Une nouvelle filière d'études de la FHNW allie sport, données et IA

Le sport est depuis longtemps un domaine high-tech : les capteurs, l'analyse vidéo et les métriques de performance fournissent de grandes quantités de données. Mais ces données n'ont d'effet que si elles sont correctement interprétées et traduites en décisions - par exemple dans l'analyse des matchs, la gestion de l'entraînement ou la rééducation. C'est précisément là qu'intervient la nouvelle filière d'études.

«Le football génère aujourd'hui d'énormes quantités de données. Mais la véritable valeur ajoutée ne naît que du dialogue entre les experts en science des données et les spécialistes du sport. Ce dialogue est essentiel et rendu possible par cette filière d'études - les diplômés doivent préparer les organisations sportives à l'utilisation de l'IA», explique Thomas Bernhard, coach athlétique de l'équipe nationale des moins de 21 ans auprès de l'Association suisse de football.

Profil de compétences pratiques pour les applications Sport Analytics et IA

Dans la filière Data Science & AI for Sports, les étudiants acquièrent de solides compétences en programmation, statistiques, analyse de données et apprentissage automatique et se spécialisent dans les applications liées au sport, entre autres :

• Diagnostic de performance, développement et sélection des athlètes pour les clubs et les fédérations.
• Analyse automatisée d'informations qualitatives à l'aide de l'IA pour les psychologues du sport.
• Utilisation de wearables pour une médecine préventive personnalisée.
• Analyses basées sur les données et business insights pour les managers du sport

«Nous associons les compétences les plus modernes en matière de science des données et d'IA à un domaine d'application qui passionne de nombreuses personnes. En même temps, notre modèle d'études est conçu de manière à laisser une place à différentes réalités de vie. Cela le rend particulièrement attractif pour les étudiants pratiquant un sport de compétition, exerçant une activité professionnelle ou ayant d'autres obligations», explique Martin Rumo, responsable de l'orientation des études à la Hochschule für Informatik FHNW.

La valeur ajoutée des données sportives se manifeste dans des situations de jeu concrètes. Au tennis, par exemple, les données vidéo et de position permettent d'analyser les conditions dans lesquelles les points sont gagnés - par exemple, comment les attaques au filet ou les trajectoires de course influencent les chances de succès selon l'adversaire:in. Des algorithmes reconnaissent des modèles sur des milliers d'échanges de balles et fournissent des recommandations basées sur les données. De telles questions illustrent l'interaction entre le sport, les données et l'intelligence artificielle.

Étudier de manière flexible - même en dehors de l'entraînement, de la compétition ou du travail

Le cursus Data Science & Artificial Intelligence est flexible et individualisé et peut être suivi à temps plein ou à temps partiel. Il s'appuie sur peu de dates fixes obligatoires, des parcours d'apprentissage variés et un programme de coaching qui soutient les étudiants dans l'organisation de leur apprentissage et leur développement.

Les diplômés se qualifient entre autres pour des activités en tant que Sports Data Analyst, Sport Data Engineer, Rehabilitation Data Analyst ou Business Strategy Analyst dans l'environnement sportif. Comme les compétences acquises en matière de science des données et d'IA sont applicables à tous les secteurs, des perspectives s'ouvrent également en dehors du sport, par exemple dans la santé, l'industrie, l'énergie, la mobilité ou la finance.

La filière d'études débutera au semestre d'automne 2026 à la Haute école d'informatique FHNW à Brugg-Windisch.