AI ne change pas l'entraînement au baseball — elle nous oblige à regarder les choses en face.

Un article d'opinion

La discussion sur l'intelligence artificielle dans le baseball ressemble de plus en plus à une lutte entre l'espoir et la peur, entre la promesse et la méfiance. Pourtant, la réalité est beaucoup plus prosaïque : l'IA ne monte pas sur le terrain, ne reste pas dans le dugout et ne prend pas de décisions pendant un match. Elle observe, mesure et se souvient avec une constance impossible à atteindre pour les humains, et c'est précisément cela qui la rend à la fois fascinante et inconfortable pour les entraîneurs.

Celle ou celui qui lit attentivement le récent article de USA Baseball ne voit pas une euphorie technologique, mais un avertissement lucide emballé en tant que guide : l'intelligence artificielle n'est pas un remplacement pour le coaching, mais une loupe qui met impitoyablement en lumière ce que nous faisons, à quel point nous le faisons de manière cohérente et où nos suppositions ne correspondent pas à la réalité.

Ce n'est pas une histoire futuriste, mais une constatation pratique qui touche profondément au cœur du coaching, surtout dans un sport où le développement est rarement linéaire et où le contexte est primordial.

Les coachs de baseball travaillent avec des données depuis des décennies, mais ces données étaient principalement enregistrées dans l'esprit même du coach : souvenirs des swings, sens du timing, observations sur la posture et le comportement, intuition construite à partir de centaines d'entraînements et de matchs.

AI change peu de choses sur le fond, mais elle impose une précision, car elle n'oublie pas, ne regarde pas de manière sélective et n’est pas influencée par l'émotion ou un instantané.

Alors qu'un coach est contraint de généraliser, un algorithme répète, compare et empile, jusqu'à ce que des motifs cachés deviennent visibles, des choses que l'œil nu peut tout simplement manquer.

Cela mène à une vérité inconfortable : l'IA ne montre pas seulement le joueur, mais aussi le coach.

Cela met en lumière où l'accompagnement est constant et où il ne l'est pas, où les exercices ont vraiment un impact et où ils sont surtout agréables, où les progrès se réalisent et où la stagnation est confondue avec « une phase ».

Dans ce sens, l'IA n'est pas un outil qui facilite le travail, mais un miroir qui rend le travail plus juste, et cela demande quelque chose de l'entraîneur, qui doit être prêt à remettre en question ses propres hypothèses.

En coaching jeunesse, cette tension est particulièrement perceptible, car les données sont rapidement considérées comme un instrument de comparaison, de sélection ou d'évaluation, alors que la véritable valeur est exactement l'inverse : rendre visible le développement individuel sur le temps, indépendamment des autres, en dehors des instantanés, loin des pics et des creux émotionnels.

L'IA peut montrer que les rechutes sont normales, que la croissance se fait par à-coups et que la fatigue, la croissance ou le changement de rôle influencent les performances, non pas pour tirer des conclusions, mais pour apporter du calme dans les conversations avec les joueurs, les parents et le staff.

C'est là que se situe la différence entre l'utilisation significative et l'abus de la technologie.

Rough data without context is dangerous, and the authors at USA Baseball are notably clear about this: numbers only gain meaning when they are embedded in the circumstances in which they were created.Était-ce un entraînement ou un match, le joueur était-il en phase de récupération, jouait-il à un autre poste, y avait-il une croissance physique ou une pression mentale — ce ne sont pas des détails, c'est du coaching.

L'IA peut identifier des motifs, mais seul l'entraîneur peut en faire le récit.

Dans cette philosophie, la manière dont CoachBall est construit s'inscrit également, non pas comme une autorité qui porte des jugements, mais comme un prolongement des capacités d'entraînement.

Données, vidéos et tendances sont réunies pour permettre de revivre, de comparer et de réfléchir, sans donner l'illusion qu'un algorithme sait mieux ce dont un joueur a besoin que l'entraîneur qui le voit, lui parle et l'accompagne chaque semaine.Technologie prend en charge le travail administratif et répétitif, permettant ainsi au coach de conserver du temps et de l'attention pour l'aspect humain de son métier.

La peur que l'IA rende le coaching "froid" ou "impersonnel" passe à côté de l'essentiel.L'inverse est vrai : c'est justement parce que les observations deviennent plus cohérentes et objectives qu'il y a de la place pour l'empathie, la nuance et la personnalisation.Les discussions passent des opinions au développement, de la comparaison à la compréhension, de la réaction à l'accompagnement.

Pas parce que l'IA l'impose, mais parce qu'elle révèle ce qui se passe réellement.

Peut-être est-ce là la principale conclusion : l'IA ne change pas le baseball en ajoutant quelque chose de nouveau, mais en retirant quelque chose — le bruit, les hypothèses et la mémoire sélective.

Ce qui reste, c'est le savoir-faire de l'entraîneur, plus affûté que jamais.Qui est prêt à utiliser ce miroir, gagne du temps, de la clarté et de la sérénité.Qui ne le veut pas, considérera toujours la technologie comme une menace.

Mais pas parce que l'IA est trop puissante, plutôt parce qu'elle est trop juste.

Source
USA Baseball Develops – Un Guide pour les Entraîneurs sur l'Intelligence Artificielle dans le Baseball
https://usabdevelops.com/page/5015/blog/24761/a-coahs-guide-to-artificial-intelligence-in-baseball