Performances du modèle d’IA
Résultats structurés des modèles TennisFlow actuels sur le jeu de validation interne.
Résultats actuels
| Tâche | Métrique | Résultat |
|---|---|---|
| Détection des coups (Stroke Detection) | Precision | 98,8 % |
| Détection des coups (Stroke Detection) | Recall | 97,9 % |
| Détection des coups (Stroke Detection) | F1-Score | 98,4 % |
| Classification du type de coup (Stroke Type) | Accuracy | 99,83 % |
| Classification du détail du coup (Stroke Detail) | Accuracy | 95,7 % |
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Résultats du 5 août 2026
| Tâche | Métrique | Résultat |
|---|---|---|
| Détection des coups (Stroke Detection) | Precision | 97,66 % |
| Détection des coups (Stroke Detection) | Recall | 97,73 % |
| Détection des coups (Stroke Detection) | F1-Score | 97,70 % |
| Classification du type de coup (Stroke Type) | Accuracy | 99,9 % |
| Classification du détail du coup (Stroke Detail) | Accuracy | 95,9 % |
Les résultats ont été mesurés sur le jeu de validation interne de TennisFlow à partir de données de vérité terrain annotées manuellement.
Pourquoi publions-nous nos métriques d’IA ?
De nombreuses applications mettent en avant « l’IA » sans rendre sa qualité mesurable. Chez TennisFlow, nous voulons être transparents. C’est pourquoi nous publions régulièrement les données de performance de nos modèles d’IA et documentons leur évolution à chaque version.