cohérence tout au long du cycle de vie du ML (Ranjan, 2023 ; Priestley et al., 2023).
8. Considérations éthiques et juridiques La collecte de mesures de performance et de santé soulève des préoccupations éthiques, notamment en matière de confidentialité et de conformité. Des normes de qualité des données élevées, une gestion sécurisée et le respect des directives éthiques aident les organisations à respecter leurs obligations légales (Qayyum et al., 2020 ; Zhou et al., 2018).

La qualité des données est la base de systèmes ML/IA performants. Des données précises, complètes et bien gérées génèrent des modèles plus fiables, favorisant la confiance entre les entraîneurs, les athlètes et les parties prenantes. Traiter les données comme le « carburant » des applications d’IA garantit des résultats plus équitables, que ce soit dans les installations d’entraînement, les laboratoires de recherche ou les compétitions mondiales.

Section 2 : Les obstacles, les pièges et les défis des données de mauvaise qualité

Dans l’analyse sportive, la mauvaise qualité des données est plus qu’un simple inconvénient mineur : elle peut faire dérailler les programmes d’entraînement, gaspiller des ressources précieuses et éroder la confiance dans les informations générées par l’IA. Des entraîneurs qui suivent les temps de rotation aux scientifiques du sport qui analysent de grands ensembles de données de capteurs, il est essentiel de comprendre ces principaux pièges pour garantir des résultats fiables.

1. Dégradation des performances du modèle Les modèles d’IA s’appuient sur des données précises et complètes pour apprendre et faire des prédictions. Lorsqu’ils sont alimentés par des données manquantes ou incorrectes, telles que des fractionnements de tours inexacts ou des nombres de coups mal enregistrés, les modèles produisent des prédictions peu fiables. Cela peut entraîner des stratégies de rythme sous-optimales ou même un risque accru de blessure si les athlètes sont poussés au-delà des limites de sécurité (Priestley et al., 2023 ; Qayyum et al., 2020).
2. Cascades de données De petites erreurs de données au début du pipeline peuvent faire boule de neige et entraîner des problèmes plus importants en aval. Par exemple, un moniteur de fréquence cardiaque qui enregistre de manière incorrecte des pics fréquents peut déclencher de « fausses alarmes » concernant la santé d’un athlète, entraînant des changements inutiles dans les plans d’entraînement. Ces cascades réduisent la confiance dans les systèmes d’IA et peuvent compromettre le bien-être des athlètes (Sambasivan et al., 2021 ; Polyzotis et al., 2018).
3. Problèmes de partialité et d'équité La mauvaise qualité des données provient souvent d'ensembles de données incomplets qui ne représentent pas les diverses populations d'athlètes. Lorsque les modèles sont formés sur des données limitées, telles que des mesures provenant uniquement de nageurs d'élite, ils peuvent produire des conseils qui ne sont pas pertinents, voire nuisibles pour les jeunes athlètes ou les athlètes de niveau master. La collecte de données inclusives et représentatives est essentielle pour atténuer les biais (Zhou et al., 2018 ; Qayyum et al., 2020).
4. Manque de mesures standardisées Sans méthodes standardisées pour enregistrer les mesures clés (par exemple, la fréquence des mouvements ou les temps de segment au tour), la comparaison des données entre les équipes ou les études devient difficile. Des définitions incohérentes peuvent créer de la confusion lors de l'adoption de solutions d'IA, ralentir les progrès et amplifier les erreurs entre les applications (Priestley et al., 2023).
5. Empoisonnement des données et risques de sécurité Lorsque les données sont mal gérées, elles deviennent vulnérables aux falsifications ou aux attaques malveillantes. Dans le domaine sportif, des données de performance altérées peuvent induire en erreur les recruteurs, fausser les classements ou même affecter les marchés des paris. La mise en œuvre de mesures de validation et de sécurité robustes permet d'éviter ces risques d'empoisonnement des données (Qayyum et al., 2020).
6. Contraintes de ressources et problèmes de documentation Les équipes sous-dotées et les protocoles de collecte de données peu clairs conduisent souvent à des erreurs évitables. Par exemple, des procédures d'étalonnage des capteurs mal documentées peuvent entraîner un étiquetage erroné des données, qui nécessite ensuite des efforts considérables pour être corrigées. Au fil du temps, ces lacunes en matière de ressources aggravent les inefficacités (Sambasivan et al., 2021).
7. Défis éthiques et juridiques La gestion des données sensibles des athlètes, y compris les mesures biométriques ou liées à la santé, nécessite un strict respect des réglementations en matière de confidentialité. Une gestion bâclée des données peut entraîner une non-conformité, des problèmes juridiques et une atteinte à la confiance entre les athlètes et le personnel (Qayyum et al., 2020 ; Zhou et al., 2018).
8. Inefficacités opérationnelles La mauvaise qualité des données peut ralentir considérablement les progrès en exigeant un nettoyage et une validation constants. Le temps passé à « combattre » les mauvaises données pourrait être mieux utilisé pour développer des stratégies de formation avancées ou mener des expériences supplémentaires (Priestley et al., 2023).
9. Lacunes en matière de formation et d'éducation De nombreuses organisations sportives manquent de formation adéquate en matière de collecte, de gestion et d'éthique des données. Sans ces connaissances fondamentales, les équipes peuvent introduire par inadvertance des erreurs dans les ensembles de données, ce qui crée des défis supplémentaires dans la mise à l'échelle des solutions d'IA (Zhou et al., 2018).
10. Généralisation et représentativité Les modèles formés sur des ensembles de données restreints ont souvent du mal à généraliser dans différents contextes. Par exemple, un modèle formé exclusivement sur des nageurs d'élite peut offrir peu de valeur pour les jeunes athlètes ou les athlètes vétérans, ce qui nécessite une collecte de données et une reconversion coûteuses (Priestley et al., 2023 ; Ranjan, 2023).

La mauvaise qualité des données présente des défis importants pour l'adoption de l'IA dans le sport. Des performances dégradées des modèles aux risques éthiques en passant par les retards opérationnels, ces écueils soulignent la nécessité de pipelines de données robustes, bien documentés et sécurisés. En relevant ces défis, les organisations peuvent s'assurer que les entraîneurs, les scientifiques et le personnel de soutien peuvent faire confiance aux informations de l'IA, ce qui conduit finalement à de meilleures stratégies de formation et à des résultats plus équitables.

Section 3 : Fondements fondamentaux pour garantir des données de haute qualité dans l'IA/ML

L'obtention de données de haute qualité n'est pas un hasard : elle nécessite des stratégies intentionnelles et des processus méticuleux. Dans le sport, en particulier la natation, les données proviennent de diverses sources telles que les temps au tour, le nombre de mouvements et les mesures physiologiques. Pour garantir que les modèles d'IA fournissent des informations fiables, chaque point de données doit être précis, pertinent et contextuellement significatif. Vous trouverez ci-dessous les principaux piliers qui soutiennent une collecte, une gestion et une utilisation efficaces des données.

1. Qualité intrinsèque des données La qualité intrinsèque vise à garantir que les données elles-mêmes sont exactes, cohérentes et complètes. En natation, même une petite inexactitude, comme un temps au tour mal enregistré, peut fausser les recommandations d’entraînement et affecter les résultats des athlètes. Pour atteindre une qualité intrinsèque élevée, les capteurs tels que les pads de chronométrage et les appareils portables doivent être régulièrement calibrés. Des contrôles ponctuels périodiques, tels que la comparaison des données automatisées avec des analyses vidéo, aident à valider l’exactitude des indicateurs clés. Les systèmes automatisés qui signalent les valeurs aberrantes, comme les fréquences de coups dépassant les limites physiques, sont également essentiels (Priestley et al., 2023 ; Ranjan, 2023). Ces mesures combinées garantissent que les données restent fiables pour l’analyse par l’IA.

2. Qualité contextuelle La qualité contextuelle garantit que les données sont pertinentes, opportunes et adaptées à la tâche d’IA prévue. Par exemple, les données d’entraînement recueillies dans des piscines de petite taille peuvent ne pas être applicables à la natation en eau libre, ce qui rend la segmentation essentielle. Pour maintenir la pertinence contextuelle, les équipes doivent clairement définir les objectifs de collecte de données, tels que l’amélioration des départs, des virages ou de l’endurance globale. Les données doivent être classées en fonction de conditions telles que la taille ou l’altitude de la piscine pour fournir des informations contextuelles significatives. De plus, à mesure que les besoins de formation évoluent, les processus de collecte de données doivent évoluer pour rester en phase avec les objectifs actuels (Priestley et al., 2023 ; Zhou et al., 2018).

3. Qualité de représentation La qualité de représentation se concentre sur des formats de données cohérents et interprétables entre les équipes et les systèmes. Sans normalisation, les données de performance peuvent être mal interprétées, par exemple lorsque différentes équipes étiquettent un tour de 50 mètres comme « 50 Free » ou « FC_50 ». L'adoption de conventions de dénomination normalisées et le maintien d'un schéma de données partagé entre les équipes permettent d'atténuer ces problèmes. Les équipes doivent également utiliser des métadonnées pour documenter les détails sur le moment et la manière dont les données ont été collectées (Priestley et al., 2023). Ces mesures évitent toute confusion et améliorent la collaboration entre les parties prenantes internes et externes.

4. Accessibilité L'accessibilité garantit que les données sont disponibles pour les utilisateurs autorisés tout en préservant la confidentialité. Les entraîneurs, les scientifiques du sport et les athlètes ont souvent besoin d'un accès en temps réel aux données de performance pour ajuster l'entraînement. Les systèmes sécurisés basés sur le cloud avec un contrôle d'accès basé sur les rôles peuvent fournir un accès sans compromettre la sécurité. De plus, les tableaux de bord conviviaux conçus pour les utilisateurs non techniques permettent une plus grande accessibilité. Pour les données sensibles des athlètes, le cryptage doit être appliqué pour respecter les réglementations en matière de confidentialité (Zhou et al., 2018). Ces mesures aident à équilibrer la disponibilité et la confidentialité des données tout en favorisant une prise de décision efficace.

5. Gestion du cycle de vie des données La gestion du cycle de vie des données supervise les données depuis la collecte jusqu'au traitement, au stockage, à l'analyse et à l'archivage ou à la suppression éventuelle. La traçabilité est essentielle : sans elle, des erreurs peuvent être introduites dans le pipeline d'IA sans que cela soit remarqué. La tenue d'une documentation complète, comprenant des détails tels que les dates de collecte et les journaux d'étalonnage des capteurs, contribue à préserver l'intégrité des données. Des examens périodiques sont essentiels pour supprimer les données obsolètes ou non pertinentes tout en se concentrant sur des ensembles de données de qualité (Ranjan, 2023 ; Priestley et al., 2023). Les stratégies de sauvegarde et de reprise après sinistre garantissent en outre la fiabilité des données à long terme.

6. Conformité éthique et légale La conformité éthique et légale est essentielle lors du traitement de données sensibles, en particulier dans les sports où des données biométriques et de santé sont impliquées. Les athlètes ont confiance que leurs informations personnelles seront protégées et utilisées de manière responsable. Pour maintenir cette confiance, les équipes doivent anonymiser les données des athlètes lorsque cela est possible et s'assurer que l'utilisation des données est conforme aux lois en vigueur, telles que le RGPD. Il est également essentiel d'obtenir le consentement éclairé des athlètes avant de collecter et d'utiliser leurs données (Qayyum et al., 2020 ; Zhou et al., 2018). Le non-respect de ces directives risque d'entraîner des répercussions juridiques et de nuire à la réputation.

7. Surveillance et amélioration continues La surveillance continue garantit que la qualité des données est maintenue au fil du temps à mesure que les données de performance évoluent. Les programmes de natation introduisent souvent de nouvelles mesures et technologies, ce qui rend la validation continue importante. Les scripts de validation automatisés peuvent détecter les anomalies, telles que des temps au tour inhabituellement courts ou longs, avant qu'elles n'affectent les analyses. Les audits périodiques contribuent à maintenir l'exhaustivité et l'intégrité, tandis que les boucles de rétroaction impliquant les entraîneurs et les athlètes permettent de résoudre rapidement les écarts (Bangari et al., 2024 ; Zhou et al., 2018). Cette approche proactive permet de maintenir un pipeline de données dynamique et fiable.

8. Intégration des connaissances du domaine L'intégration des connaissances du domaine tire parti de l'expertise des entraîneurs, des scientifiques du sport et des athlètes pour interpréter et valider efficacement les données. Les anomalies, comme une augmentation soudaine de la fréquence cardiaque, peuvent avoir des explications simples comme des dysfonctionnements de capteurs ou des conditions environnementales. Les experts du domaine peuvent faire la distinction entre les problèmes réels et les erreurs d'équipement, évitant ainsi des ajustements de modèle inutiles. La collaboration avec les entraîneurs sur les protocoles de collecte de données et la validation des recommandations basées sur l'IA par rapport aux expériences du monde réel améliorent la fiabilité des informations générées (Ranjan, 2023). Ce processus itératif garantit que les décisions basées sur les données s'alignent sur l'expérience pratique.

En se concentrant sur ces principes fondamentaux (qualité intrinsèque et contextuelle, cohérence de la représentation, accessibilité, gestion du cycle de vie, conformité, surveillance continue et expertise du domaine), les organisations peuvent établir des pipelines de données fiables. Pour les professionnels de la natation, cela se traduit par de meilleurs programmes d’entraînement, des retours précis des athlètes, plus d’engagement, moins de blessures et des performances compétitives supérieures.

Résumé

Dans cette première partie, nous avons exploré les principes fondamentaux de la qualité des données et montré comment des données de mauvaise qualité peuvent faire dérailler même les projets d’IA les plus avancés. Des enregistrements bâclés ou incomplets ne freinent pas seulement l’innovation : ils peuvent induire en erreur les entraîneurs, les athlètes et les analystes. Mais comment ces concepts s’appliquent-ils au paysage actuel des données de la natation ?

Dans le prochain volet, nous nous plongerons dans les réalités pratiques de la gestion des données des séances d’entraînement de natation, en soulignant les domaines dans lesquels le secteur excelle et ceux où des améliorations sont nécessaires. Nous discuterons également de l’opportunité d’un cadre unifié conçu pour améliorer la gestion des données à tous les niveaux du sport. Enfin, nous répondrons à la question clé : Les données sur la condition physique et la compétition en natation sont-elles adaptées à l’IA ? Restez à l’écoute pour découvrir de plus près comment nous pouvons exploiter l’IA pour obtenir de meilleurs résultats pour les nageurs à tous les niveaux.

Références :

Priestley, Maria & O’Donnell, Fionntán & Simperl, Elena. (2023). A Survey of Data Quality Requirements That Matter in ML Development Pipelines. Journal of Data and Information Quality. 15. 10.1145/3592616.

Bangad, Nikhil & Jayaram, Vivekananda & Sughaturu Krishnappa, Manjunatha & Banarse, Amey & Bidkar, Darshan & Nagpal, Akshay & Parlapalli, Vidyasagar. (2024). A Theoretical Framework For Ai-Driven Data Quality Monitoring In High-Volume Data Environments. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ENGINEERING & TECHNOLOGY. 15. 618-636. 10.5281/zenodo.13878755.

Zhou, Yuhan & Tu, Fengjiao & Sha, Kewei & Ding, Junhua & Chen, Haihua. (2024). A Survey on Data Quality Dimensions and Tools for Machine Learning Invited Paper. 120-131. 10.1109/AITest62860.2024.00023.

Polyzotis, Neoklis & Roy, Sudip & Whang, Steven & Zinkevich, Martin. (2018). Data Lifecycle Challenges in Production Machine Learning: A Survey. ACM SIGMOD Record. 47. 17-28. 10.1145/3299887.3299891.

Qayyum, Adnan & Qadir, Junaid & Bilal, Muhammad & Al-Fuqaha, Ala. (2020). Secure and Robust Machine Learning for Healthcare: A Survey. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. PP. 1-1. 10.1109/RBME.2020.3013489.

Neutatz, Felix & Chen, Binger & Abedjan, Ziawasch & Wu, Eugene. (2021). From Cleaning before ML to Cleaning for ML.

Sambasivan, Nithya & Kapania, Shivani & Highfill, Hannah & Akrong, Diana & Paritosh, Praveen & Aroyo, Lora. (2021). “Everyone wants to do the model work, not the data work”: Data Cascades in High-Stakes AI. 1-15. 10.1145/3411764.3445518.

Roh, Yuji & Heo, Geon & Whang, Steven. (2019). A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. PP. 1-1. 10.1109/TKDE.2019.2946162.

Whang, Steven & Roh, Yuji & Song, Hwanjun & Lee, Jae-Gil. (2023). Data collection and quality challenges in deep learning: a data-centric AI perspective. The VLDB Journal. 32. 10.1007/s00778-022-00775-9.

Rangineni, Sandeep. (2023). An Analysis of Data Quality Requirements for Machine Learning Development Pipelines Frameworks. International Journal of Computer Trends and Technology. 71. 16-27. 10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P103.