Le centre des Kings de Los Angeles Anze Kopitar (11) et le centre des Golden Knights de Vegas William Karlsson (71) se disputent la pièce après être entrés en collision en première période d’un match de hockey de la LNH le vendredi 18 février. 2022, à Las Vegas. (AP Photo/David Becker)
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La LNH déploie de nouvelles statistiques de probabilité de mise au jeu qui utilisent une décennie de données et d’analyses dans le jeu pour déterminer la probabilité que chaque joueur du cercle remporte le tirage.
La ligue et les services Web d’Amazon ont lancé mardi une nouvelle fonctionnalité. Il s’agit de la dernière innovation dans le domaine du suivi et des joueurs et pourrait être le début de la technologie d’apprentissage automatique dans le hockey avec des implications pour le jeu et de nombreuses autres statistiques.
En utilisant les informations des 10 dernières années du jeu en combinaison avec les lieux de match, les situations de jeu et les performances des joueurs, le logiciel AWS libère un pourcentage des chances de savoir qui jouera dans les secondes avant que le joueur de ligne ne le libère.
“Le hockey est une série de tant d’événements qui mènent à des résultats”, a déclaré le vice-président exécutif du développement et de l’innovation de la LNH, Dave Lehanski. “Nous avons identifié la mise au jeu comme un élément clé de cela – le début de certains de ces événements extraordinaires, et c’est là que nous voulons commencer l’analyse.”
Le graphique de probabilité de mise au jeu devrait faire ses débuts sur Sportsnet au Canada cette semaine et sur ESPN et Turner plus tard en mars. Ci-dessous, les statistiques peuvent être une opportunité de pari pour parier sur des jeux en temps réel.
“Cette technologie le permettra”, a déclaré Lehanski, s’en remettant aux officiels de la ligue sur ce qui pourrait être une option de pari dans un proche avenir. “Cette technologie est en place et arrivera bientôt à un endroit où presque tous les événements du jeu pourront être traités pour être potentiellement un type de pari, quelque chose sur lequel on peut parier. ”
Priya Ponnapalli, directrice principale du Machine Learning Solutions Lab d’Amazon, a déclaré que la LNH et AWS ont construit le modèle en utilisant les données de milliers de mises au jeu du système d’information et de suivi du hockey (HITS) de la LNH.
“Ces sources de données sont très différentes et complexes, combinant des informations telles que les statistiques des matchs à domicile et à l’extérieur, l’historique des matchs en tête-à-tête, les caractéristiques des joueurs telles que la taille, le poids et les mains ainsi que le contexte du jeu tel que le lieu de mise au jeu, le score du jeu, et le temps face à face », a-t-il déclaré. “Cette combinaison de taux de réussite historiques, de fonctionnalités de match de joueur et de contexte de jeu combine les HITS et les données de suivi des joueurs pour fournir une perspective complète de la dynamique de mise au jeu.”
Lehanski a déclaré que de telles idées ont commencé sur les pièces brillantes de FoxTrax du commissaire Gary Bettman et du directeur de la télévision David Hill du milieu des années 1990. La technologie a tellement progressé qu’elle a ouvert la voie à des éléments plus précis tels que de nouveaux prédicteurs de mise au jeu.
“Vraiment, ce n’est que le début”, a déclaré Lehanski. “Aujourd’hui, nous ne parlons que de désaccords face à face, mais cela peut élargir notre regard sur les gardiens de but, les jeux de pouvoir et presque tout. Il y en a bien d’autres. »
Ce n’est peut-être pas aussi scientifique que certaines des données d’autres sports – principalement en raison du caractère aléatoire qui existe dans le hockey. C’est pourquoi NHL et AWS se concentrent sur la redéfinition en tant que passerelle vers des données plus avancées.
“Contrairement au baseball où il y a un lanceur, il y a un lancer, il y a un frappeur, il y a un swing, vous pouvez analyser chaque lancer comme un événement intelligent”, a déclaré Lehanski. “C’est difficile à faire dans notre jeu. Nous l’aimons parce que c’est ce qui rend ce jeu si unique – c’est ce qui rend tous ces jeux si incroyables, toutes les petites choses qui doivent être assemblées. Pour l’instant, ce que nous essayons de faire, c’est d’utiliser la technologie pour réorganiser le jeu et identifier toutes les petites choses qui se réunissent pour que les fans l’apprécient et le comprennent. »
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