Les Cowboys de Dallas et les mégadonnées

Un homme du nom de Gil Brandt, qui a révolutionné la façon d’évaluer les joueurs des Cowboys de Dallas, vient d’être intronisé au Temple de la renommée du football professionnel.

Bien que sa réputation soit légendaire et son parcours étonnant, Dallas ayant connu une saison victorieuse chaque année de 1966 à 1985, la capacité de Brandt à fournir des résultats constants s’expliquait par une raison cruciale.

Sous sa direction, les Cowboys de Dallas allaient transformer la prospection de talents qui reposait avant tout sur l’observation et l’intuition, en une démarche axée sur la puissance de l’analyse.

De nos jours, le terme big data (mégadonnées) est largement utilisé, c’est une sorte de mot clé dans une conversation, mais peu de gens en comprennent le vrai sens. Comme le définit SAS1, une société multinationale d’analyse de données dont le siège social est aux États-Unis et qui a une forte présence canadienne :

« Les big data désignent les gros volumes de données, structurées ou non, qui alimentent l’activité quotidienne d’une entreprise. Mais ce n’est pas la quantité des données qui compte, c’est ce que les entreprises en font. Il est possible d’analyser les mégadonnées pour en tirer des enseignements permettant de prendre de meilleures décisions et de lancer des initiatives stratégiques. »

L’homme qui a conçu la formule

Transformer les données en renseignements a été l’avantage concurrentiel que Gil Brandt a apporté aux Cowboys de Dallas il y a plus d’un demi-siècle.

En effet, la revue Sports Illustrated a publié un article sur la plateforme de prospection informatisée déployée par la toute nouvelle équipe le 29 janvier 1968 intitulée Make No Mistakes About it2 (Ne faites pas d’erreurs). Il faut savoir qu’à l’époque l’ordinateur mesurait trois pieds de haut et disposait d’une puissance de calcul inférieure à celle du plus simple téléphone intelligent actuel. L’article en question expliquait la façon dont le talent des joueurs était analysé selon plusieurs critères clés :

  1. Le caractère
  2. La rapidité
  3. Le contrôle du corps
  4. La compétitivité
  5. La vivacité d’esprit
  6. La force
  7. Le dynamisme

À ceux-ci s’ajoutaient trois autres facteurs : le poids, la taille et la vitesse.

Cité dans un article du Wall Street Journal, Brandt disait « Vous pouviez obtenir tout ce que vous demandiez ». « Vous saviez quel joueur avait les meilleures chances de réussir. »

Le rôle influent de Brandt en matière de dépistage a récemment été évoqué par Andrew Beaton dans un article publié dans le Wall Street Journal (3 et 4 août 2019), The Man Who Devised the Formula to Find NFL Stars3 (L’homme qui a conçu la formule pour dénicher les vedettes de la LNF).

« Ces probabilités étaient compilées dans un livre de la taille d’une encyclopédie en plusieurs volumes, explique M. Beaton. D’une épaisseur d’environ 18 pouces, il s’agissait essentiellement d’une base de données imprimée que les dirigeants de l’équipe pouvaient utiliser pour comparer les joueurs et faire des projections sur les futurs parcours professionnels. »

Pendant des années, ces renseignements ont été au cœur de l’évaluation des joueurs des Cowboys et ont grandement contribué au succès légendaire de l’équipe.

« Sortez le livre »

M. Beaton raconte une histoire qui nous ramène à 1977. À l’époque, les équipes souhaitaient s’emparer de deux porteurs de ballon : Ricky Bell et Tony Dorsett.
Red Hickey, un dépisteur de talents chevronné travaillant alors pour les Cowboys de Dallas, favorisait Bell. Brandt préférait Dorsett. Le légendaire entraîneur des Cowboys, Tom Landry, a rapidement coupé court au différend : « Sortez le livre ».

Le livre offrait une réponse claire : Dorsett. Il avait 99 % des chances de devenir un des meilleurs joueurs (All-Pro). « Je m’incline devant la machine », concéda Hickey.

Gil Brandt a rapidement reconnu la valeur de l’utilisation des mégadonnées pour prendre des décisions intelligentes, même dans une industrie qui a l’habitude de se fier aux intuitions. Dans cette même optique, le comité de gestion du portefeuille du Groupe de gestion financière globale utilise l’analyse des données pour prendre des décisions d’investissement éclairées et éviter l’effet des réactions émotionnelles.

Mais il y a un piège. Gil Brandt ne laissait pas les données prendre des décisions à sa place, il s’en servait pour alimenter sa réflexion. Par ailleurs, Brandt était connu pour être un brillant psychologue et un fin observateur du comportement humain. Il était à la fois informé et manifestement doué.

Nous pensons qu’il s’agit là des principaux facteurs qui ont contribué à son exceptionnel succès. Les plus grandes décisions sont prises grâce à la combinaison de deux éléments : des esprits vifs qui travaillent ensemble et l’apport puissant de l’analyse de données par ordinateur.

Et c’est ce que nous pensons de notre comité de gestion du portefeuille.


1https://www.sas.com/fr_ca/insights/big-data/what-is-big-data.html
2https://www.si.com/vault/1968/01/29/670175/make-no-mistakes-about-it
3https://www.wsj.com/articles/the-man-who-devised-the-formula-to-find-nfl-stars-11564680827

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