Son étude, dont le code est accessible sur ce lien en open-source est née d’un projet étudiant lancé en 2017 par Romain Vuillemot (enseignant-chercheur de l'Ecole Centrale de Lyon en informatique au laboratoire LIRIS UMR CNRS 5205 ) et Wouter Bos (chercheur CNRS en mécanique des fluides au laboratoire LMFA UMR CNRS 5509) sur l'analyse des données sportives. (cf. leur interview dans Technica en décembre 2018)

Gabin rejoint l’aventure en septembre 2018, avec Nathan Rivière dans le cadre de leur projet de recherche de deuxième année. L’année suivante, il poursuit ses travaux accompagné de Romain Vuillemot et Wouter Bos lors d’un stage de 3 mois au sein du laboratoire LIRIS, suivi par un CDD dans ce même laboratoire, au cours desquels il va analyser 630 rencontres de la saison 2015-2016 de NBA dont 26 000 tentatives de tirs à 3 points. L’étude va permettre de comparer 16 joueurs grâce à la technologie SportVu de STATS LLC qui fournit, entre-autres, la position des joueurs et de la balle 25 fois par seconde. >

Différents types de shooteurs à 3 points vont être ainsi caractérisés, ainsi que plusieurs modèles d’occupation d’espace des joueurs sur le terrain.

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Si en France, l’analyse statistique appliquée au sport de haut-niveau tarde à s’imposer, les États-Unis et notamment la NBA ont depuis longtemps intégré cette expertise au sein des clubs/franchises. La sélection des travaux menés par Gabin et ses 3 collègues pour le MIT Sloan conference de mars dernier n’en est qu’une preuve supplémentaire.

Car ces données ne sont pas qu’une photographie figée d’un système existant. Elles offrent une analyse précise capable d’aider les équipes à progresser dans le jeu et à améliorer leurs résultats. Interrogé sur ce point, Gabin Rolland précise que : « ce type d'étude peut permettre d'introduire de nouvelles données dans l'analyse de la performance au tir d'un shooter et de se poser de nouvelles questions : ce joueur tire-t-il vite ou doucement ? A-t-il une routine qu'il applique quelles que soit les circonstances ou adapte-t-il son geste à la situation ? Quel type de tirs sélectionne-t-il s'il les sélectionne ? Ouverts, fermés ou les deux ? Dans quelles circonstances réussit-il le mieux ses tirs ? Puis à partir des réponses à ces questions les données peuvent être utilisées pour aider un joueur qui souhaiterait comprendre pourquoi il réussit, pourquoi il échoue... On peut également l'envisager d'un point de vue défensif en se demandant où le joueur doit se positionner pour gêner le plus tel ou tel tireur. »

Figure 1 : Distance du plus proche défenseur au moment où la balle quitte les mains du tireur en fonction du "release time" (temps entre la réception de la balle et du tir) pour les catch-and-shoot. La line verticale en pointillés montre le "release time" médian tandis que des lignes horizontales en pointillés délimitent les degrés d'ouverture d'un tir : très fermé, fermé, ouvert et très ouvert au-dessus de la ligne en pointillés la plus épaisse. Les tirs réussis et manqués sont respectivement représentés par les points bleus et rouges.

Les discussions avec plusieurs représentants d’équipes NBA lors du MIT ont permis de valider tout l’intérêt de l’étude menée, et de projeter de futures améliorations à y intégrer. Une opportunité que Gabin saisira peut-être au rebond, lui qui aimerait rejoindre l’organigramme d’un club professionnel à la fin de ses études, que ce soit en France ou ailleurs. Ça tombe bien le responsable des statistiques avancées des Hornets lui aurait glissé sa carte en l’invitant à le contacter le jour où il aurait terminé ses études...