Comment les données ont joué un rôle dans le championnat NBA des Raptors de Toronto

Les Raptors de Toronto ont récemment surpris le monde du basket-ball en faisant ce qui semblait impossible : envoyer les dynastiques Golden State Warriors soulever leur tout premier trophée de championnat NBA.

Et battre les Warriors signifiait vraiment les battre à leur propre jeu : l'analyse avancée des données.

Le front office des Warriors a été l'un des premiers à adopter l'analyse de données, qui a complètement changé le basket-ball ces dernières années. Golden State a été l'une des six premières équipes - avec Dallas, Houston, San Antonio, Boston et Oklahoma City - à installer des caméras SportVU, qui collectent des données sur chaque joueur sur le terrain pour mesurer sa vitesse, sa distance et sa possession, et de revoir leur style de jeu pour s'aligner sur ce que les chiffres indiquaient sur l'efficacité des tirs.



Comme tous les bons analystes, les Raptors ont observé et appris, et ils ont leur premier titre NBA à montrer. Voici quelques-unes des façons dont les Raptors ont exploité l'analyse des données pour constituer une équipe de championnat.

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Trouver des joueurs sous-estimés

Parmi les autres jalons historiques, les Raptors sont devenus les première équipe à remporter un championnat NBA sans choix de loterie sur sa liste , avec Leonard – qui a été repêché 15eglobal - classement en tant que joueur sélectionné le plus élevé.

Au cours des séries éliminatoires, ils ont obtenu des contributions majeures d'un éventail de joueurs méconnus, dont le vainqueur du joueur le plus amélioré Pascal Siakam (repêché 27eau total), Norman Powell (46eau total), et Fred Van Vleet, un garde qui n'a pas été repêché et dont les 14 points par match et la défense étouffante de Steph Curry ont été cruciaux pour la victoire des Raptors.

Bien qu'une grande partie de ce succès de scoutisme doive être attribuée au président des Raptors Masai Ujiri et à l'œil de son personnel pour le talent, l'équipe a également reçu l'aide d'un

L'entreprise a développé ce qu'elle dit être un premier du genre solution qui utilise la technologie cognitive d'IBM Watson pour transformer l'évaluation des talents des Raptors, créant une plate-forme qui pourrait analyser les données, y compris les statistiques d'équipe et de ligue, les informations sur les joueurs, le sentiment des médias sociaux et les contrats en temps réel.

Il fournit une vue consolidée et complète de toutes les informations sur les joueurs,

Un entraîneur-chef avant-gardiste

En 2017-18, les Raptors ont remporté 59 matchs et terminé premiers de la Conférence Est avant de perdre au deuxième tour contre Cleveland. L'entraîneur-chef Dwane Casey a remporté son premier prix d'entraîneur de l'année pour son travail, mais Ujiri a néanmoins décidé de changer d'entraîneur - il a remplacé Casey par l'entraîneur-chef recrue Nick Nurse.

C'était un risque majeur et, bien sûr, ça a marché. Le comportement équilibré de Nurse et ses ajustements judicieux dans le jeu faisaient partie intégrante de la victoire au championnat des Raptors, et sans surprise, Nurse croyait en l'analyse bien avant la plupart.

Sa première percée dans la NBA est venue des Houston Rockets et du directeur général Daryl Morey, un célèbre partisan dévoué de l'analyse qui était autrefois consultant statistique. Après que Nurse ait mené l'Iowa Energy à un championnat de la D-League de développement de la NBA en 2010-2011, Morey a embauché Nurse pour entraîner la franchise de développement de Houston, les Rio Grande Valley Vipers.

Là, Morey a permis à Nurse d'expérimenter les philosophies de basket-ball qu'il avait dérivées de sa propre analyse de données. Sous Nurse, les Vipers ont remporté le championnat en 2012-13.

Je suis allé à Houston pour apprendre, il mentionné . Ils en ont fait un laboratoire pour moi. C'était honnêtement comme un projet de recherche.

Lorsqu'il est arrivé à Toronto en tant qu'entraîneur adjoint, Nurse a apporté avec lui sa philosophie fondée sur l'analytique : les lay-ups et les tirs à trois points étaient des tirs efficaces, alors que les sauts de milieu de gamme ne l'étaient pas.

Nous avons un spectre de tir assez strict que nous suivons, il expliqué .

En fait, les Raptors n'ont pris que 12,8 tentatives de placement par match en 2018-19 dans la zone médiane (la zone entre la clé et la ligne des trois points), contre 20,3 par match avant l'arrivée de Nurse.

Gérer la charge de travail de Kawhi Leonard

Kawhi Léonard

Lorsque Kawhi Leonard a raté 22 matchs de saison régulière sans blessure spécifique, mais plutôt pour s'assurer qu'il serait en bonne santé et reposé pour les séries éliminatoires – une stratégie appelée de manière mémorable gestion de la charge – les fans des Raptors se sont parfois plaints de ne pas voir la star en action tous les soirs. .

Mais ils ne se plaignaient certainement pas lorsque Leonard a soulevé son trophée de MVP de la finale après une série de domination qui a vu le double champion marquer le troisième plus grand nombre de points en une seule post-saison dans l'histoire de la NBA.

Me manquer des jeux n'est pas seulement pour me garder au frais, Leonard mentionné pendant la saison. C'est évidemment pour s'assurer que je ne blesse pas à nouveau quelque chose pour lequel j'étais absent l'année dernière. (Le personnel médical des Raptors) a fait du bon travail en lisant les images et en s'assurant que je m'améliore au lieu de décliner du côté de la santé.

En fait, la gestion de la charge a tout à voir avec les données.

Bien que les Raptors aient gardé le secret sur la façon dont ils déterminaient exactement quand s'asseoir Leonard, le GPS portable a permis aux équipes de surveiller de près tout ce qui concerne la façon dont un joueur se déplace pour remarquer les irrégularités de performance qui pourraient indiquer une blessure. Les homologues de Crosstown des Raptors, les Blue Jays, utiliser le portable populaire CRI pour surveiller la récupération, l'effort et le sommeil.

Il y a tellement de données disponibles sur la santé des joueurs que certains experts disent qu'un mathématicien d'équipe est devenu obligatoire.

Dans un match de football, y compris tous les joueurs, il y a plus d'un million de points de données générés en 90 minutes, mentionné Le physiologiste du sport Trent Stellingwerff, membre du personnel médical du Canada à de nombreux Jeux olympiques. Et donc dans le sport collectif, la gestion de la charge est incroyablement complexe. C'est en partie de la science et en partie de l'interprétation.

Kyle Lowry : une star sous-estimée par les statistiques traditionnelles

Lors de la victoire décisive de Toronto dans le sixième match contre Golden State, la star Kyle Lowry a marqué 26 points, avec 10 passes décisives et sept rebonds, ce qui en fait l'une des meilleures performances des séries éliminatoires. C'était une justification pour le meneur de jeu souvent décrié, mais ceux qui avaient un esprit d'analyse de données – y compris la propre direction des Raptors – n'étaient pas surpris de son efficacité.

Si vous regardez les statistiques de comptage traditionnelles, les moyennes de Lowry au cours de son mandat à Toronto sont certainement bonnes, mais pas stellaires : 17,4 points, 7,1 passes décisives et 4,9 rebonds.

Statistiques avancées , cependant, font un bien meilleur travail pour capturer sa valeur. Par exemple, Lowry s'est classé 15eau total sur tous les joueurs de la NBA la saison dernière en réel plus-moins – une nouvelle statistique qui mesure à quel point une équipe est meilleure lorsqu'un certain joueur est au sol – après s'être classé neuvième, 10e, et septième dans la statistique au cours des trois saisons précédentes.

En d'autres termes, il a été l'un des 15 meilleurs joueurs les plus efficaces de la NBA pendant des années, mais c'est un secret bien gardé - même les cuivres de son équipe ont mis du temps à comprendre le niveau d'impact qu'il apporte.

Quand j'ai obtenu le poste pour la première fois, les gars de l'analyse sont venus me dire à quel point Kyle affecte la victoire, mentionné Ujiri. Ils m'ont fait comprendre.

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