© 2013 IBM Corporation1 Peut-on prévoir à court et moyen terme grâce au Big Data ? L’exemple de Roland-Garros 4 avril 2013 Claire Herrenschmidt Responsable.

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1 © 2013 IBM Corporation1 Peut-on prévoir à court et moyen terme grâce au Big Data ? L’exemple de Roland-Garros 4 avril 2013 Claire Herrenschmidt Responsable des partenariats sportifs IBM France @ClairePH

2 © 2013 IBM Corporation2 Agenda  Quelques chiffres  La collecte des données pendant le tournoi  Les chiffres et les clés d’un match  Analyse des médias sociaux

3 © 2013 IBM Corporation3 Roland-Garros en quelques chiffres 20 épreuves Plus de 460 000 spectateurs 19 733 personnes accréditées 9000 km de cables 10 000 prises RJ45 Montage en 1,5 mois Démontage en 2 semaines 167 applications 2500 téléviseurs IP TV Premier site internet en 1996 57 000 visiteurs en 1996 …à + de 14 millions en 2012 333 millions de pages vues Plus de 200000 fans twitter Plus de 700 000 fans facebook Première finale pour Djokovic 1,5 t de pâtes pour les joueurs 60 000 balles utilisées 330 000 produits dérivés vendus 329159 billets électroniques 234 matchs gagnés en grand Chelem pour Roger F

4 © 2013 IBM Corporation4 Roland-Garros en quelques chiffres Le Big Data dans les tournois du Grand Chelem Plus de 41 millions de points collectés En 8 années

5 © 2013 IBM Corporation5 La collecte des données : Scores, vitesse et statistiques 20 courts 200 points par match 28 233 points Simple mes. 240 km/h Taylor Dent 207 km/h Venus Williams télévisionsmartrolandgarros.com affichage sur le court

6 © 2013 IBM Corporation6 Dans le sport comme dans le business, les données changent la donne

7 © 2013 IBM Corporation7 Statistiques de service

8 © 2013 IBM Corporation8 Analyse d’un match : les statistiques

9 © 2013 IBM Corporation9 Analyse d’un match : la courbe de dynamique

10 © 2013 IBM Corporation10 Analyse d’un match : les clés du match

11 © 2013 IBM Corporation11 Les clés du match déterminent un style de joueur  Style offensif  Style défensif  Endurance

12 © 2013 IBM Corporation12 Efficacité des clés à Roland-Garros 2012

13 © 2013 IBM Corporation13 Efficacité des clés à Roland-Garros (Simple Messieurs) en fonction des tours Nb de clés atteintes supérieur à l’adversaire Nb de clés atteintes égal à l’adversaire Lecture : En demi finales (S), 83% des sets ont été gagnés par le joeur qui avait atteint plus de clés Nb de clés atteintes inférieur à l’adversaire

14 © 2013 IBM Corporation14 Analyse de l’utilisation des clés (Simple Messieurs)

15 © 2013 IBM Corporation15 La bataille des tweets !

16 © 2013 IBM Corporation16 Points remarquables : - Les 4 joueurs Federer, Tsonga, Nadal et Djokovic représentent à eux seuls plus de la moitié des commentaires sur le net (54%). - La gagnante du tournoi, Maria Sharapova, apparaît en 5 ème position avec 7% du volume totale. 14% 17% 13% 10% 18% 7% 5% 4% 3% 4% Période : du 30 avril 2012 au 20 juin 2012, tout attributs, toutes sources, langue française Nombre de messages postés : 103586 Nombre total de documents analysés : 337988 Documents (depuis le 30 avril 2012) Analyse des médias sociaux : de qui a -t-on le plus parlé ?

17 © 2013 IBM Corporation17 Conclusion  A voir, video d’Alex Loth sur YouTube  http://youtu.be/KOrPIJ8tEBohttp://youtu.be/KOrPIJ8tEBo  Le sport est un business (presque) comme un autre  Les solutions Big Data d’analyse prédictive permettent de mieux exploiter les données des matchs passés pour fournir des critères clés à suivre pour assurer son succès. Les clés donnent des tendances mais ne disent pas qui va gagner …!  Les solutions Big Data d’analyse des médias sociaux permettent à la fois de comptabiliser et aussi de comprendre ce qui se dit et de percevoir des sentiments positifs, négatifs, de dégager des tendances, des sujets en provenance de l’écoute des réseaux sociaux.  Les solutions utilisées dans le sport le sont aussi dans les affaires !

18 © 2013 IBM Corporation18 #ibmrgIBM France Ibm.com/rolandgarros