IA et futur NBA ?

Le murmure du recruteur

J’ai passé des semaines à affiner un modèle prédisant les résultats de la Premier League grâce aux mouvements des joueurs. Il fonctionnait… jusqu’à ce qu’il ne fonctionne plus. Car les données ne tout capturer. Prenez l’interview de David Aldridge avec un scout anonyme sur Carter-Bryant : « Son tir est fluide », dit-il. Pas spectaculaire. Pas explosif. Juste… juste.

Ce n’est pas une statistique. C’est un jugement humain.

Au-delà des chiffres

Carter-Bryant n’est pas le prospect typique du premier tour — pas de dunk viral, pas de passes mythiques. Mais il excelle à trouver de l’espace, à marquer quand il est ouvert, et à défendre comme quelqu’un qui regarde vraiment les vidéos.

Dans mes travaux avec des startups d’analyse sportive, nous ignorions autrefois les joueurs discrets — jusqu’à réaliser que la constance bat toujours le bruit.

Le paradoxe du 10e choix

ESPN le projette 10e aux Rockets — non pas parce qu’il allume les tableaux, mais parce qu’il correspond à un modèle : tireur efficace + défenseur polyvalent = joueur rotation à faible risque.

Mais devons-nous lui faire confiance ? Ou avons-nous transféré notre jugement à des systèmes encore incapables des intangibles ?

Données vs regard humain : une tension inévitable

Les métriques comptent — surtout dans l’évaluation moderne du draft où les équipes exigent un retour sur investissement sur leurs choix. Mais j’ai vu trop de modèles échouer quand ils tentaient de quantifier l’« intelligence basketball » ou la « conscience offensive ».

Un recruteur voit ce qu’un jeu de données manque : la posture sous pression, le déplacement en transition, même la manière dont quelqu’un communique discrètement en défense.

Carter-Bryant n’a peut-être pas encore 60 % au trois-points… mais son mouvement hors ballon ? C’est de l’or dans le paysage actuel de la NBA.

Pourquoi cela compte maintenant plus que jamais

Nous vivons une ère où les outils d’IA prétendent tout prédire — des résultats aux trajectoires d’évolution des joueurs. Mais soit clair : les données ne mentiront pas… mais ceux qui les interprètent oui.

Et c’est précisément pourquoi je me pose cette question : quand arrêterons-nous de considérer le recrutement comme une équation… et commencerons-nous à le voir comme une œuvre d’art ? Les joueurs les plus silencieux deviennent souvent ceux qui ont le plus de valeur — non pas grâce aux stats seules, mais parce qu’ils comprennent mieux que personne le rythme du jeu.