Roland-Garros : Craig O’Shannessy, expert en données, imagine le futur du tennis

Greg Rusedski est devenu le coach de Giovanni Mpetshi Perricard le mois dernier à Roland-Garros. Craig O’Shannessy, analyste de données et ancien joueur, utilise l’intelligence artificielle pour la première fois durant ce tournoi.

À Roland-Garros,

Cette année, une nouveauté est à signaler dans le box de Giovanni Mpetshi Perricard à Roland. Greg Rusedski, qui a été nommé entraîneur le mois dernier, est présent. À ses côtés se trouve Craig O’Shannessy, moins connu du grand public. Cet Australien de 59 ans, avec sa calvitie assumée et son physique d’athlète, a encouragé avec enthousiasme le jeune Français lors d’un brillant début de match contre Novak Djokovic, avant que celui-ci ne cède finalement. O’Shannessy est reconnu comme un expert dans l’analyse des données sur le circuit, étant même considéré comme le pionnier de leur utilisation.

Data scientist autodidacte

Ancien joueur de tennis universitaire de bon niveau, O’Shannessy a rapidement pris la voie de l’entraînement. À seulement 24 ans, il commence à entraîner des juniors dans un club. C’est l’année 1991 qui a vu paraître les premières statistiques officielles du tennis professionnel. Intrigué, il a commencé à les analyser, mais s’est rendu compte qu’elles ne lui apportaient pas grande chose sur les matchs disputés. Il a alors décidé d’adopter sa propre méthode.

« J’ai commencé à prendre des notes à la main pour consigner les informations des matchs, qu’ils soient à la télévision ou disputés par les jeunes que j’entraînais, explique-t-il, assis dans un coin tranquille du vaste centre de presse du tournoi parisien. Je voulais comprendre ce que mes joueurs faisaient bien et mal, comment organiser les entraînements, comprendre leur jeu et l’améliorer, et rendre les séances plus efficaces, au lieu de simplement frapper des balles sans but. Je voulais que l’on travaille sur des schémas de jeu qui se produisent réellement en match. »

Derrière l’une des plus étonnantes défaites de Nadal

Attiré par ce nouveau domaine, il persévère et commence à obtenir de l’attention dans la presse spécialisée. Il rédige des articles pour le site de l’ATP, jusqu’à ce que le New York Times fasse appel à lui. « Non seulement je menais des recherches analytiques, mais j’avais une plateforme pour publier ces analyses qui pouvaient toucher un large public », précise-t-il. Il ne cessera plus jamais d’explorer comment améliorer la collecte de données, dont les résultats sont désormais tous réunis sur son site, « Brain game tennis ».

Dans les années 2000, O’Shannessy développe un logiciel appelé « Dartfish Match Tagging », un outil révolutionnaire qui permet de cartographier les actions sur le court. « D’un côté de mon écran, j’affichais le match, et de l’autre, j’utilisais des boutons avec différentes fonctionnalités en fonction de ce qui se passait pendant chaque point, raconte-t-il. Je cliquais et cela générait un rapport détaillé à la fin. »

Peu à peu, les joueurs montrent de l’intérêt et O’Shannessy commence à conseiller spécifiquement certains d’entre eux pour les aider à progresser et à se préparer à leurs adversaires. L’une de ses premières réussites est avec Dustin Brown. Cet Allemand d’origine jamaïcaine, classé 102e mondial, crée la surprise en éliminant Rafael Nadal au deuxième tour de Wimbledon en 2015. Pendant quatre sets, le double vainqueur du tournoi est mis en difficulté à chaque occasion. Brown monte au filet 85 fois, remportant 49 point. « Un chaos organisé », s’amusera plus tard O’Shannessy, ravi de voir son plan de jeu se concrétiser avec succès.

Par la suite, l’analyste collabore avec l’équipe de Novak Djokovic de 2017 à 2019, puis avec Matteo Berrettini, notamment en 2021 lorsque l’Italien entre dans le top 10 mondial après avoir atteint la finale de Wimbledon. Cependant, il est important de ne pas se méprendre : l’analyse des données n’est pas une solution magique qui permettrait à n’importe qui de battre un des meilleurs joueurs de tous les temps. Elle constitue plutôt un moyen d’éclaircir certains aspects du jeu ou d’identifier des situations probables sur le court.

En présentant son métier, O’Shannessy fait un parallèle avec le film « Moneyball » (« Le Stratège » en français), où Brad Pitt incarne Billy Beane, un manager de baseball qui révolutionne le recrutement grâce aux statistiques. « Il existe des joueurs rapides, lents, grands, petits, mais des tendances universelles s’appliquent à tous les niveaux de compétence, détaille-t-il. Le tennis, c’est 70 % d’erreurs pour tout le monde. Le numéro 1 mondial remporte seulement 55 % des points chaque année. »

Le plan de Mpetshi face à Djokovic

L’Australien observe également que l’échange le plus courant ne comporte qu’un seul coup de chaque côté. « La plupart des gens pensent que c’est entre quatre et six coups, mais en réalité, c’est un seul pour chaque joueur. Cela représente 30 % des points, précise-t-il. C’est le joueur qui remporte le plus d’échanges courts, c’est-à-dire entre un et quatre coups, qui gagne le match dans plus de 90 % des cas. » C’est logique, car ces échanges représentent 70 % du jeu (20 % durent entre 5 et 8 coups, et 10 % 9 coups ou plus).

À partir de ces chiffres, qu’il confronte à la performance de son joueur sur le court, O’Shannessy détermine ce qu’il convient de travailler lors des vidéos. « C’est essentiel, souligne-t-il. Il n’y a rien de plus important que de montrer à un joueur ce qu’il fait bien. Le système mettra en évidence les points positifs avec des petits drapeaux verts et les points négatifs avec des petits drapeaux rouges. Nous passons en revue cela ensemble et avançons. »

Ce lundi, l’Australien termine le montage d’une vidéo destinée à Mpetshi Perricard, après son match contre Djokovic. « Elle analyse ses retours suivis d’un coup supplémentaire. Hier [dimanche], il était trop sur la défensive. Ses retours n’étaient pas assez agressifs, ce qui le mettait en difficulté sur le coup suivant. »

Lorsqu’on lui demande quel était le plan pour déstabiliser le joueur aux 24 victoires en Grand Chelem, il sourit : « Pour Giovanni, quel que soit l’adversaire, le plan est d’être l’agresseur. Servir et monter fréquemment au filet. Si l’échange s’installe, il doit rester près de la ligne de fond et ne pas se laisser repousser, car étant grand, ses déplacements peuvent être compliqués. S’il peut rester proche de la ligne de fond, prendre la balle tôt et contrôler le jeu, il dominera davantage et n’aura pas à courir autant. »

Vers une révolution avec l’IA

Pour étayer ses propos, O’Shannessy souligne que le Français n’a remporté que 33 % des échanges depuis le fond de court. « C’est exactement ce que j’avais prédit », ajoute-t-il. Le débriefing à venir sera enrichissant pour le joueur de 22 ans, qui apprend encore à maximiser sa puissance. L’intelligence artificielle jouera également un rôle dans cette amélioration, O’Shannessy en étant convaincu.

Pour ce Roland, il utilise l’IA pour la première fois. « C’est phénoménal », s’exclame-t-il. Il intègre les rapports de match détaillés fournis par l’organisation dans le système d’IA avec des invitations spécifiques, ce qui lui permet d’accéder à des données « encore plus pertinentes » en quelques minutes, là où il lui fallait auparavant des heures.

« L’IA est l’avenir du tennis, à 100 %. Cela va rendre notre flux de travail incroyablement rapide, et nous pourrons en apprendre encore plus sur les données. Pour l’instant, je l’utilise seulement pour la collecte, mais elle permettra également de faire de nombreuses autres choses, notamment avec la vidéo. »

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L’avenir révélera si ses prédictions sont fondées. En attendant, la Fédération italienne a sollicité son expertise pour former des entraîneurs locaux. Les Slovènes, cherchant peut-être à faire émerger un talent tennis similaire à Pogacar, l’ont également fait venir. Et lorsqu’il ne voyage pas, O’Shannessy consacre son temps à explorer un nouvel outil en cours de développement. Mais pour l’instant, il est préférable de garder le secret.