Celeux, Gilles

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Journal de la Société Française de StatistiqueVol. 156 No. 2 (2015)Éditorial du numéro spécial “Sport et Statistique”Title: Editorial of the Special Issue “Sport and Statistics”Gilles Celeux1La place de la statistique dans l’évaluation des performances sportives est devenu très importante.Ce phénomène esst né aux USA où il a été longtemps confiné. Depuis une dizaine d’années,il s’est étendu et a notamment atteint la France. Je pourrais multiplier les preuves de cetteavancée de la statistique dans le domaine du sport de compétition. Mais je me contenterai d’ensignaler un exemple, le dossier “L’équipe explore” La Data révolution (Delfosse, 2014) quidécrit de manière approfondie l’influence de l’analyse de données pour mieux comprendre etaméliorer les performances des équipes de football. (Je remercie Charles Bouveyron d’avoirattiré mon attention sur ce dossier web.) Si l’évocation de données statistiques devient monnaiecourante dans les émissions et les articles grand public consacrés au sport, on voit égalementse développer les articles scientifiques consacrés à l’analyse des performances sportives dansdes revues académiques de statistique comme Journal of the American Statistical Associationet la revue académique spécialisée sur le sport Journal of Quantitative Analysis in Sports faitla part belle à la statistique. Ainsi les bases de données sportives représentent aussi un champd’investigation intéressant pour des méthodes et des modèles innovants de statistique (cf. parexemple Komar et al. 2014 qui construisent une classification fondée sur un modèle de mélangerégularisé pour caractériser des stratégies d’apprentissage en natation).Cet engouement pour l’usage des données statistiques dans le sport avait incité Jean-LouisFoulley à organiser une après-midi d’étude sur le thème "Sport et Statistique" sous l’égide de laSFdS en janvier 2014. Ce numéro spécial est l’émanation de cette demi-journée. Il comprendquatre articles dont l’objectif est avant tout de proposer des méthodologies statistiques pertinentespour tirer des informations utiles de données sportives.Dans l’article "Autour des procédures de classement : exemples du tennis, du tennis de tableet du golf" Loïc Champagne et Léo Gerville-Réache proposent de voie de juste établissementdes classements dans les sports individuels par des modèles probabilistes simples ajustés par desfréquences observées. Leur approche tient en particulier bien compte des caractéristiques propresaux sports envisagés.Dans l’article "Prédiction des résultats de matchs de tennis professionnel par un modèlebinomial avec des lois a priori informatives" Pierre Colin et Aurélien Bechler proposent uneapproche bayésienne informative tirant parti des performances passées et où ils distinguentjudicieusement le rôle différent des moyennes et des variances des lois a priori.Dans l’article "Un procédé bayésien simple de prédiction des résultats des matches de la ligue1 Inria-Saclay-Île-de-France, Orsay, F-91405, France. E-mail : Gilles.Celeux@inria.frJournal de la Société Française de Statistique, Vol. 156 No. 2 1-2http://www.sfds.asso.fr/journal© Société Française de Statistique et Société Mathématique de France (2015) ISSN: 2102-62382 G. Celeuxdes champions UEFA" Jean-Louis Foulley propose une utilisation efficace de l’actualisationannuelle des classements des équipes.Dans l’article "Vers une évaluation objective de la performance d’une Équipe en basketball",Gilles Celeux et Valérie Robert proposent un score d’évaluation des équipes et des joueurs quitient compte de l’issue des matches.Ainsi tous ces articles ont en commun d’affiner des scores d’évaluation ou de prédiction deperformances par un usage raisonné de données statistiques précises et maintenant facilementdisponibles.Je remercie les auteurs de leurs contributions et Jean-Louis Foulley de son activité d’animationpour l’exploitation statistique des données sportives dont ce numéro spécial est l’un des fruits.RéférencesDelfosse, A. (2014). La data révolution. In L’équipe Explore. http://www.lequipe.fr/explore/la-data-revolution/#INTRO.Komar, J., Herault, R., and Seifert, L. (2014). Key point selection and clustering of swimmer coordination throughsparse Fisher-EM. http ://arxiv.org/pdf/1401.1489v1.pdf.Journal de la Société Française de Statistique, Vol. 156 No. 2 1-2http://www.sfds.asso.fr/journal© Société Française de Statistique et Société Mathématique de France (2015) ISSN: 2102-6238

Éditorial du numéro spécial “Sport et Statistique”

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