0:00:00.660,0:00:04.597
Mes collègues et moi sommes fascinés[br]par la science des « points mobiles ».

0:00:04.597,0:00:06.127
Alors, c'est quoi ces points ?

0:00:06.127,0:00:07.468
Eh bien, c'est nous tous.

0:00:07.468,0:00:11.991
Nous nous déplaçons chez nous,[br]au bureau, au magasin, en voyage

0:00:11.991,0:00:14.957
à travers les villes et[br]autour du monde.

0:00:14.958,0:00:18.509
Ça ne serait pas génial si on pouvait[br]comprendre tous ces mouvements ?

0:00:18.509,0:00:21.803
Si on pouvait trouver des schémas,[br]leur sens et mieux les comprendre ?

0:00:21.803,0:00:24.074
Nous avons la chance de vivre à une époque

0:00:24.074,0:00:28.565
où nous excellons à capturer [br]des informations sur nous-mêmes.

0:00:28.807,0:00:32.510
Donc que ce soit par des capteurs,[br]des vidéos ou des applications,

0:00:32.510,0:00:35.775
on peut suivre nos mouvements[br]d'une façon incroyablement détaillée.

0:00:36.092,0:00:40.504
En fait, un des secteurs dans lequel[br]nous avons les meilleures données

0:00:40.504,0:00:42.706
sur le mouvement est le sport.

0:00:42.706,0:00:48.045
Que ce soit le basket, le baseball,[br]le foot ou le football américain,

0:00:48.045,0:00:51.945
nous équipons nos stades et nos joueurs[br]afin de suivre leurs mouvements

0:00:51.945,0:00:53.818
à chaque fraction de seconde.

0:00:53.818,0:00:58.168
En fait nous transformons[br]nos athlètes en –

0:00:58.168,0:01:00.197
vous avez surement deviné,

0:01:00.197,0:01:01.587
des points mobiles.

0:01:01.946,0:01:06.816
Nous avons donc des tonnes de points[br]mobiles ; comme toutes les données brutes,

0:01:06.816,0:01:09.334
c'est difficile à traiter[br]et pas vraiment intéressant.

0:01:09.334,0:01:13.198
Mais il y a des choses que les entraîneurs[br]de basket, par exemple, veulent savoir.

0:01:13.198,0:01:17.106
Le problème, c'est que pour les obtenir,[br]il faudrait qu'ils regardent

0:01:17.113,0:01:20.256
chaque seconde de chaque match, [br]s'en rappellent et les analysent.

0:01:20.256,0:01:21.941
Personne n'est capable de le faire,

0:01:21.941,0:01:23.700
mais une machine le peut.

0:01:23.700,0:01:27.423
Le problème, c'est qu'elle ne peut[br]pas voir avec les yeux de l'entraîneur.

0:01:27.423,0:01:29.624
Du moins pas jusqu'à maintenant.

0:01:30.228,0:01:32.867
Alors qu'a-t-on appris[br]à la machine pour qu'elle voie ?

0:01:33.569,0:01:35.566
On a commencé simplement.

0:01:35.566,0:01:39.229
On lui a d'abord appris des choses comme[br]les passes, les tirs et les rebonds –

0:01:39.229,0:01:41.658
que la plupart des fans[br]devraient connaître.

0:01:41.658,0:01:44.444
Et puis on est passé à des choses [br]un peu plus compliquées.

0:01:44.444,0:01:49.422
Des choses comme des post-ups,[br]des pick and rolls et des isolements.

0:01:49.422,0:01:53.304
Peut-être ne les connaissez-vous pas, mais[br]la plupart des joueurs les connaissent.

0:01:53.560,0:01:58.930
De nos jours, les machines comprennent[br]des événements complexes

0:01:58.930,0:02:02.077
comme orienter et poser des écrans.

0:02:02.077,0:02:04.747
Des choses que seuls [br]les professionnels connaissent.

0:02:04.751,0:02:09.159
Nous avons appris à une machine à voir[br]avec les yeux d'un entraîneur.

0:02:10.009,0:02:11.866
Alors, comment y sommes-nous parvenus ?

0:02:12.511,0:02:15.564
Si je demandais à un entraîneur [br]de décrire un pick and roll,

0:02:15.564,0:02:17.343
ils me donneraient une description.

0:02:17.343,0:02:20.437
Et si je l'encodais en un algorithme,[br]ce serait très mauvais.

0:02:21.026,0:02:25.364
Il se trouve que le pick and roll est [br]cette danse au basket entre 4 joueurs,

0:02:25.364,0:02:27.206
deux à l'attaque et deux à la défense.

0:02:27.206,0:02:29.127
Et voilà à peu près comment ça se passe.

0:02:29.128,0:02:31.701
Du côté de l'attaque, [br]il y a ce type sans le ballon

0:02:31.701,0:02:34.858
et il se met près du type qui[br]couvre le type qui a le ballon,

0:02:34.858,0:02:36.169
et il reste là

0:02:36.169,0:02:38.279
et tous les deux bougent [br]et le jeu continue,

0:02:38.279,0:02:40.123
et voilà : un pick and roll.

0:02:40.123,0:02:41.805
(Rires)

0:02:41.805,0:02:44.287
C'est aussi un exemple[br]d'un très mauvais algorithme.

0:02:44.913,0:02:49.277
Donc si le joueur interférant, [br]celui qu'on appelle le garde--

0:02:49.278,0:02:52.190
s'approche mais ne s'arrête pas,

0:02:52.190,0:02:54.592
il ne s'agit sans doute pas[br]d'un pick and roll.

0:02:54.592,0:02:58.535
Ou bien s'il s'arrête, [br]mais pas assez près,

0:02:58.535,0:03:00.665
il ne s'agit sûrement pas[br]d'un pick and roll.

0:03:00.665,0:03:03.718
Ou, s'il s'approche vraiment [br]et il s'arrête

0:03:03.718,0:03:07.246
mais ça se passe sous le panier,[br]ce n'est sans doute pas un pick and roll.

0:03:07.246,0:03:08.246
Ou alors je me trompe

0:03:08.246,0:03:10.874
et tous ces exemples [br]sont des pick and roll.

0:03:10.874,0:03:14.572
Tout dépend du timing,[br]des distances et des emplacements,

0:03:14.572,0:03:16.577
et c'est ça qui est difficile à apprécier.

0:03:16.579,0:03:20.667
Mais heureusement, on peut apprendre[br]aux machines à décrire les choses

0:03:20.667,0:03:23.385
qu'on connaît, bien au-delà [br]de nos capacités.

0:03:23.385,0:03:24.605
Alors comment ça marche ?

0:03:24.605,0:03:26.289
Eh bien, on utilise des exemples.

0:03:26.289,0:03:28.990
On va voir la machine et on lui dit :[br]« Bonjour, machine.

0:03:28.990,0:03:32.520
Voila des exemples de pick and roll,[br]et voici des choses qui n'en sont pas.

0:03:32.520,0:03:35.204
S'il te plaît, trouve un moyen [br]de faire la différence. »

0:03:35.204,0:03:38.358
Il s'agit de trouver les caractéristiques[br]permettant la séparation.

0:03:38.358,0:03:40.143
Alors pour lui enseigner[br]la différence

0:03:40.143,0:03:41.585
entre une pomme et une orange,

0:03:41.585,0:03:44.337
pourquoi ne pas utiliser[br]les couleurs et les formes ?

0:03:44.337,0:03:47.074
Et le problème à résoudre c'est,[br]quelles sont ces choses ?

0:03:47.074,0:03:48.760
Quelles sont les caractéristiques

0:03:48.760,0:03:50.530
permettant à l'ordinateur de naviguer

0:03:50.530,0:03:52.708
dans le monde des points mobiles ?

0:03:52.708,0:03:54.458
Comprendre toutes ces relations

0:03:54.458,0:03:56.432
avec des positions relatives et absolues,

0:03:56.432,0:03:59.472
la distance, le temps, les vélocités –

0:03:59.472,0:04:02.972
c'est vraiment le cœur de la science[br]des points mobiles,

0:04:02.972,0:04:04.392
ou bien, comme on l'appelle :

0:04:04.392,0:04:07.956
schéma spatio-temporel de reconnaissance[br]en langage académique.

0:04:07.956,0:04:10.913
Parce que tout d'abord, [br]il faut que ça sonne compliqué.

0:04:10.913,0:04:12.215
Parce que ça l'est.

0:04:12.215,0:04:15.365
Mais, pour les entraîneurs,[br]le problème n'est pas de savoir

0:04:15.365,0:04:17.228
s'il s'agit d'un pick and roll ou non.

0:04:17.228,0:04:20.037
Ils veulent savoir comment[br]le pick and roll a pu avoir lieu.

0:04:20.037,0:04:22.654
Et pourquoi c'est important[br]pour eux ? Je vous explique.

0:04:22.654,0:04:24.746
Il se trouve que [br]dans le basketball moderne,

0:04:24.746,0:04:27.754
ce pick and roll est peut-être le type[br]de jeu le plus important.

0:04:27.754,0:04:30.155
Savoir comment l'initier[br]et en assurer sa défense,

0:04:30.155,0:04:33.079
est ce qui détermine la plupart[br]des victoires et des défaites.

0:04:33.079,0:04:36.451
Si bien que cette danse a beaucoup[br]de formes différentes

0:04:36.451,0:04:39.956
et pouvoir identifier ces variations[br]est vraiment ce qui compte,

0:04:39.956,0:04:43.138
et c'est pour ça qu'il faut que ce système[br]soit vraiment bon.

0:04:43.138,0:04:43.978
Un exemple :

0:04:43.978,0:04:46.041
2 joueurs en attaque,[br]2 en défense,

0:04:46.041,0:04:48.260
prêts à interpréter la danse [br]du pick and roll.

0:04:48.260,0:04:51.310
Celui qui a le ballon peut[br]prendre ou laisser.

0:04:51.310,0:04:55.134
Son coéquipier peut se diriger vers une [br]zone de terrain libre ou poser un écran.

0:04:55.134,0:04:58.157
Celui qui défend le ballon peut passer[br]au dessus ou en dessous.

0:04:58.157,0:05:01.949
Son coéquipier peut se tenir à[br]distance ou jouer « soft »

0:05:01.949,0:05:05.308
et ensemble ils peuvent passer le ballon[br]ou détruire le pick and roll

0:05:05.308,0:05:07.819
et je ne connaissais pas tout ça[br]quand j'ai commencé.

0:05:07.819,0:05:12.042
Ça serait super si tout le monde[br]pouvait suivre les flêches.

0:05:12.042,0:05:15.735
Ça rendrait notre vie bien plus simple,[br]mais les mouvements sont désordonnés.

0:05:15.735,0:05:20.525
Les gens gigotent beaucoup[br]et identifier ces variations

0:05:20.525,0:05:22.522
avec une grande netteté,

0:05:22.522,0:05:24.874
quant à la précision et au recalcul,[br]est difficile

0:05:24.874,0:05:28.385
parce que c'est ce qui est nécessaire[br]pour que l'entraîneur croit en vous.

0:05:28.385,0:05:32.062
Malgré toutes les difficultés à trouver[br]les traits spatiotemporels corrects,

0:05:32.062,0:05:33.018
on a réussi.

0:05:33.018,0:05:37.245
Les entraineurs font confiance à nos[br]machines pour identifier les variations.

0:05:37.478,0:05:41.071
Nous sommes au point où[br]presque toutes les équipes

0:05:41.071,0:05:42.874
en NBA cette année

0:05:42.874,0:05:47.160
utilisent notre logiciel, construit[br]sur une machine qui comprend

0:05:47.160,0:05:48.748
les points mobiles du basketball.

0:05:49.872,0:05:54.929
Nous avons même fourni des conseils[br]qui ont changé les stratégies

0:05:54.929,0:05:58.152
qui ont aidé des équipes à gagner[br]des matchs très importants,

0:05:58.152,0:06:02.151
et c'est vraiment passionnant parce qu'il [br]y a des entraîneurs qui sont en NBA

0:06:02.151,0:06:05.248
depuis 30 ans, qui acceptent [br]les avis d'une machine.

0:06:05.874,0:06:08.774
Et c'est passionnant,[br]c'est bien plus que le pick and roll.

0:06:08.774,0:06:10.880
Nos ordinateurs sont partis[br]de choses simples

0:06:10.880,0:06:13.011
et ont appris des choses plus complexes

0:06:13.011,0:06:14.920
et maintenant ils savent tant de choses.

0:06:14.920,0:06:17.462
Franchement, je ne comprends[br]pas tout ce qu'il fait,

0:06:17.462,0:06:21.105
et bien que ça ne soit pas si [br]étonnant d'être plus intelligent que moi,

0:06:21.105,0:06:24.783
on s'est demandé, est-ce qu'une machine[br]peut en savoir plus qu'un entraîneur ?

0:06:24.783,0:06:26.882
Peut-elle en savoir plus qu'une personne ?

0:06:26.882,0:06:28.858
Et il se trouve que la réponse est oui.

0:06:28.858,0:06:31.088
On veut que les joueurs[br]fassent de bons tirs.

0:06:31.088,0:06:32.699
Donc si je suis près du panier

0:06:32.699,0:06:34.984
et qu'il n'y a personne autour,[br]c'est un bon tir.

0:06:34.984,0:06:38.961
Si je suis loin du panier entouré de [br]défenseurs, c'est un mauvais tir.

0:06:38.961,0:06:43.819
Mais avant, on ne savait pas[br]quantifier le bon et le mauvais

0:06:43.819,0:06:45.346
jusqu'à maintenant.

0:06:45.346,0:06:48.716
Donc, ce qu'on peut faire, c'est utiliser[br]les traits spatio-temporels,

0:06:48.716,0:06:50.247
on a étudié tous les tirs.

0:06:50.251,0:06:53.250
On peut voir : Où est le tir ?[br]Quel est l'angle avec le panier ?

0:06:53.250,0:06:56.092
Où se tiennent les défenseurs ?[br]A quelle distance ?

0:06:56.092,0:06:57.253
Quels sont leurs angles ?

0:06:57.253,0:07:01.238
Quand il y a plusieurs défenseurs, on peut[br]regarder comment les joueurs se déplacent

0:07:01.238,0:07:02.487
et prédire le type de tir.

0:07:02.487,0:07:05.907
On peut étudier leur vélocité[br]et construire un modèle qui prédit

0:07:05.907,0:07:10.029
les chances que ce tir réussisse[br]dans ces circonstances.

0:07:10.188,0:07:11.943
Alors, pourquoi c'est important ?

0:07:12.102,0:07:14.955
On peut prendre le tir,

0:07:14.955,0:07:17.649
qui était une seule chose[br]et qui en devient deux :

0:07:17.649,0:07:20.284
la qualité du tir[br]et la qualité du tireur.

0:07:21.680,0:07:24.992
Voici un graphique à bulles,[br]indispensable dans une conférence TED.

0:07:24.992,0:07:25.954
(Rires)

0:07:25.954,0:07:27.365
Voici des joueurs du NBA.

0:07:27.365,0:07:30.509
Cette taille est la taille du joueur[br]et la couleur, sa position.

0:07:30.509,0:07:32.665
En abscisse,[br]on a la probabilité du tir.

0:07:32.665,0:07:34.912
Les gens sur la gauche[br]font des tirs difficiles

0:07:34.912,0:07:36.935
sur la droite, des tirs faciles.

0:07:36.935,0:07:39.281
En ordonnée, on trouve [br]leur habileté au tir.

0:07:39.281,0:07:41.887
Ceux qui sont bons sont en haut[br]et les mauvais en bas.

0:07:41.887,0:07:43.621
Par exemple, s'il y avait un joueur

0:07:43.621,0:07:45.718
qui réussissait généralement[br]47% de ses tirs,

0:07:45.718,0:07:47.418
c'était tout ce qu'on savait avant.

0:07:47.418,0:07:52.245
Mais maintenant, ce joueur fait des tirs[br]qu'un joueur du NBA moyen

0:07:52.245,0:07:54.250
réussirait 49% du temps,

0:07:54.250,0:07:55.888
donc il est moins bon de 2 points.

0:07:56.266,0:08:00.781
La raison pour laquelle c'est important:[br]il y a beaucoup de 47 sur le marché.

0:08:01.714,0:08:04.303
Donc, c'est vraiment important de savoir

0:08:04.303,0:08:08.293
si le 47 à qui vous envisagez de donner [br]100 millions de dollars

0:08:08.293,0:08:11.382
est un bon tireur qui fait de mauvais tirs

0:08:11.382,0:08:13.743
ou un mauvais tireur qui fait[br]de bons tirs.

0:08:14.553,0:08:18.447
La compréhension de la machine ne change[br]pas comment nous voyons les joueurs,

0:08:18.447,0:08:20.385
ça change la manière de voir le jeu.

0:08:20.385,0:08:24.068
Il y a deux ans, il y a eu[br]une finale passionnante.

0:08:24.068,0:08:26.834
Miami perdait par trois points[br]et il restait 20 secondes.

0:08:26.834,0:08:29.515
Ils étaient sur le point de perdre[br]le titre de champion.

0:08:29.515,0:08:32.763
Un homme nommé Lebron James a tiré[br]pour essayer d'égaliser le score.

0:08:32.763,0:08:33.887
Il a manqué.

0:08:33.887,0:08:35.882
Son coéquipier Chris Bosh a eu le rebond,

0:08:35.882,0:08:37.951
l'a passé à un autre coéquipier, [br]Ray Allen.

0:08:37.951,0:08:40.363
Il a marqué 3 points.[br]Il y a eu prolongation.

0:08:40.363,0:08:42.495
Ils ont gagné le match et le championnat.

0:08:42.495,0:08:45.381
C'était un des meilleurs matchs[br]de l'histoire du basketball.

0:08:45.381,0:08:48.053
Et notre capacité à connaître la[br]probabilité des tirs

0:08:48.053,0:08:49.801
pour chaque joueur à chaque seconde,

0:08:49.801,0:08:52.694
et les chances qu'ils ont d'avoir[br]un rebond à chaque seconde

0:08:52.694,0:08:56.526
peut éclairer ce moment comme[br]jamais auparavant.

0:08:57.358,0:09:00.130
Malheureusement, je ne peux pas [br]vous montrer cette vidéo.

0:09:00.130,0:09:04.767
Mais nous avons reconstruit [br]ce moment pour vous

0:09:04.767,0:09:07.338
lors de notre match hebdomadaire[br]il y a 3 semaines.

0:09:07.338,0:09:09.424
(Rires)

0:09:09.424,0:09:13.263
Et nous avons recréé[br]ce moment de révélation.

0:09:13.263,0:09:17.122
Alors, nous voilà.[br]Nous sommes à Chinatown à Los Angeles,

0:09:17.122,0:09:19.401
dans un parc où nous jouons[br]toutes les semaines,

0:09:19.401,0:09:21.721
et nous voilà recréant[br]le moment de Ray Allen

0:09:21.721,0:09:23.550
et tout le pistage qui va avec.

0:09:24.772,0:09:26.319
Voilà le tir.

0:09:26.319,0:09:28.889
Je vais vous montrer cette partie

0:09:28.889,0:09:31.520
et les coulisses de ce moment.

0:09:31.520,0:09:35.028
La seule différence : au lieu de joueurs[br]professionnels, c'est nous,

0:09:35.028,0:09:37.790
et à la place d'un commentateur[br]professionnel, c'est moi.

0:09:37.790,0:09:39.857
Alors accrochez-vous.

0:09:41.153,0:09:42.303
Miami.

0:09:42.671,0:09:43.964
Trois points de retard.

0:09:44.107,0:09:45.257
20 secondes restantes.

0:09:47.385,0:09:48.583
Jeff apporte le ballon.

0:09:50.504,0:09:52.191
Josh l'attrape, et marque 3 points.

0:09:52.631,0:09:54.480
(Calcul de probabilité du tir)

0:09:55.278,0:09:56.428
(Qualité du tir)

0:09:57.048,0:09:58.833
(Probabilité de rebond)

0:10:00.373,0:10:01.606
Il ne rentre pas !

0:10:01.606,0:10:03.016
(Probabilité de rebond)

0:10:03.777,0:10:05.083
Rebond, Noel.

0:10:05.083,0:10:06.207
Passe à Daria.

0:10:06.509,0:10:09.874
(Qualité de tir)

0:10:10.676,0:10:12.356
Trois points !

0:10:12.356,0:10:14.517
Égalité à 5 secondes de la fin !

0:10:14.880,0:10:16.568
La foule est en délire.

0:10:16.568,0:10:18.140
(Rires)

0:10:18.140,0:10:20.467
C'est à peu près comment [br]ça s'est passé.

0:10:20.467,0:10:22.176
A peu près.

0:10:22.176,0:10:23.681
(Applaudissements)

0:10:23.688,0:10:29.490
Cet instant avait à peu près 9%[br]de chance d'arriver pendant la finale,

0:10:29.490,0:10:31.990
et on sait ça et [br]beaucoup d'autres choses.

0:10:31.990,0:10:35.359
Je ne vous dirai pas combien[br]d'essais il nous a fallu pour y arriver.

0:10:35.359,0:10:37.090
(Rires)

0:10:37.090,0:10:39.072
Bon d'accord ! Quatre.

0:10:39.076,0:10:40.001
(Rires)

0:10:40.001,0:10:41.286
Bravo Daria.

0:10:41.647,0:10:45.854
Mais ce qui est important dans cette vidéo

0:10:45.854,0:10:50.449
et les connaissances qu'elle apporte sur[br]chaque seconde du match -- n'est pas ça.

0:10:50.449,0:10:54.563
C'est le fait qu'on puisse suivre les[br]déplacements de toutes sortes d'équipes.

0:10:54.563,0:10:58.870
Il n'est pas nécessaire d'être un joueur[br]professionnel pour étudier les mouvements.

0:10:58.870,0:11:02.622
En fait, la technologie s'adapte hors[br]du sport parce qu'on se déplace partout.

0:11:03.654,0:11:06.023
On bouge dans nos maisons,

0:11:09.428,0:11:10.633
dans nos bureaux,

0:11:12.238,0:11:14.928
quand on fait des courses,[br]quand on voyage

0:11:16.908,0:11:18.571
dans les villes

0:11:20.065,0:11:21.683
et autour du monde.

0:11:23.270,0:11:25.635
Qu'est-ce qu'on va apprendre[br]à connaître ?

0:11:25.635,0:11:28.134
Peut-être qu'au lieu d'identifier des[br]pick and rolls,

0:11:28.134,0:11:30.988
une machine peut identifier[br]le moment et me dire

0:11:30.988,0:11:32.975
quand ma fille commence à marcher.

0:11:32.975,0:11:35.571
Ce qui pourrait d'ailleurs arriver[br]sous peu.

0:11:36.140,0:11:40.102
On pourrait apprendre à mieux utiliser[br]nos immeubles, mieux planifier nos villes.

0:11:40.102,0:11:44.439
Je crois qu'avec le développement[br]de la science des points mobiles,

0:11:44.439,0:11:48.202
on se déplacera mieux, [br]plus intelligemment, on ira de l'avant.

0:11:48.607,0:11:49.866
Merci beaucoup.

0:11:49.866,0:11:54.865
(Applaudissements)