Comment progresser au badminton ? Grâce à l’IA !

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Comment progresser au badminton ? Grâce à l'IA !
Comment progresser au badminton ? Grâce à l'IA !

Africa-Press – Djibouti. Le badminton, ce sport ludique et technique, qui résonne aussi bien dans les gymnases scolaires que sur la scène olympique, compte près de 200.000 licenciés à la Fédération Française de Badminton. Mais derrière la simplicité apparente de ce jeu se cache une technique remarquable, difficile à acquérir.

C’est pourquoi, une équipe de chercheurs coréens et américains a dévoilé, dans une étude publiée le 5 avril 2024 dans la revue Scientific Data, un ensemble de données biomécaniques nommée MultiSenseBadminton, pour analyser la pratique des joueurs. Leur objectif ? Développer des assistants d’entraînement basés sur l’intelligence artificielle (IA) pour les adeptes du volant.

“Une pénurie d’ensembles de données au badminton”

Ces assistants personnalisés, guidés par l’IA, utilisent des caméras et des capteurs stratégiquement positionnés sur le corps des athlètes pour saisir chaque schéma de mouvements articulaires, niveaux d’activation musculaire ou encore mouvements du regard. En analysant ces données, l’IA offre des retours personnalisés sur la technique du joueur, ainsi que des recommandations pour progresser.

Et justement, “le badminton pourrait bénéficier de ces différents capteurs, mais il y a une pénurie d’ensembles de données complets sur les actions de badminton pour l’analyse et le retour d’entraînement”, explique Minwoo Seong, premier auteur de l’étude, dans un communiqué.

Repenser l’entraînement au badminton grâce à la technologie

Le badminton exige une exécution précise de chaque coup. Les badistes doivent faire preuve de réflexes aiguisés, adopter une position parfaite et maîtriser à la fois la puissance et la vitesse de leur bras. Autant d’éléments qu’un entraîneur peut difficilement corriger simultanément, en particulier, pour les débutants qui ne sont pas encore familiarisés avec les mouvements de base du badminton, l’acquisition d’une posture de swing et l’utilisation de la puissance appropriée.

En utilisant des capteurs portables et l’IA pour collecter des données auprès de joueurs de différents niveaux, un système pourrait être mis au point qui non seulement faciliterait le processus d’entraînement, mais fournirait également une mesure objective pour compléter l’évaluation d’un entraîneur.

Les capteurs au service de l’analyse fine des mouvements

L’ensemble de données proposé par les chercheurs capture les mouvements et les réponses des joueurs de badminton, aidant ainsi les assistants d’entraîneur pilotés par l’IA à améliorer la qualité des coups pour tous les niveaux de compétence. Crédits: SeungJun Kim at Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)

Afin d’optimiser ces paramètres de jeu, l’équipe de chercheurs de l’Institut de science et de technologie de Gwangju (GIST), en Corée du Sud, en collaboration avec des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT), CSAIL, aux États-Unis, a collecté 23 heures de données de mouvement swing auprès de 25 joueurs ayant différents niveaux d’expérience de formation.

Les joueurs devaient exécuter à plusieurs reprises des coups de dégagement revers (un coup utilisé pour renvoyer le volant vers l’arrière du terrain adverse en utilisant la raquette du côté opposé à celui de la main dominante du joueur), par exemple, ou des coups de “drive côté rever” (un coup qui permet de déplacer latéralement le joueur adverse pour ouvrir des espaces sur le terrain).

Des capteurs enregistraient leurs mouvements et réponses tels que des capteurs d’unités de mesure inertielle (IMU) pour suivre les mouvements des articulations, d’électromyographie (EMG) pour surveiller les signaux musculaires, de semelles pour la pression exercée par le pied, et une caméra pour enregistrer à la fois les mouvements du corps et les positions du volant. Ces capteurs n’avaient pas été choisis au hasard puisque trois entraîneurs avaient apporté leur expertise à l’équipe de scientifiques dans le choix des capteurs les plus appropriés à la conception d’un ensemble de données.

“Des guides de mouvement personnalisés pour chaque niveau de joueurs”

Au total, pas moins de 7763 points de données ont été collectés. Chaque mouvement a été méticuleusement étiqueté en fonction du type de coup, du niveau de compétence du joueur, de la position d’atterrissage du volant, de l’emplacement de l’impact par rapport au joueur, et du son au moment de l’impact. Ces données ont ensuite été validées à l’aide d’un modèle d’apprentissage pour garantir leur pertinence dans l’entraînement des modèles d’IA. L’ensemble de données MultiSenseBadminton est désormais disponible sur la plateforme en ligne Figshare, offrant ainsi une mine d’informations aux chercheurs du monde entier.

“L’ensemble de données MultiSenseBadminton peut être utilisé pour construire des systèmes d’apprentissage et d’entraînement basés sur l’IA pour les joueurs de sport de raquette. En analysant les disparités dans les données de mouvement et de capteurs entre les différents niveaux de joueurs et en créant des trajectoires d’action générées par l’IA, l’ensemble de données peut être appliqué à des guides de mouvement personnalisés pour chaque niveau de joueurs”, déclare Minwoo.

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