L'IA chez ScoutsCapital

L'IA faite pour le football

ScoutsCapital fait tourner le machine learning sur toute la plateforme, du moment où un contenu est mis en ligne jusqu'au moment où un entraîneur voit une meilleure option dessinée sur un extrait de match. Six systèmes d'IA sont en production aujourd'hui, couvrant la vision par ordinateur, la modélisation de séquences et la prédiction propre au football.

Pas l'IA comme une fonctionnalité. L'IA comme l'infrastructure.

Vision par ordinateurModélisation de séquencesPrédiction propre au football

ScoutsCapital Agent

Interface de chatbot numérique

Pilier 01

Confiance et sécurité

Surveillé en continu
Classification audio et vidéoModèles de modération de contenu

Une communauté sûre, protégée par l'IA

Chaque contenu généré par les utilisateurs est contrôlé avant d'atteindre la communauté. Des modèles dédiés analysent la piste audio et les images vidéo de manière indépendante, détectant les contenus violents et les infractions aux règles. Tout contenu signalé est retenu ou transmis à une revue humaine.

Les familles, académies et clubs bénéficient d'une plateforme surveillée en continu, à une échelle que la modération humaine seule ne pourrait pas atteindre.

Chaque mise en ligne contrôlée
  • matchday-warmup.mp4

    Audio et images analysés

    Validé
  • u15-highlights.mov

    Audio et images analysés

    Validé
  • training-clip-044.mp4

    Transmis à une revue humaine

    Retenu
Pilier 02

Personnalisation

Classification de contenuRecommandation par profil d'intérêts

Le bon contenu vous trouve

Les publications et leurs métadonnées sont classées en catégories. Le système construit ensuite un profil d'intérêts pour chaque utilisateur à partir de l'engagement réel, puis dirige les nouveaux contenus vers les personnes les plus susceptibles de les apprécier.

Les recruteurs voient les joueurs et les postes qu'ils suivent. Les joueurs voient des contenus utiles à leur propre progression. Le fil s'affine à l'usage.

Profil d'intérêts

AttaquantsU17Couloir gaucheFinition

Construit à partir d'un engagement réel

Temps forts du match

Attaquant U17

Exercice d'entraînement

Finition

Rapport de recruteur

Couloir gauche

Modélisation de séquencesRNNLSTMTransformers

La publicité qui comprend l'intention

Le ciblage publicitaire repose sur des modèles de séquences, RNN, LSTM et Transformers, entraînés sur le comportement d'achat dans le temps. Parce que ces modèles apprennent de séquences plutôt que d'événements isolés, ils capturent l'évolution réelle des intérêts d'un utilisateur au lieu de surajuster sur un seul clic.

Pour les annonceurs : plus de conversions, car les publicités atteignent des personnes dont le comportement signale une intention réelle. Pour les utilisateurs : des offres pertinentes plutôt que du bruit.

Le comportement dans le temps, pas un simple clic

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RNNLSTMTransformer
Une intention réelle, comprise
Pilier 03

Intelligence du football

Classification d'incidentsPrédiction de cartons (jaune / rouge)

Une IA qui lit le jeu comme un arbitre

Notre modèle de prédiction de cartons évalue un incident et prédit s'il se solde par un carton jaune ou rouge. C'est une intelligence propre au football, le type de jugement que les plateformes d'IA généralistes sont incapables de produire, et elle alimente l'analyse des matchs, le suivi disciplinaire et des profils de joueurs plus riches.

INCIDENT

Classification d'incidents

Carton jaune

Tacle imprudent

Prédit

Carton rouge

Faute grossière

Alimente l'analyse des matchs, le suivi disciplinaire et les profils de joueurs.

Compréhension vidéoAnalyse tactique sur l'image

Voyez la meilleure option

L'analyse tactique part des images brutes du match et fait apparaître des options plus fortes directement sur la vidéo. Joueurs et entraîneurs ne se contentent pas de revoir ce qui s'est passé ; ils voient à quoi ressemblait une meilleure décision, dessinée sur l'action elle-même.

Un regard de niveau entraîneur, généré à partir d'images que le joueur possède déjà.

La passe jouéeLa meilleure option
IA responsable

La sécurité d'abord, par conception

La modération de contenu a été le premier système d'IA que nous avons construit, pas le dernier. Contrôler les contenus pour détecter la violence et les infractions avant qu'ils n'atteignent un jeune public est un prérequis à tout le reste de la plateforme, et cela façonne notre approche de chaque modèle qui suit.

Nous publions des affirmations que nous pouvons assumer. Quand un système est en production, nous le disons. Quand il ne l'est pas, nous ne le disons pas.