L'ancien directeur général adjoint du FC Sotchi, Andrei Orlov, a accusé l'ancien entraîneur de l'équipe, l'Espagnol Robert Moreno, de trop s'appuyer sur le réseau neuronal ChatGPT dans l'entraînement des joueurs de football.
Méthodes de préparation étranges
Selon Orlov, le spécialiste espagnol a activement utilisé l'intelligence artificielle pour créer des présentations et élaborer les programmes d'entraînement de l'équipe. La suggestion la plus extravagante du réseau neuronal était de ne pas dormir pendant les 28 heures précédant le match contre le SKA-Khabarovsk et de se lever à 5 heures du matin.
Moreno a également utilisé ChatGPT pour sélectionner les joueurs de son équipe. L'ancien directeur général adjoint a indiqué que l'entraîneur avait intégré au réseau neuronal les données des attaquants Vladimir Pisarsky, Pavel Meleshin et Artur Shushenachev, issues du système Wyscout. ChatGPT a désigné Shushenachev comme le meilleur choix, mais le joueur n'a inscrit aucun but en dix matchs lors de la saison 2024/25.
Réponse de l'entraîneur
Robert Moreno a nié les allégations dans une déclaration à sports.ru. Le spécialiste espagnol a souligné qu'il n'avait pas utilisé ChatGPT pour préparer les matchs ou sélectionner les joueurs, réaffirmant son respect pour son travail à Sotchi.
Résultats des travaux
Selon Transfermarkt, Moreno a pris les rênes de l'équipe de Sotchi le 15 décembre 2023 et a quitté son poste le 31 août 2025. Durant cette période, il a dirigé 62 matchs, avec une moyenne de 1,34 point par match.
Sous la direction de l'entraîneur espagnol, l'équipe a été reléguée de la Premier League russe en deuxième division, avant de parvenir à remonter. Cependant, à l'automne 2025, Moreno a été limogé après avoir récolté un seul point en sept matchs de championnat.
L'exemple de ChatGPT dans le football illustre la rapidité avec laquelle les technologies évoluent et s'intègrent au monde du sport. Le débat sur le rôle de l'intelligence artificielle dans les décisions des entraîneurs ne fera probablement que s'intensifier à mesure que ces outils se développeront.
L'avis de l'IA
Du point de vue de l'apprentissage automatique, l'incident de Sotchi met en évidence un décalage important entre les capacités des modèles d'IA génératifs et les exigences de l'analyse sportive. ChatGPT n'est pas entraîné sur des données sportives réelles et n'a pas accès aux indicateurs dynamiques de la forme physique, de l'état mental ou de la compatibilité tactique des joueurs avec l'équipe. Le modèle fonctionne avec des descriptions textuelles plutôt qu'avec des métriques sportives multidimensionnelles.
L'analyse des tendances historiques montre que le sport professionnel a déjà connu des phases similaires, comme l'introduction du « moneyball » au baseball dans les années 2000 ou des systèmes d'analyse vidéo au football dans les années 2010. À chaque fois, le facteur clé du succès n'était pas la technologie elle-même, mais son intégration judicieuse à l'expertise du staff technique. Le paradoxe est que plus l'algorithme est complexe, plus son application efficace dans le sport requiert une compréhension humaine approfondie.