L'outil IA de Lenovo unifie les conditions de jeu à la Coupe du Monde

Lenovo a conçu un outil d'intelligence artificielle, Football AI Pro, qui accorde à chacune des 48 équipes de la Coupe du Monde de la FIFA l'accès aux données du tournoi. Cette initiative vise à démocratiser l'intelligence footballistique avancée, en fournissant une base de données standardisée à chaque équipe participante, des vétérans expérimentés aux nouveaux venus.

Football AI Pro synthétise des données provenant de plus de 2 000 métriques spécifiques au football, ainsi que des pétaoctets d'informations sur les performances et l'historique. Le logiciel est accessible via des appareils mobiles, permettant aux joueurs et au personnel d'entraîneurs un accès direct aux analyses de performance. Des rapports indiquent que les équipes utilisent cet outil de manière extensive après les matchs pour examiner les performances individuelles et collectives.

L'implication de l'entreprise va au-delà de la distribution des données. Lenovo a également créé des modèles 3D basés sur l'IA de tous les joueurs, qui aident aux vérifications de hors-jeu et offrent aux fans des perspectives plus claires sur les décisions serrées. De plus, les serveurs Lenovo ThinkSystem du centre de diffusion de la FIFA traitent et distribuent le contenu des matchs en direct, réduisant considérablement la latence de diffusion.

Lenovo ambitionne d'améliorer le jeu, l'arbitrage et la présentation grâce à sa technologie. Ken Wong, président mondial du groupe Solutions & Services de Lenovo, souligne les capacités plus larges de l'entreprise au-delà du matériel. « Notre rôle n'est pas de leur apprendre à utiliser Football AI Pro. Certaines équipes l'utiliseront mieux que d'autres », a déclaré Wong, soulignant l'objectif de rendre le jeu plus équitable et engageant en exploitant l'IA et les actifs propriétaires de la FIFA.

Parmi les autres implémentations technologiques du tournoi figure la caméra stabilisée par IA « Referee View », offrant aux téléspectateurs la perspective d'un arbitre. Le développement a rencontré des obstacles techniques, tels que l'autonomie de la batterie et la latence, qui ont été résolus en répartissant les tâches sur plusieurs modèles d'IA plus petits.