La modélisation mathématique a été utilisée communément dans le sport depuis la fin des années 50 avec des objectifs très variés. Certaines équipes de basket-ball, football et baseball, par exemple, l'ont utilisée pour identifier les stratégies leur permettant d'améliorer leur performance de manière significative. Ces stratégies peuvent être fixées avant le début du match mais peuvent également être adaptées pendant la partie en fonction du déroulement de la rencontre. Avec un objectif fort différent, les instances sportives et judiciaires ont souvent utilisé l'analyse mathématique pour détecter les triches ou les fraudes. De leur côté, les bookmakers et les parieurs l'ont utilisée pour estimer l'issue probable d'une rencontre.

L'utilisation de l'analyse mathématique ne s'est cependant généralisée dans le sport que ces 10 dernières années, en partie grâce à une augmentation constante des données disponibles. Le public a donc tout naturellement commencé à s'intéresser à ce sujet qui a acquis une place centrale dans toutes les analyses. Pour donner une idée de l'intérêt porté à ce domaine, on peut regarder l'évolution du nombre de fois que le terme « Sports analytics » a été cherché dans le moteur de recherche « Google ». Il s'avère que l'utilisation de ce terme a crû d'un taux annuel moyen de 19% de janvier 2008 à janvier 2016 alors qu'il était pratiquement nul de 2004 à 2008. En 2011, il y a également eu le film « Moneyball» avec l'acteur Brad Pitt, basé sur le livre de Michael Lewis « Moneyball : The Art of Winning and Unfair Game » qui décrit comment l'analyse mathématique a été utilisée par l’équipe de baseball des Athletics d'Oakland pour créer une équipe compétitive malgré un budget très limité.

Un problème est que les techniques sous-jacentes sont souvent vues comme de la sorcellerie et pas vraiment comprises. Le but de ce cours-conférence est de donner une idée intuitive des mathématiques qui sont derrière ces méthodologies en ayant recours à des exemples réels.