DÉTERMINATION DU SEUIL DE PERCEPTION DU HORS-JEU CHEZ LES ARBITRES ASSISTANTS À L’AIDE DE SCÈNES VIRTUELLES

DÉTERMINATION DU SEUIL DE PERCEPTION DU HORS-JEU CHEZ LES ARBITRES ASSISTANTS À L’AIDE DE SCÈNES VIRTUELLES

Avant les années 1860, les règles du football n’étaient pas standardisées et chaque association était libre d’appliquer son propre règlement. Lors des rencontres inter-associations, des règles communes devaient être définies avant chaque match et c’est pour cette raison que les règles ont commencée petit à petit à se standardiser. En 1863 que les premières règles sont mises en place. L’International Football Association Board se crée en 1882 dans le but d’établir des lois communes . Elle est composée de quatre fédérations : anglaise, écossaise, galloise et irlandaise. Quelques années plus tard, se crée la FIFA (Fédération Internationale de Football Association) qui décide de faire appliquer tel quel le règlement mis en place par l’association britannique. En 1913, la FIFA entre dans le conseil de l’IFAB. Aujourd’hui, cette fédération (FIFA) possède 4 voix sur 8 au sein du conseil. Chaque décision doit être approuvée par l’ensemble d’une des deux corporations et par deux membres de l’autre car 6 voix sont nécessaires pour son acceptation. Ce sont ces organismes qui ont le pouvoir décisionnel en matière de règles pour le football international. Quant à l’arbitrage lors des premiers matchs, les capitaines de chaque équipe en étaient chargés. Lorsqu’il y avait un litige, ils faisaient appel à des tierces personnes, appelées « umpires », généralement positionnées à côté des buts qui n’avaient, à l’époque, pas de filets. Par la suite, un « referee » est nommé, d’abord assis dans les tribunes, il descend ensuite sur le terrain et devient l’arbitre que l’on connait aujourd’hui. Les « umpires » sont relayés au bord du terrain et nommés juges de touche jusqu’en 1966 puis arbitres assistants. A l’heure actuelle les arbitres ont le plein pouvoir décisionnel lors des actions (Tenèze, Joncheray, et Arnal, 2015). Ils suivent des formations spécifiques proposées dès leur début. A Fribourg, il existe l’Association Fribourgeoise de Football (AFF) qui possède une commission des arbitres qui organise des tests de condition physique. Les arbitres de plusieurs catégories y sont astreints selon certaines directives. Depuis quelques années, il existe la Referee Academy qui a centralisé la formation des arbitres talents de chaque région afin d’uniformiser les instructions dès le niveau de 2ème ligue régionale et interrégionale. Il existe treize associations régionales qui doivent promouvoir le rôle d’arbitre. Les commissions d’arbitres s’occupent de prendre des décisions quant à leur formation ainsi que des problèmes de sécurité sur les terrains. L’association faîtière nationale, l’Association Suisse de Football possède un département et une commission pour les arbitres. La commission est séparée en trois services distincts : les arbitres d’élite, les espoirs et les amateurs et le développement.

Méthode 

Approche psychophysique

La psychophysique est une approche qui cherche à mettre en évidence les liens entre un stimulus physique (couleur/longueur d’onde, son/Hrz, etc.) et leur perception. Les stimuli peuvent être lus sur une échelle de valeur quantitative alors que leur perception fait partie de la psychologie et est évalué avec des échelles plus subjectives. La psychophysique classique tente de déterminer les seuils sensoriels absolus (exemple : à partir de quel moment j’entends un son selon sa fréquence) et les seuils sensoriels relatifs (exemple : à partir de quel moment j’arrive à distinguer un son d’un autre son). Dans notre cas, nous allons essayer de déterminer le seuil absolu de la détection du hors-jeu dans différents groupes d’individus. Pour ce faire, Demeuse et Henry (2004) ont mis en évidence plusieurs méthodes possibles : La méthode de l’erreur moyenne : le sujet doit essayer de déterminer l’équivalence de deux stimuli en ajustant lui-même la puissance de ces derniers.

– La méthode des différences juste perceptibles, des limites ou des changements minimaux : Cette méthode consiste à partir d’une valeur très faible et de l’augmenter très lentement afin de déterminer précisément à partir de quel moment le sujet perçoit un stimulus. Inversement, il est possible partir de très haut et diminuer lentement jusqu’à ce que le sujet ne puisse plus rien détecter.
– Les méthodes constantes : plusieurs stimuli différents (de 4 à 7) sont présentés un nombre de fois élevé de manière aléatoire à un sujet. Ce dernier doit ensuite essayer de reformer les groupes de stimuli équivalents.
– Les méthodes adaptatives : les valeurs présentées aux sujets sont déterminées par la réponse précédente du sujet. En fonction de sa réponse, la valeur augmentera ou diminuera.

Méthode « Staircase »

Pour réaliser notre expérience, nous avons choisi la méthode des « Staircase ». C’est une approche adaptative à contraintes faibles c’est-à-dire que c’est le sujet qui fait augmenter ou diminuer le stimulus en fonction de ses propres réponses à ce stimulus. Cette méthode à un avantage par le fait qu’il n’y a pas besoin de connaitre, a priori, les seuils des sujets parce que ce sont ces derniers qui seront découverts grâce à cette méthode. Cette procédure nous amène en quelques essais seulement autour du seuil qui nous intéresse mais cela dépend néanmoins du nombre de paliers que l’expérimentateur a décidé de programmer. Le programme utilisé, qui sera décrit par la suite, permet d’automatiser les « Staircase » afin de ne pas les régler manuellement après chaque essai. L’idée est de commencer avec un stimulus de haute intensité avec lequel il ne devrait pas y avoir de doute dans la détection. Ce stimulus est réduit avec un écart considérable entre chaque stimulus jusqu’au moment où le sujet donne une mauvaise réponse. Dans ce cas, la procédure est inversée et le stimulus augmente à nouveau mais l’écart entre chaque stimulus est réduit. La procédure s’inverse si le sujet fait à nouveau une erreur. Une réponse correcte diminue le stimulus, à contrario, deux réponses erronées l’augmente. L’expérience s’arrête au moment où le nombre défini d’inversions ou le nombre maximal d’essais est atteint. Les « Staircase », soit le nombre d’inversion et le nombre d’essais maximal doivent être définis à l’avance pour l’expérience. La figure 1 illustre un exemple de courbe d’essai tirée de l’expérience. Aux essais numéro 8 et 9, le sujet a répondu faux à la question (hors-jeu ou pas hors-jeu) à deux reprises et de même jusqu’au 16ème essai ou il a répondu juste donc le stimulus diminue à nouveau. Aux 17ème et 18ème essais le sujet a, à nouveau, répondu faux alors le stimulus augmente en testant 2 fois les mêmes valeurs. Jusqu’au 8 ème essai, le palier était de 0.06 seconde, le second était 0.04 seconde, le troisième était de 0.02 seconde et le quatrième de 0.01 seconde.

Programme

Nous avons utilisé un ordinateur standard avec une capacité d’affichage de 500 images par seconde projetées sur un écran en toile de 2,70 mètres de haut et 4,30 mètres de large grâce à un projecteur Barco F50 WUXGA High Brightness, LVDS DMDTM with DarkChip3TM, 1,920 x 1,200, 5,500 ANSI lumens. A noter qu’il est classique d’utiliser comme valeur minimale de fréquence d’affichage 60 images/sec, ce qui constitue la valeur maximale de vitesse de perception de l’humain. Afin de mener l’expérience, j’ai bénéficié d’un programme créé spécialement par Thibault LE NAOUR pour ce type d’expérience. Dans ce programme, un terrain de foot d’une dimension de 105m*68m a été modélisé sur lequel nous avons pu programmer des situations de hors-jeu. Le programme s’exécute sur des ordinateurs standards avec Windows 10. Le programme est codé en langage C++/OpenGI. Les joueurs sont représentés par des bâtonnets de différentes couleurs selon leur rôle : les attaquants en rouge, les défenseurs en bleu et le brun pour les passeurs. Lorsque que le passeur déclenche la passe virtuelle, le sujet entend le son d’un ballon frappé dans la condition son et son+vue que nous verrons par la suite.

Participants

Pour l’expérience deux groupes ont été créé : un groupe contrôle et un groupe d’expert. Les sujets du groupe contrôle sont des personnes prises au hasard parmi les étudiants de l’université. Ils étaient donc tous volontaires. Pour le premier groupe il y avait douze étudiants de l’université de Fribourg mixtes, 4 femmes et 8 hommes. Le hasard a voulu que les personnes que j’ai contactées et qui acceptent de faire l’expérience soient ainsi répartis. Ils ont entre 21 et 27 ans et ils n’ont jamais été arbitre de football mais certains ont été joueurs pendant plusieurs années alors que d’autres n’ont jamais pratiqué ce sport. Trois filles et un garçon n’ont jamais pratiqué ce sport en club. Alors que les autres sujets ont entre deux et dixneuf ans d’expérience dans le football mais tous n’ont été que joueur de champ. Ils ont été répartis de manière aléatoire au sein du groupe. Ils connaissent tous la règles du hors-jeu nécessaire à l’expérience ou ont été rapidement instruit, je leur ai expliqué la règle et présenté la scène qui allait se présenter à eux. Le deuxième groupe est formé de douze arbitres dont le niveau varie entre la 1 ère ligue classique et le niveau FIFA. Ils ont entre 24 et 40 ans et ont entre 4 et 13 ans d’expérience en tant qu’arbitre assistant au football, Ils ont été répartis aléatoirement au sein du groupe.

Thresholdmean selon les scénarii

Pour des raisons de lisibilité, les résultats obtenus par les sujets du groupe contrôle et expert sont présentés sur des graphiques différents comme les deux déroulements. Les figures 11 à 14 sont présentées de la manière suivante : Les résultats de chaque sujet sont représentés dans les trois conditions possibles par les barres de couleurs. Plus la barre tend vers le haut ou le bas plus l’erreur est grande par rapport à la limite réelle du hors-jeu qui est symbolisée par la ligne 0. Si les résultats sont inférieurs à 0 cela signifie que les sujets ont arrêté l’action alors qu’il n’y avait pas de position de hors-jeu. Si les résultats sont positifs, les sujets ont laissé jouer l’action alors qu’il y avait hors-jeu

Comparaison des groupes selon les scénarii

Afin de pouvoir choisir les tests statistiques appropriés afin de mener une comparaison, les données récoltées ont été testées pour s’assurer qu’elles soient distribuées de façon normale selon la courbe de Gauss et que les variances soient homogènes. Après un test du Χ 2 (khi carré) et les tests de Bartlett et Levene nous avons constaté que les données étaient bien distribuées normalement et ont des variances homogènes. Les données étant paramétriques, des tests statistiques paramétriques ont été utilisés pour créer des graphiques se prêtant à l’analyse. J’ai fait une ANOVA 2×6 [expertise (expert, novice) x conditions (cv, cs, cvs, mv, ms, mvs)]. L’expertise est testée en groupe indépendant et les conditions en mesures répétées : ANOVA expertise F(1,22) 6.547, p = 0.0179* et ANOVA conditions F(5,110 ) 21.763, p = 4.27e -15 ***. Ces ANOVA nous prouve qu’il y a une différence entre les experts et les novices. Grâce à cette ANOVA nous pouvons dire que les conditions sont réellement différentes les unes des autres.

Afin de permettre une lecture claire des graphiques et de la dispersion des données, j’ai choisi d’utiliser des boîtes à moustaches, appelé aussi boxplot. Ce type de graphique se lit de la manière suivante : la boîte représente 50% des données, la croix est la moyenne des données, les deux « moustaches » représentent les valeurs minimums et maximums. Les points que l’on peut observer dans certains graphiques au-dessus ou dessus d’une boite sont les données extrêmes qui représentent au maximum 5% de toutes les valeurs recueillies. Pour commencer, la figure 11, présente la moyenne des écarts par rapport au hors-jeu en fonction des six scénarii proposés aux sujets et également la dispersion de chaque groupe pour chaque condition. De manière globale, on peut observer que les novices sont plus homogènes dans leurs réponses aux stimuli que les experts en particulier dans le scénario « cs ». Nous pouvons également constater que les experts ont tendance à laisser jouer l’action plus longtemps comme nous l’avons déjà mis en évidence dans le chapitre précédent. Si nous nous basons sur la limite du hors-jeu, la ligne du zéro, les experts sont en général plus proches de la vérité que le groupe control. A la lecture du graphique nous pouvons voir que les conditions (s, v et vs) n’ont pas d’impact significatif sur le jugement des sujets. La différence se fait surtout selon le déroulement (« même sens » et « croisé »). Après avoir fait les ANOVA, j’ai procédé à un POST-HOC. Ce dernier montre que les scénarii CV, CS, CVS sont significativement différentes de MV, MS, MVS. (CS/MS, p=0.00119, CS/MV, p=0,00012, CS/MVS, p=0.00050, CV/MS, p=0.01571, CV/MV, p=0.00468, CV/MVS, p=0.01263, CVS/MS p=8.4e -06, CVS/MV, p=2.3e -06, CVS/MVS 4.9e -06) se qui confirme l’interprétation du graphique. Dans le déroulement « croisé » les deux groupes ont tendance à stopper l’action plus rapidement que dans les conditions « même sens ».

Discussion et conclusion

Grâce à l’analyse des résultats obtenus mon hypothèse de départ n’est pas validée : Les arbitres assistants ne sont pas meilleurs qu’un groupe de personnes novices dans la perception de la limite du hors-jeu. Cela ne dépend pas non plus des scénarii ni des conditions proposées en ce qui concerne les experts. Ce travail va à l’encontre de plusieurs études menées sur les arbitres ces dernières années. Une étude réalisée par Gilis et ses collaborateurs (2009) auprès des arbitres assistants FIFA et des arbitres assistants belges confirme que les sujets les plus entrainés font moins d’erreur que les autres. Dans leur expérience « off-the-field test », ils avaient deux déroulements. Un dans lequel le défenseur était immobile et dans le second le défenseur se déplaçait dans le sens opposé à l’attaquant. Ils expliquent que la condition ou le défenseur se déplaçait dans le sens opposé, les arbitres assistants FIFA étaient meilleures que les arbitres assistants belges, moins entraînés. Les résultats montrent également que les arbitres de la FIFA ont 73.7% d’évaluation correcte à 73.7% contre 69,3% pour les arbitres assistants belges en prenant tous les essais en compte dans les deux déroulements. D’autre part, les arbitres assistants s’améliorent de plus en plus avec le temps comme le montre l’étude de Catteeuw et ses collègues (2010). Pour faire cette étude, ils ont repris toutes les actions lors desquelles les arbitres assistants avaient signalé des hors-jeux dans deux compétitions et ont analysé la validité des décisions.

Table des matières

Introduction 
Historique
Contexte
Introduction à la thématique
Hypothèse
1. Méthode
1.1. Approche psychophysique
1.2. Méthode « Staircase »
1.5. Participants
1.6. Déroulement de l’expérience
2. Résultats
2.1.1. Thresholdmean selon les scénarios
2.1.2 Comparaison des groupes selon les scénarios
2.1.3. Comparaison des groupes selon la imite véritable du hors-jeu
Validité et fiabilité du travail
Limites du travail et améliorations
Perspectives de nouvelles questions de recherches

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