POURQUOI LA NFL A CHOISI AWS POUR LES STATS

La grande majorité des processus de machine learning (ML) observés dans le cloud aujourd'hui sont réalisés sur AWS. C'est pourquoi AWS est la solution idéale pour la NFL, car celle-ci peut tirer parti de la puissance de ses données grâce à une analytique sophistiquée. La NFL utilise la puissance du ML d'AWS pour les stats dont elle se sert tant pour créer de nouvelles statistiques et améliorer la santé et la sécurité des joueurs que pour créer une meilleure expérience pour les supporters, les joueurs et les équipes, le tout en temps réel.

Machine Learning

C'est grâce au ML que la NFL peut générer des stats en utilisant des services de machine learning et d'analytique des données pour améliorer la précision, la vitesse et les informations fournies par sa plateforme Next Gen Stats.

Accès rapide

À l'aide de l'outil d'informatique décisionnelle Amazon QuickSight, la NFL peut obtenir une meilleure compréhension tout en ouvrant un accès aux données pour les supporters, les diffuseurs et la rédaction.

Rapidité

L'utilisation d'Amazon SageMaker pour créer, entraîner et exécuter des modèles prédictifs a permis de réduire de 12 heures à 30 minutes le temps nécessaire pour obtenir des résultats.

UTILISER DES STATS POUR ENGAGER LES FANS

S'il y a un match, la NFL peut en faire des stats. La ligue a généré plusieurs statistiques avec le Machine Learning sur AWS, chacune reposant sur différents points de données. En voici quelques exemples. Pour en savoir plus, consultez la page nextgenstats.nfl.com

Score de passes

Un outil d’IA unique en son genre qui mélange sept modèles de ML, y compris un nouveau modèle pour prédire la valeur d’une passe avant que le ballon soit lancé, pour évaluer les performances en passes des quarterbacks.

Probabilité de réussite

Ce modèle prédictif utilise Amazon SageMaker pour calculer la probabilité qu'une passe donnée soit réussie en fonction de la distance de la passe, de la distance entre le récepteur et le défenseur le plus proche, de son positionnement sur le terrain, de la pression exercée sur un quart-arrière, etc.

Guide de décision 4down

Utilise Amazon SageMaker pour analyser les probabilités de victoire, ce qui informe sur la manière dont le jeu va évoluer en fonction de résultats hypothétiques et de probabilités de conversion, prédisant ainsi si la faute entraînera un 4 down ou une conversion à 2 points.

Yards gagnés attendus

Cette métrique utilise Amazon SageMaker pour prédire le nombre de yards qu'un porteur de ballon devrait gagner sur une portée donnée en fonction de l'emplacement, de la vitesse et de la direction relatifs des bloqueurs et des défenseurs.

APPLICATION DU MACHINE LEARNING AUX DONNÉES

En tirant parti de la large gamme de fonctionnalités de machine learning basées sur le cloud d'AWS, la NFL fait passer ses stats du jour du match au niveau supérieur afin que les fans, les diffuseurs, les entraîneurs et les équipes puissent bénéficier d'informations plus détaillées.

Les données d'entraînement issues des statistiques traditionnelles, ainsi que les données collectées à partir du stade, passeront par des centaines de processus en quelques secondes avant que le résultat ne soit transmis à Amazon SageMaker. À partir de là, les modèles de machine learning créés par l'équipe NGS ingèrent les données, lesquelles entraînent et affinent continuellement les modèles. Les modèles de machine learning sont ensuite utilisés ou déduits en temps réel pendant les matches pour générer des résultats tels que des formations, des itinéraires et des événements.

« Nous avons choisi AWS, car celui-ci combine à la fois une offre cloud avancée, de puissantes fonctionnalités de machine learning et une expérience opérationnelle à l'échelle dont nous avons besoin. En optimisant Next Gen Stats avec AWS, nous serons en mesure de lancer notre [saison] avec un contenu encore plus percutant et significatif, révélant des informations encore plus détaillées sur le football que jamais auparavant. »

- Matt Swensson, Vice-président, Produits et technologie émergents de la NFL

MISER À LONG TERME SUR LE MACHINE LEARNING AVEC LA NFL

Vous voulez voir le playbook ? Découvrez-en davantage sur l'adoption du machine learning de la NFL, avec une introduction de Michelle R. McKenna, Directrice informatique de la NFL, et découvrez comment son équipe Next Gen Stats a collaboré avec celle d'AWS Machine Learning Solutions Lab pour créer, entraîner et déployer leurs modèles de machine learning sur Amazon SageMaker.

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