L’IA au cœur des compétitions de dressage
La Fédération Française d’Équitation (FFE) a lancé une initiative innovante pour aider les juges à évaluer les compétitions de dressage grâce à l’intelligence artificielle. En collaboration avec la FFE, nous avons développé un système de tracking avancé utilisant des caméras et des algorithmes de vision par ordinateur, capables de détecter et suivre les mouvements du cheval et du cavalier en temps réel. Ce projet vise à aider les juges en leur offrant des éléments objectifs et détaillées permettant d’apprécier le déroulement des reprises. Il permet également de fournir des outils précieux pour les séances d’entrainement des cavaliers.
Pourquoi avez-vous utilisé l’IA pour les compétitions de dressage ?
Nous avons voulu explorer l’IA pour améliorer l’évaluation des reprises de dressage. Il s’agit d’un processus complexe qui mobilise beaucoup de juges qualifiés. En intégrant l’IA, nous visons à apporter à ces juges le maximum d’éléments objectifs pour étayer leurs évaluations et minimiser les biais humains. Nous souhaitons également offrir aux cavaliers et à leurs coachs des outils avancés pour optimiser leurs performances et affiner leurs stratégies de préparation.
Quels étaient les objectifs de ce projet ?
Les objectifs étaient multiples. Premièrement, nous voulions valider la faisabilité scientifique du projet dans des conditions réelles, en utilisant des capteurs et des algorithmes de pointe. Deuxièmement, il était essentiel de définir une architecture technique intégrant les technologies nécessaires pour capturer et analyser les mouvements du cheval et du cavalier. La production d’un démonstrateur capable de tracer précisément ces déplacements était cruciale pour démontrer l’efficacité de la solution.
Enfin, nous souhaitions explorer des cas d’usage futurs, tels que la détection de l’allure du cheval et de la position du cavalier, afin d’étendre l’utilité de cette technologie. Ces objectifs ont été définis en collaboration avec les équipes de Quantmetry part of Capgemini pour garantir une approche parfaitement alignée sur les besoins spécifiques de l’équitation.
Quelle solution a été mise en place ?
Les Data Scientists ont développé une solution avancée de computer vision pour automatiser la capture du tracé du cheval en détectant et suivant ses positions ainsi que celles du cavalier.
Pour ce faire nous avons mis en place un système de tracking utilisant des caméras stratégiquement positionnées autour de la carrière pour enregistrer les performances en haute résolution. Ce dispositif capture chaque mouvement avec une grande précision. Les algorithmes développés analysent ces vidéos pour fournir une évaluation détaillée et en temps réel.
Quels sont les résultats obtenus ?
Les premiers résultats expérimentaux ont montré une précision fiable du tracé, avec une marge d’erreur réduite à 50 cm qui permet de répondre aux exigences d’analyse du tracé. Ces résultats permettent également de se projeter vers la collecte d’indicateurs particulièrement complexes sur les allures, l’attitude, la position du cavalier et de son cheval ou encore la justesse du rythme.
Cette performance offre, en outre, l’opportunité de disposer d’un dispositif portable, facile à déployer et pour un coût abordable par les centres. Testés en condition réelle, les algorithmes développés ont démontré leur robustesse face aux aléas inhérents aux sports en plein air : météo, couleur des carrières, robe du cheval, mouvement des spectateurs et environnement notamment.
Qu’avez-vous apprécié dans votre collaboration avec Quantmetry part of Capgemini ?
Nous avons apprécié votre expertise technique et votre capacité à comprendre nos besoins spécifiques. Votre approche rigoureuse et innovante a été essentielle pour surmonter les défis technologiques et atteindre les objectifs fixés.
En effet votre équipe a démontré une grande flexibilité et une capacité d’adaptation aux contraintes spécifiques du dressage, tout en proposant des solutions techniques avancées et adaptées.
Quelles sont les prochaines étapes pour ce projet ?
Nous sommes actuellement en recherche de financement pour ce projet afin de le déployer plus largement au sein de la FFE.
Contacts
Olivier Klein, Administrateur et membre du Bureau de la Fédération Française d’Equitation, et Président d’EQUIACTION, Fonds de dotation de la Fédération Française d’Equitation
Gill Morisse, Directeur au sein de Capgemini Invent
Les membres de l’expertise Computer Vision adressent des thématiques couvrant l’ensemble du cycle de valorisation des images : de la constitution du jeu de données à l’implémentation du modèle sur des dispositifs embarqués.
Directeur chez Capgemini Invent