Tour de France, maillot jaune au numérique

Juil 4, 2019 | Data Intelligence | 0 commentaires

Tour de France. Depuis cinq ans, les données racontent l’histoire de la course. Les volumes de données s’envolent. Cette édition s’avère encore plus riche.

Le Tour de France et son afflux de données. Le numérique est aujourd’hui le nouveau maillot jaune. Depuis le début du partenariat avec Dimension Data, A.S.O., l’organisateur de la plus importante course cycliste au monde, a déjà obtenu des résultats impressionnants sur toutes ses plateformes numériques. Ainsi, le nombre de ses fans sur les réseaux sociaux est passé de 2,7 millions en 2014 à 7 millions aujourd’hui, le trafic sur le site Web de suivi en direct -le fameux Race Center- a augmenté de 14% de 2016 à 2018 et le nombre de visionnages de vidéos a augmenté de plus de 1 000% (6 millions à 75 millions sur les plates-formes officielles). Grâce à des capteurs installés sur chaque vélo, l’équipe spécialisée de NTT analysera plus de 150 millions de points de données par étape et utilisera l’analyse pour fournir aux fans des visualisations quotidiennes de données en temps réel sur des canaux sociaux officiels tels que @letourdata.

NTT, aussi, entend battre un nouveau record. L’accord de partenariat, initié par Dimension Data en 2015, qui lie le prestataire ICT à l’organisateur, a été prolongé jusqu’en 2024. Le but n’a pas changé : améliorer l’expérience de visionnage et attirer une toute nouvelle génération de fans férus de numérique. Pour NTT, l’expérience servira à digitaliser d’autres domaines du sport tels que les stades connectés et les vélodromes.

Appréhender les différentes stratégies de course

Cette année, les fans profiteront d’un certain nombre de fonctionnalités nouvelles. Il s’agit, d’abord, de nouveaux graphismes, d’une cartographie 3D de la situation de la course en direct. Ensuite, avec «Le Buzz», il sera possible d’analyser les mouvements au sein du peloton pour prédire les moments clés potentiels tels que la probabilité accrue d’un accident, d’une division du peloton ou d’un changement de la dynamique de la course. Le #NTTPredictor a été amélioré pour mieux prendre en compte les différentes stratégies de course en jeu à différents moments d’une étape, grâce à la création de modèles d’apprentissage automatique individuels pour chaque tranche de 10 km de la course.

Sur le plan des infrastructures, toutes les solutions livrées au Tour de France sont désormais hébergées sur le cloud NTT; elles ont été développées et sont prises en charge par une équipe mondiale distribuée. Grâce à la combinaison de DevOps et de l’automatisation du cloud, les environnements de production peuvent être étendus et développés plus rapidement en fonction de la demande des utilisateurs.

«En lançant une nouvelle application mobile, en développant une plate-forme numérique tout-en-un pour suivre la course en temps réel -via le Race Center- et en créant @letourdata, nous permettons aux données de raconter l’histoire de la course, commente Yann Le Moenner, CEO, A.S.O. La plate-forme d’analyses en temps réel de NTT et notre ‘fabrique de contenu’ co-développée nous permettent de produire environ 2 000 contenus exclusifs chaque année, qui seront diffusés sur tous les types d’écrans. De nouveaux ajouts pour ajouter de la couleur à la visite ont également été incorporés, notamment des graphiques, de la cartographie 3D et même une ‘Palette’ interactive. Grâce à ce partenariat, nous sommes certains de pouvoir faire face aux défis et d’atteindre des résultats encore meilleurs dans les années à venir.» 

2018, introduction des modèles prédictifs

En 2018, une grande partie de l’innovation sur le Tour de France avait été centrée sur la collecte et l’utilisation de données. Pour améliorer davantage la narration sur tous les canaux -télévision, numérique et médias sociaux- Dimension Data avait travaillé à rendre ses modèles d’apprentissage automatique encore plus intelligents.

C’est ainsi que des modèles prédictifs ont été construits pour prévoir un certain nombre de résultats en course, de la date à laquelle le peloton doit arriver à un moment donné à celui qui portera quel maillot à la fin d’une étape. Et toute une gamme d’informations en direct -écarts de temps, gradients, vitesses, forme et comportement du peloton- pouvaient être visualisées et partagées sur différents canaux.

Améliorer l’expérience, encore

Toujours plus de données, mais aussi et surtout une analyse plus fine de celles-ci. Avec une meilleure compréhension de la forme et du comportement du peloton, de la position des coureurs et des équipes, ainsi que d’autres données définissant le décor de chaque étape, les commentateurs seront en mesure d’expliquer les événements clés et d’enrichir l’émission de commentaires éclairants sur la course.

Les téléspectateurs peuvent également obtenir des mises à jour en direct sur les prévisions d’échappée et les gagnants d’étape probables au fur et à mesure qu’ils suivent la course. Les canaux de médias numériques et sociaux permettent aux fans d’interagir avec des données qu’ils ne voient peut-être pas dans l’émission et d’obtenir des informations détaillées sur leurs coureurs et équipes préférés.

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