Sofascore Eye Soon Challenges VAR

Sofascore, une entreprise croate qui a développé une plateforme complète pour le suivi en temps réel des résultats sportifs dans une gamme de sports populaires, du football au tennis, s’appuie fortement sur l’intelligence artificielle. Comme l’explique Karlo Knežević, responsable de l’équipe d’intelligence artificielle, d’analytique et d’information, le chat Sofascore peut être accessible quotidiennement par 23 millions d’utilisateurs actifs mensuels qui peuvent envoyer des messages dans diverses langues ou scripts. Pour prévenir principalement les discours indésirables, ils utilisent leur propre filtre de chat AI Sofascore développé en interne qui comprend le contenu et le contexte des messages et élimine avec succès les messages indésirables. Et ce n’est pas leur seul outil d’IA ; ils développent quelque chose de beaucoup plus sophistiqué et intéressant.

– Le projet actuellement en développement est le traitement sémantique du contenu vidéo sportif. Plus précisément, Sofascore vise à développer un système informatique, Sofascore Eye, qui peut regarder un enregistrement d’un événement sportif et extraire une multitude d’informations des séquences, telles que la distance parcourue lors d’un match de football ou le nombre de services réussis lors d’un match de tennis. Un autre exemple que je voudrais souligner est le système de recommandation de contenu, Sofascore recommender, qui surveille en continu comment l’utilisateur interagit avec l’application Sofascore et apprend quel contenu intéresserait davantage l’utilisateur.

Sur la base des connaissances acquises, Sofascore Recommender propose à l’utilisateur ces événements sportifs, athlètes ou compétitions qui pourraient l’intéresser. Avec un tel système, l’application Sofascore peut encore se rapprocher de l’utilisateur en fournissant un contenu personnalisé – a déclaré Knežević, ajoutant qu’à Sofascore, ils ont développé toutes les solutions eux-mêmes jusqu’à présent en raison du domaine de travail très spécifique ou dans le but d’une utilisation optimale des ressources.

Chez Sofascore, poursuit Knežević, ils pensent toujours à grande échelle : des dizaines de millions d’utilisateurs, divers appareils sur lesquels ils présentent du contenu aux utilisateurs, et la disponibilité du contenu à travers la planète, l’un des principaux défis dans la mise en œuvre des technologies d’intelligence artificielle étant l’évolutivité, la vitesse et la précision.

Sources de financement pour les projets d’IA

Pour cette entreprise, il est crucial que toutes les solutions qu’ils développent doivent être durables pour un grand nombre d’utilisateurs, en particulier lors des pics d’afflux d’utilisateurs, comme la Coupe du Monde. De plus, compte tenu des limitations matérielles des utilisateurs (par exemple, dans les pays en développement), il est veillé à ce que la mise en œuvre soit économe en énergie et en mémoire.

– Un défi supplémentaire est la quantité de données pour former des modèles d’intelligence artificielle. Bien que Sofascore dispose de plus de 1000 To de données, certaines solutions nécessitent des échantillons très spécifiques sur lesquels l’intelligence artificielle pourrait apprendre – souligne Knežević.

Cependant, il existe également des défis d’une nature différente, l’un des principaux étant le personnel. Le système d’enseignement supérieur croate produit chaque année des centaines de diplômés en ingénierie informatique dans le domaine de l’informatique. Ces étudiants ont rencontré des domaines de l’intelligence artificielle au cours de leurs études, tels que l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes, le traitement du langage naturel, etc. Cependant, cela ne garantit pas qu’une personne puisse fournir des solutions de qualité dans le domaine de l’intelligence artificielle.

– Si un employeur veut des solutions de qualité dans le domaine de l’intelligence artificielle, il devra embaucher une personne expérimentée, qui sera mieux rémunérée. D’autre part, les étudiants qui souhaitent appliquer leurs connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle dans l’industrie après l’obtention de leur diplôme ont du mal à trouver de telles opportunités en Croatie, soit en raison d’un manque d’entreprises informatiques utilisant l’intelligence artificielle, soit en raison d’une expérience de travail insuffisante – explique Knežević.

Un autre défi pour le développement de solutions d’IA dans l’industrie est les sources de financement. Les sources de financement pour les projets d’intelligence artificielle dans le secteur privé peuvent inclure des subventions gouvernementales, du capital-risque, des investissements d’anges, du financement participatif et du capital-investissement.

Les entreprises peuvent également financer leurs projets d’intelligence artificielle par leurs propres revenus ou bénéfices. La disponibilité du financement peut varier en fonction du projet spécifique, de l’entreprise et/ou d’autres circonstances. En plus de tout ce qui précède, des fonds de l’UE sont également disponibles, mais il est important de noter que la disponibilité et le type de financement peuvent changer au fil du temps.