La Bundesliga est réputée pour ses gardiens de but exceptionnels, ce qui en fait potentiellement la plus importante parmi les cinq meilleures ligues européennes à cet égard. Outre le largement reconnu Manuel Neuer, la Bundesliga a produit des gardiens de but remarquables qui ont excellé dans d'autres ligues, notamment Marc-André ter Stegen, qui est une superstar à Barcelone. Compte tenu d'une concurrence aussi rude, les gens sont divisés sur la question de savoir qui est le balayeur le plus remarquable de la ligue supérieure allemande. Comme en témoignent les 19 arrêts époustouflants de Yann Sommer (record de Bundesliga) contre le Bayern Munich l'été dernier qui ont aidé son ancien club de Mönchengladbach à faire match nul contre les Bavarois, les gardiens de cette ligue se disputent farouchement la première place.
Nous avons été témoins à maintes reprises qu'un gardien peut faire ou défaire une victoire, mais il reste difficile de quantifier objectivement leur effet sur le succès d'une équipe. Qui est le gardien de but le plus efficace de Bundesliga ? Qui empêche plus de buts que la moyenne ? Comment peut-on même comparer des gardiens avec des styles de jeu différents ? Il est temps de faire la lumière sur les réalisations de nos gardiens. Entrez dans le tout nouveau Bundesliga Match Fact: Keeper Efficiency.
Quand on parle des meilleurs des meilleurs tireurs de Bundesliga, la liste est longue et rarement complète. Ces dernières années, un nom a particulièrement dominé : Kevin Trapp. Pendant des années, Trapp a été considéré comme l'un des meilleurs gardiens de but de la Bundesliga. Non seulement il était largement considéré comme le gardien de but le mieux noté de la ligue lors de la saison 2021/22, mais il a également détenu ce titre en 2018/19 lorsque l'Eintracht Francfort a atteint les demi-finales de la Ligue Europa. Semblable à Yann Sommer, Trapp a souvent livré ses meilleures performances les soirs où son équipe affrontait les Bavarois.
De nombreux passionnés de football diraient que Yann Sommer est le meilleur gardien de la ligue supérieure allemande, bien qu'il soit également le plus petit. Sommer est très habile avec le ballon à ses pieds et a démontré sa capacité à produire des arrêts à couper le souffle qui sont à égalité avec d'autres dans l'élite mondiale. Bien que Sommer puisse véritablement égaler le niveau de n'importe quel gardien de but lors de ses meilleurs jours, il n'en a pas eu assez de ces meilleurs jours fréquemment dans le passé. Bien qu'il ait amélioré sa constance au fil du temps, il commet toujours des erreurs occasionnelles qui peuvent frustrer les fans. Tout en étant le numéro 1 bien mérité de la Suisse depuis 2016, le temps nous dira s'il poussera Manuel Neuer du trône à Munich.
Et n'oublions pas Gregor Kobel. Depuis qu'il a rejoint le Borussia Dortmund, Kobel, qui a déjà joué pour Hoffenheim, Augsbourg et le VfB Stuttgart, a été une signature remarquable pour le club. Bien que Jude Bellingham l'ait peut-être dépassé en tant que joueur le plus apprécié de l'équipe, il existe toujours un argument valable selon lequel Kobel est le joueur le plus important de Dortmund. À seulement 25 ans, Kobel fait partie des jeunes gardiens les plus prometteurs au monde, avec la capacité de faire des arrêts de qualité et de faire face à un nombre important de tirs en Bundesliga. La pression pour performer à Dortmund est immense, juste derrière son féroce rival le Bayern Munich (au moment d'écrire ces lignes), et Kobel n'a pas la même protection défensive que n'importe quel gardien du Bayern. Jusqu'à présent, en 2022/23, il a presque obtenu une feuille blanche tous les deux matches pour Die Schwarzgelben, malgré l'incohérence de l'équipe et ses performances souvent médiocres au milieu de terrain.
Comme le montrent ces exemples, les manières dont les gardiens brillent et rivalisent sont multiples. Par conséquent, il n'est pas surprenant que la détermination de la capacité des gardiens de but à empêcher le ballon d'entrer dans le filet soit considérée comme l'une des tâches les plus difficiles dans l'analyse des données du football. La Bundesliga et AWS ont collaboré pour effectuer un examen approfondi afin d'étudier la quantification des réalisations des gardiens de la Bundesliga. Le résultat est un aperçu alimenté par l'apprentissage automatique (ML) qui permet aux fans d'évaluer et de comparer facilement les compétences des gardiens de but. Nous sommes ravis d'annoncer le nouveau Bundesliga Match Fact: Keeper Efficiency.
Comment ça marche
Le nouveau Bundesliga Match Fact Keeper Efficiency permet aux fans d'évaluer la compétence des gardiens de but en termes de leur capacité à empêcher les tireurs de marquer. Bien que le décompte du nombre total d'arrêts effectués par un gardien de but au cours d'un match puisse être instructif, cela ne tient pas compte des variations de la difficulté des tirs affrontés. Pour ne pas assimiler une réception routinière d'un tir à 30 mètres dirigé directement vers le gardien à un arrêt exceptionnel effectué sur un tir tiré à une distance de 5 mètres, nous attribuons à chaque tir une valeur appelée xSaves, qui mesure la probabilité qu'un tir sera arrêté par un gardien. En d'autres termes, un tir avec une valeur xSaves de 0.9 serait enregistré 9 fois sur 10.
Un modèle de ML est entraîné via Amazon Sage Maker, utilisant les données de quatre saisons de la première et de la deuxième Bundesliga, englobant tous les tirs qui ont atterri sur la cible (résultant soit en un but, soit en étant sauvés). En utilisant les caractéristiques dérivées d'un tir, le modèle génère la probabilité que le tir soit sauvé avec succès par le gardien de but. Certains des facteurs pris en compte par le modèle sont : la distance au but, la distance au gardien de but, l'angle de tir, le nombre de joueurs entre le lieu de tir et le but, le positionnement du gardien de but et la trajectoire de tir prévue. Nous utilisons un modèle supplémentaire pour prédire la trajectoire du tir en utilisant les premières images du tir observé. Avec la trajectoire prévue du tir et la position du gardien de but, le modèle xSaves peut évaluer la probabilité que le gardien sauve le ballon.
L'addition de toutes les valeurs xSaves des tirs sauvés et concédés par un gardien de but donne le nombre attendu d'arrêts qu'un gardien de but devrait avoir au cours d'un match ou d'une saison. En comparant cela au nombre réel de sauvegardes, on obtient l'efficacité du gardien. En d'autres termes, un gardien de but avec une cote d'efficacité du gardien positive indique que le gardien de but a sauvé plus de tirs que prévu.
Keeper Efficacité en action
Voici quelques estimations pour mettre en valeur l'efficacité de Keeper.
Exemple 1
En raison de la grande distance jusqu'au but, de la distance relativement faible et du grand nombre de défenseurs couvrant le but, la probabilité que le tir aboutisse à un but est faible. Parce que le gardien de but a sauvé le tir, il recevra une petite augmentation dans le classement Keeper Efficiency.
Exemple 2
Dans cet exemple, l'attaquant est beaucoup plus proche du but, avec un seul défenseur entre lui et le gardien, ce qui réduit la probabilité de sauvegarde.
Exemple 3
Dans cet exemple, la vitesse de la balle est beaucoup plus élevée et la balle est plus haute par rapport au sol, ce qui entraîne une très faible probabilité que la balle soit sauvée. Le but a été encaissé et le gardien de but verra donc une légère diminution de sa statistique d'efficacité du gardien.
Qu'est-ce qui fait un bon arrêt
La vidéo précédente montre un tir de difficulté moyenne avec environ 50/50 de chances d'être sauvé, ce qui signifie que la moitié des gardiens de la ligue le sauverait et que l'autre moitié concéderait le but. Ce qui rend cet arrêt remarquable, c'est le positionnement, l'instinct et les réflexes du gardien. Le gardien de but reste concentré sur le ballon même lorsque sa vision est obstruée par les défenseurs et change plusieurs fois de positionnement en fonction de l'endroit où il pense que se trouve la plus grande ouverture. En regardant image par image, dès que l'attaquant s'enroule pour tirer, le gardien fait un petit saut en arrière pour mieux se positionner pour le saut pour sauver le tir. Les réflexes du gardien sont parfaits, atterrissant précisément au moment où l'attaquant botte le ballon. S'il atterrit trop tard, il serait en l'air alors que le ballon vole vers le but, perdant un temps précieux. Les deux pieds plantés dans l'herbe, il effectue un saut puissant, réussissant à sauver le tir.
Comment Keeper Efficiency est mis en œuvre
Ce Bundesliga Match Fact consomme à la fois des données d'événement et de position. Les données de position sont des informations recueillies par des caméras sur les positions des joueurs et du ballon à tout moment du match (coordonnées xy), arrivant à 25 Hz. Les données d'événement consistent en des descriptions d'événement étiquetées à la main avec des attributs utiles, tels que tir cadré. Lorsqu'un événement de tir cadré (un but marqué ou enregistré) est reçu, il interroge les données de position stockées et trouve un cadre de synchronisation— une trame au cours de laquelle le moment et la position de la balle correspondent à l'événement. Cette trame est utilisée pour synchroniser les données d'événement avec les données de position. Une fois synchronisées, les images suivantes qui suivent la trajectoire du ballon sont utilisées pour prédire où le ballon entrera dans le but. De plus, la position du gardien de but au moment du tir est prise en compte, ainsi qu'un certain nombre d'autres caractéristiques telles que le nombre de défenseurs entre le ballon et le poteau de but et la vitesse du ballon. Toutes ces données sont ensuite transmises à un modèle ML (xGBoost), qui est déployé sur Inférence sans serveur Amazon SageMaker pour générer une prédiction sur la probabilité que le coup soit sauvé.
La logique BMF elle-même (à l'exception du modèle ML) s'exécute sur un AWSFargate récipient. Pour chaque prédiction xSaves, il produit un message avec la prédiction en tant que charge utile, qui est ensuite distribué par un courtier de messages central s'exécutant sur Amazon Managed Streaming pour Apache Kafka (AmazonMSK). Les informations sont également stockées dans un lac de données pour de futurs audits et améliorations du modèle. Le contenu des messages Kafka est ensuite écrit via un AWS Lambda fonction à un Amazon Aurora sans serveur base de données à présenter dans un Amazon QuickSight tableau de bord. Le schéma suivant illustre cette architecture.
Résumé
Le nouveau Bundesliga Match Fact Keeper Efficiency mesure les compétences d'arrêt de tir des gardiens de but de la Bundesliga, qui sont considérés comme parmi les meilleurs au monde. Cela donne aux fans et aux commentateurs l'occasion unique de comprendre quantitativement à quel point la performance d'un gardien de but a contribué au résultat d'un match ou à des réalisations saisonnières d'une équipe.
Ce Bundesliga Match Fact a été développé par une équipe d'experts de la Bundesliga et d'AWS. Les performances remarquables des gardiens de but sont poussées dans le téléscripteur en direct de la Bundesliga dans l'application mobile et sur la page Web. Les commentateurs de match peuvent observer une efficacité exceptionnelle du gardien grâce à la chercheur d'histoires de données, et des visuels sont présentés aux fans dans le cadre de flux de diffusion.
Nous espérons que vous apprécierez ce tout nouveau Bundesliga Match Fact et qu'il vous fournira de nouvelles informations sur le jeu. Pour en savoir plus sur le partenariat entre AWS et la Bundesliga, visitez Bundesliga sur AWS!
Nous sommes ravis d'apprendre quels modèles vous découvrirez. Partagez vos idées avec nous : @AWScloud sur Twitter, avec le hashtag #BundesligaMatchFacts.
À propos des auteurs
Javier Poveda-Panter est Senior Data Scientist pour les clients sportifs EMEA au sein de l'équipe AWS Professional Services. Il permet aux clients du domaine des sports-spectacles d'innover et de capitaliser sur leurs données, en offrant des expériences utilisateur et fan de haute qualité grâce à l'apprentissage automatique et à la science des données. Il suit sa passion pour un large éventail de sports, de musique et d'IA pendant son temps libre.
Tarek Haschemi est consultant au sein d'AWS Professional Services. Ses compétences et domaines d'expertise incluent le développement d'applications, la science des données, l'apprentissage automatique et le big data. Il assiste les clients dans le développement d'applications basées sur les données dans le cloud. Avant de rejoindre AWS, il a également été consultant dans diverses industries telles que l'aviation et les télécommunications. Il est passionné par l'accompagnement des clients dans leur parcours de données/IA vers le cloud.
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Fotinos Kyriakides est un ingénieur ML avec AWS Professional Services. Il concentre ses efforts dans les domaines de l'apprentissage automatique, des MLOps et du développement d'applications, en aidant les clients à développer des applications dans le cloud qui exploitent et innovent sur les informations générées à partir des données. Dans ses temps libres, il aime courir et explorer la nature.
Uwé Dick est Data Scientist chez Sportec Solutions AG. Il travaille pour permettre aux clubs et aux médias de Bundesliga d'optimiser leurs performances à l'aide de statistiques et de données avancées, avant, après et pendant les matchs. Dans ses temps libres, il se contente de moins et essaie juste de durer les 90 minutes complètes pour son équipe de football récréative.
Luuk Figdor est conseiller principal en technologie sportive au sein de l'équipe AWS Professional Services. Il travaille avec des joueurs, des clubs, des ligues et des sociétés de médias telles que la Bundesliga et la Formule 1 pour les aider à raconter des histoires avec des données à l'aide de l'apprentissage automatique. Dans ses temps libres, il aime tout apprendre sur l'esprit et l'intersection entre la psychologie, l'économie et l'IA.
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