Startup confidentiel – Assistant IA vidéo pour entraîneurs de football
01Résumé
Développement d’une solution d’assistance IA pour les entraîneurs de football, permettant d’analyser automatiquement les vidéos des matchs et des entraînements afin d’optimiser les décisions tactiques et la performance des joueurs, notamment lors des revues vidéo d’après match ou séance. La plateforme combine vision par ordinateur, analyse statistique avancée et recommandations générées par LLM pour transformer des heures de vidéo en insights directement exploitables par les staffs techniques.
02Description
Le projet consiste à doter une startup spécialisée dans la performance football d’un assistant IA capable d’analyser automatiquement les vidéos de matchs et d’entraînements. Les flux vidéo sont traités par des modèles de Computer Vision pour détecter le ballon, les positions des joueurs, les trajectoires, les contacts et les principales phases de jeu. Ces données structurées alimentent ensuite des modules d’analyse statistique et un LLM, afin de produire des synthèses lisibles par les entraîneurs : temps forts, patterns tactiques, comportements récurrents par joueur ou par ligne. L’interface Flutter permet aux staffs de naviguer dans les séquences clés, de filtrer par type de situation (transitions, pressing, coups de pied arrêtés, etc.) et de préparer rapidement les revues vidéo collectives. Le back-end Django / Python orchestre les traitements, la gestion des données et l’exposition des API, dans une logique de MVP déjà opérationnel et extensible.
03Enjeux
- Volume très important de vidéos (matches, entraînements) rendant les revues manuelles longues, incomplètes et fortement dépendantes de la subjectivité des observateurs.
- Besoin d’objectiver la performance des joueurs et des lignes (déplacements, intensité, respect des consignes tactiques) à partir de données fiables et comparables dans le temps.
- Nécessité de préparer plus rapidement les débriefings vidéo, en ciblant les séquences les plus pertinentes pour l’équipe et en réduisant la charge de préparation pour le staff.
- Volonté pour la startup de construire un socle technologique différenciant sur le marché des solutions de performance football en combinant Computer Vision, statistiques avancées et IA générative.
04Notre solution
- Conception d’une plateforme end-to-end qui ingère les vidéos de matchs et d’entraînements, les découpe en séquences et applique des modèles YOLO pour détecter ballon, joueurs, trajectoires et contacts.
- Structuration des données issues de la vision par ordinateur pour alimenter des analyses statistiques (occupation des espaces, distances, enchaînements de passes, transitions, phases défensives / offensives).
- Intégration d’un LLM via LangChain et Gemini pour générer des synthèses tactiques en langage naturel, adaptées aux besoins des entraîneurs et des préparateurs.
- Développement d’une application Flutter pour permettre au staff de naviguer dans les séquences clés, filtrer par situation de jeu et préparer les revues vidéo d’après match de manière plus rapide et structurée.
- Mise en place d’un back-end Django / Python orchestrant les traitements, la gestion des données, les API et les scénarios d’évolution produit (ajout de nouveaux indicateurs, nouveaux sports, etc.).
05Résultats & impact
- Réduction significative du temps nécessaire pour préparer les revues vidéo d’après match ou entraînement, grâce à l’identification automatique des séquences clés.
- Mise à disposition d’une lecture plus objective de la performance (par joueur, par ligne, par type de situation), facilitant les décisions tactiques et le travail de préparation.
- Amélioration de la qualité des échanges entre staff et joueurs grâce à des séquences ciblées et à des commentaires générés en langage clair.
- Création d’un socle technologique réutilisable pour adresser d’autres championnats ou sports collectifs et intégrer, à terme, des modules complémentaires (prévention des blessures, scouting, analyse de l’adversaire).
