MODELE D'AIDE A LA DECISION POUR LES ENTRAINEURS DE FOOTBALL

DECISION SUPPORT MODEL FOR FOOTBALL COACHES

• Auteur / Autrice : Hatem Belhouchet
• Direction : Bachir Zoudji
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences et techniques des activités physiques et sportives
• Date : Inscription en doctorat le 31/03/2024
• Etablissement(s) : Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale polytechnique Hauts-de-France (Valenciennes, Nord ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche sociétés et humanités (Valenciennes, Nord ; 2021-....)

Mots clés

Mots clés libres

Modèle d'Aide à la décision

Entraîneurd

Prise de décision

Football

Méthodes Multicritères

Decision Support Model

Coaches

Decision-Making

Football

Methods multi-criteria

Résumé

MODELE D'AIDE A LA DECISION POUR LES ENTRAINEURS DE FOOTBALL Zoudji (2019) présente un match de football comme un système générateur d'émotions et décisions. Il explique que « si un match de football déclenche de telles passions, c'est parce qu'il s'agit d'un sport particulièrement instable et contingent donc imprévisible et indéterminé ». Ces incertitudes représentent une contrainte constante et importante dans le contrôle et la régulation des décisions : (i) suivi d'un plan de jeu donné, (ii) faire un changement de joueur et/ou de plan (iii) choisir une composition d'équipe. De cet angle, les décisions des entraineurs de football doivent faire face à des comportements émotionnels tout en analysant en temps réel une gestion dynamique d'un jeu de déploiement. Par exemple, en football, la mise en place d'une équipe compétitive en sélectionnant les meilleurs joueurs est une tâche souvent très complexe pour les entraineurs et les staffs techniques. Cette prise de décision implique de nombreux facteurs qualitatifs et quantitatifs. Cette thèse se penchera sur cette problématique en proposant un outil destiné à simplifier l'évaluation des joueurs et à les classer en fonction d'un ensemble de critères objectifs et rationnels. L'objectif ultime est de faciliter la constitution d'une équipe très compétitive en utilisant des outils d'aide à la décision multicritères. Ces outils visent à permettre la prise de décision plus éclairées et objectives en tenant compte de plusieurs critères. Sur le plan théorique, plusieurs pistes seront exploitées, exemple s'inspirer du modèle de l'aide à la décision multicritères de Roy (1990). Nous pouvons nous appuyer sur le modèle proposé par de Qader et al., (2017) pour évaluer et classer les joueurs de football en se basant sur une méthode d'aide à la décision multicritères. D'autres modèles seront également étudiés, testés et évalués, exemple modèle de Tavana et al. (2013) et modèle proposé par Khatrouch et al. (2022). Sur le plan méthodologique, différentes données de jeu (statistiques) seront collectées et analysées pour fournir une vision quantitative des performances d'un joueur sur le terrain, et elles peuvent être intégrées dans un modèle d'aide à la décision multicritères pour une évaluation plus complète. Sur le plan pratique, ce travail permet d'offrir aux entraîneurs, aux responsables dans le sport, aux analystes vidéo, aux experts en Big Data aux journalistes des outils d'aide à la décision multicritères. Références Belhouchet H., & Khatrouch, I. (2023). A methodology for selection starting line- up of football players in qatarcup 2022. European Journal of Sport Sciences, Vol 2/Issue 2/April 2023, 46-51. Khatrouch, I., Belhouchet, H., Boujelbene, Y., & El Mahamedi, A. (2022). Multi criteria decision making approach for football teamselection. South Asian Research Journal of Business and Management, 4(3), May–Jun-2022. Roy B. (1990), Decision-aid and decision-making, in C.A. Bana e Costa (ed.), Readings in Multiple Criteria Decision Aid, Springer-Verlag, 17-35. Tavana, M., Azizi, F., Azizi, F., & Behzadian, M. (2013). A fuzzy inference system with application to player selection and team formation in multi-player sports. Sport Management Review, 16(1), 97–110. Qader, M.A., Zaidan, B.B., Ali, S.K., Kamaluddin, M.A., & Radzi, W.B. (2017). ‘Journal of Measurement', 111, 38-50 Zoudji, B. (2019). Coaching a soccer match: From « human intelligence » to « artificial intelligence ». 'Applied Sport Science, Innovation and Technology: Current Challenges for the Arab World', 3rd Congress International I3SAW, El-Jadida, Morocco

DECISION SUPPORT MODEL FOR FOOTBALL COACHES Zoudji (2019) presents a football match as a system that generates emotions and decisions. He explains that 'if a football match triggers such passions, it is because it is a particularly unstable and contingent sport, and therefore unpredictable and indeterminate'. These uncertainties represent a constant and important constraint in the control and regulation of decisions: (i) following a given game plan, (ii) making a change of player and plan (iii) choosing a team composition. From this angle, football coaches' decisions have to deal with emotional behaviour while analyzing the dynamic management of a deployment game in real time. For example, in football, building a competitive team by selecting the best players is often a very complex task for coaches and technical staff. This decision involves many qualitative and quantitative factors. In order to solve this problem, this thesis will provide a tool that makes it easier to evaluate players based on a set of logical and objective standards. The ultimate goal is to use multi-criteria decision support technologies to make it easier to form a highly competitive team. By taking into consideration multiple criteria, these tools are intended to facilitate the making of more objective and well-informed decisions. From a theoretical point of view, several avenues will be explored, such as drawing on Roy's multi-criteria decision aid model (e.g., 1990). We can rely on the model proposed by de Qader et al, (2017) to evaluate and rank football players based on a multi-criteria decision support method. Other models will also be studied, tested and evaluated, such as the model by Tavana et al. (2013) and the model proposed by Khatrouch et al. (2022). From a methodological point of view, various game data (statistics) will be collected and analysed to provide a quantitative view of a player's performance on the pitch, and they can be integrated into a multi-criteria decision support model for a more comprehensive assessment. In practical terms, this work provides coaches, sports managers, video analysts, Big Data experts and journalists with multi-criteria decision-making tools. References Belhouchet H., & Khatrouch, I. (2023). A methodology for selection starting line- up of football players in qatarcup 2022. European Journal of Sport Sciences, Vol 2/Issue 2/April 2023, 46-51. Khatrouch, I., Belhouchet, H., Boujelbene, Y., & El Mahamedi, A. (2022). Multi criteria decision making approach for football teamselection. South Asian Research Journal of Business and Management, 4(3), May–Jun-2022. Roy B. (1990), Decision-aid and decision-making, in C.A. Bana e Costa (ed.), Readings in Multiple Criteria Decision Aid, Springer-Verlag, 17-35. Tavana, M., Azizi, F., Azizi, F., & Behzadian, M. (2013). A fuzzy inference system with application to player selection and team formation in multi-player sports. Sport Management Review, 16(1), 97–110. Qader, M.A., Zaidan, B.B., Ali, S.K., Kamaluddin, M.A., & Radzi, W.B. (2017). ‘Journal of Measurement', 111, 38-50 Zoudji, B. (2019). Coaching a soccer match: From « human intelligence » to « artificial intelligence ». 'Applied Sport Science, Innovation and Technology: Current Challenges for the Arab World', 3rd Congress International I3SAW, El-Jadida, Morocco