Comment Aurélien Rougerie met l'IA au service du recrutement à l'ASM

Depuis le début de la saison de Top 14, l’ancien trois-quarts centre international Aurélien Rougerie (45 ans, 76 sélections), est resté au service de son club de toujours, l’ASM, au sein notamment d’une cellule recrutement qu’il a montée. Recrutement aussi bien en interne via le centre de formation, qu’en externe.

Pour cela, il a été obligé de reprendre des études – qu’il avait abandonnées depuis un moment – pour se spécialiser dans le droit et l’économie du sport. Une reconversion qui lui a permis de passer de team manager à un poste plus stratégique.

La figure emblématique du club occupe désormais des fonctions dans la cellule recrutement ainsi que dans l’accueil et l’intégration des nouveaux joueurs. « La première chose, c’est d’essayer de profiler, de faire un profil d’équipe, et ensuite derrière de vraiment faire du hunting, de chasser un profil qui correspondra au sein de l’effectif, et qui viendra le compléter », détaille-t-il dans le podcast Ici Montferrand du quotidien La Montagne.

« Évidemment, on a intégré tout ça avec de la data, de l’IA. Aujourd’hui, il y a beaucoup de données, beaucoup de choses qui sont rentrées dans la data, donc il faut aussi s’en servir. Ce sont de formidables outils d’aide à la décision. Même si le ressenti et l’humain restent complètement indispensables, c’est bien de pouvoir s’appuyer là-dessus. »

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— ASM Rugby (@ASMOfficiel) November 1, 2025

Grâce à l’IA, l’ASM a développé des outils permettant d’apporter une aide précieuse pour repérer, cibler et recruter les meilleurs profils, en se basant notamment sur l’analyse de données. « On a un partenaire au club qui nous aide sur ce genre de choses. On a quelqu’un qui est là-dessus aussi, qui développe des outils, qui alimente une bibliothèque, et ça va nous permettre de piocher les informations nécessaires et de les interpréter comme on le souhaite », explique Rougerie.

« On essaie de trouver les profils les plus complets possibles, on les compare avec les joueurs qu’on a. Ce n’est pas toujours facile d’interpréter des chiffres, des tableaux avec beaucoup de données sur différentes actions. Donc on les met en comparaison avec ce qu’on connaît, ce qu’on a au club, ou les meilleurs en France par exemple. On essaie d’intégrer et de comparer pour ne pas se tromper, ou en tout cas se tromper le moins possible. C’est l’idée aujourd’hui.

« Ce sont de formidables outils d’aide à la décision. Même si le ressenti et l’humain restent complètement indispensables, c’est bien de pouvoir s’appuyer là-dessus. »

« Par exemple, pour un poste d’arrière, si on dit qu’on veut un mec avec une certaine longueur de pied, ça, c’est tout un logiciel, des chiffres qu’on peut avoir avec la data. On les met dedans et on compare. Après, ça dépend du profil que t’as établi avant. Si t’as pas fait ce travail de profil, la data sert à rien. Tu vas trouver des mecs qui sont bons au pied. Mais si t’as identifié ton profil, que tu sais que tu veux ce mec qui a une longueur de pied, de la relance, de la vitesse… tu rentres tout ça dans la mécanique, et ça va te sortir quelques noms, en général d’ordre croissant, et voilà. »

« Il y a des résultats qui sont déjà probants, qui sont là, même si ça va pas assez vite, parce qu’on aimerait que ça avance plus vite, qu’on ait des résultats, et pourquoi pas des titres plus rapidement. Mais bon, ça met toujours du temps à se construire », admet-il.