La finale des championnats du monde de League of Legends s’est déroulé le samedi 6 novembre 2021, après plus d’un mois de compétition. Les Chinois de l’équipe e-sport Edward Gaming ont créé la surprise en remportant le très convoité trophée. Ils ont surclassé les favoris et tenants du titre, l’équipe sud-coréenne Damwon, en cinq manches.
À très haut niveau, l’e-sport met en lumière de nouveaux champions, obsédés par la performance, de nouveaux athlètes très exigeants au quotidien pouvant résoudre des problèmes d’une très grande complexité dans des laps de temps record. Dans le cas de League of Legends, les équipes de 5 joueurs s’affrontent sur une carte symétrique, composée de trois couloirs de circulations principaux insérés dans une jungle anarchique. L’objectif de victoire vise la destruction des défenses de la base adverse jusqu’à son cœur, appelé Nexus. Chaque joueur choisit son champion parmi 150 personnages, aux compétences et styles de jeu uniques. Il choisit un rôle spécifique dans son équipe pour optimiser les synergies et remporter la victoire.
L’atteinte de cet objectif n’est pas si simple. Il suppose une analyse minutieuse de ses propres ressources et des caractéristiques spécifiques de chaque adversaire. La performance passe par un schéma cognitif décisionnel efficient : prélever, traiter, décider, planifier. Dans ce cadre, l’analyse statistique alimentée par l’intelligence artificielle facilite la montée en puissance vers le plus haut niveau…
À la différence du joueur occasionnel, le professionnel a étudié tous les détails et prend en considération toutes les variables à sa disposition. Au-delà de la préparation physique et mentale, il utilise l’analyse statistique pour anticiper ses choix à venir en fonction de son expérience du jeu. Le classement d’une équipe professionnelle dépend de la façon dont une équipe comprend les statistiques de chaque héros utilisé, leur synergie, leurs compétences et leur capacité de performance globale dans un contexte spécifique tenant compte des particularités des adversaires.
Une société de performance
La résolution de problème est déjà largement présente dans notre société.
Les écosystèmes dans lesquels nous sommes tous immergés sont de plus en plus nombreux et de plus en plus complexes. On pourrait même les qualifier de polymorphes, au sens où ils continuent à évoluer dans le temps. La crise du Covid, ses multiples variants, son impact sur l’économie, la politique et la société de manière globale le mettent en évidence.
Pour mieux appréhender la complexité de ces problèmes, les comprendre et mieux guider nos décisions, de nouvelles technologies ont fait leur apparition. L’intelligence artificielle et le big data font aujourd’hui partie du langage courant. La dématérialisation des données et leur numérisation ont favorisé leur développement, nous engageant ainsi dans un processus qui repose sur le nombre. Les statistiques envahissent notre quotidien pour l’optimiser. Impossible de se le cacher, nous vivons dans une société qui exige la performance et la réussite à tout prix, une société qui se cherche des indicateurs pour évaluer, comparer, hiérarchiser, mais aussi et surtout pour guider ses choix.
L’héritage du courant sportif traditionnel
L’e-sport comme le sport traditionnel ne peuvent échapper à ces nouveaux enjeux sociétaux. La performance, inhérente à de nombreuses activités physiques et sportives, s’explicite déjà depuis très longtemps aux yeux de tous. Et rien n’est plus efficace que la mesure impartiale chiffrée qui permet la comparabilité dans le temps. La mesure statistique de la performance permet de dégager dans le temps des normes, des moyennes, des écarts types, organisateurs de la pratique sportive (Code de pointage, indicateur de compétences, grille de cotation). L’élévation d’un athlète vers le haut niveau repose sur sa capacité à mieux gérer et comprendre ces données, ce qu’il a fait et ce qu’il doit faire dans un contexte donné pour être le meilleur. Comme le souligne [Kevin Jerries], Data Analyst chez Stats Perform, « une bonne maîtrise de la data permet de développer un avantage compétitif » certain.
Par exemple, la start-up PlaySight utilise sa technologie avant-gardiste pour collecter des données sur toutes les actions réalisées sur le terrain, le court ou le ring. Sa technologie « Smart Court » consiste en six caméras installées autour d’un terrain de tennis (ce qui la rend « intelligente »). Le traitement visuel en 3D procure une vidéo et des analyses en temps réel, une nouvelle façon de s’entraîner et de jouer tout en utilisant des outils didactiques interactifs et motivants pour les tennismen de haut niveau.
E-sport, big data et IA
Comme pour le sport, l’e-sport et son évolution sont intimement liés à l’utilisation des statistiques, sources essentielles à la compréhension d’un environnement difficile d’accès. Son univers très mathématisé trouve tout son sens lorsque les chiffres sont mis en relation les uns avec les autres.
Ce n’est pas si simple, car le volume des données est considérable dans les sports électroniques : leur stockage pouvant se réaliser de manière automatique et directe. Cette récolte des informations est capitale, car plus leur nombre est important, plus le niveau de leur fiabilité et de leur légitimité sera élevé.
Cette collecte peut se réaliser via des trackers, ou des logiciels d’enregistrement (VideoProc, DemoCreator) avec des cartes de capture (Elgato, Avermedia, Hauppauge), périphériques matériels qui permettent la réception et l’enregistrement des données. Mais elle peut aussi se faire sur des sites web, comme hsreplay.com ou dotabuff.com.
Pour des recherches de plus haute qualité en termes de data et de statistiques prédictives, il est également possible de faire appel à des entreprises spécialisées dans le Gaming Analytics.
C’est grâce à leur travail que les données brutes offertes par le big data se transforment en données raffinées (smart data) répondant à des exigences spécifiques.
Mobalytics utilise les API (Application Programming Interface) existantes et d’autres données disponibles pour capturer les informations importantes nécessaires à l’évaluation des compétences de jeu d’un joueur. Grâce à ce qu’il appelle le Gamer Performance Index (GPI), Mobalytics fournit un instantané du style de jeu d’un joueur, avec toutes ses forces et ses faiblesses, en une seule image. Cela lui permet non seulement de voir ce qu’il doit améliorer, mais aussi de mieux se mesurer à ses concurrents ou de constituer une équipe plus efficace.
PandaScore constitue le principal fournisseur de données et de cotes pour les sports électroniques alimenté par l’intelligence artificielle. Il collecte les données de tous les matchs professionnels de jeux comme League of Legends, CSGO, Overwatch ou encore Dota 2 et les fournit aux acteurs de l’e-sport (Media, Equipes pro., Apps de score, Sites de paris) sous forme de statistiques ou encore de côtes.
Concernant le traitement des données, il faut savoir que les éditeurs de jeux, les équipes professionnelles recrutent des analystes dont la mission est axée sur le raffinage des données, le décryptage des macros, méso et micro tendances, avec souvent des particularités qui répondent à des attentes précises. Le data analyste va extraire les données, les mesurer, les analyser et les traduire en fonction des attentes.
Les meilleurs joueurs mondiaux peuvent aller encore plus loin en suivant des stratégies directement générées par l’IA pour emporter la victoire. Dans le cadre de la préparation d’une compétition, l’IA vous guide dans vos choix, vous corrige ou confirme votre point de vue. SenpAI.GG, par exemple, est un coach de jeux vidéo pouvant vous transformer en joueur pro avec son système inspiré de la technologie IA.
Ainsi, les statistiques et l’intelligence artificielle sont au cœur des sports électroniques. Le suivi de l’E-coach, du data analyste ou de l’IA donne aux joueurs professionnels un avantage compétitif non négligeable. L’accès aux statistiques se fait via des trackers pour à peu près tous les eSportifs. Ce qui change, c’est d’une part la présence d’un analyste expert, mais aussi la capacité du professionnel à être critique des chiffres et de les confronter à son expérience de jeu accrue pour les valider ou les invalider… Parfois même, en développant une stratégie de jeu spécifique, il peut altérer une statistique établie pour être encore plus performant.