Entraînement : Comment les datas révolutionnent la quête de performance des coureurs?

La data occupe une place de plus en plus importante dans le monde sportif. Le cyclisme n'échappe pas à la règle. Alors, comment optimiser l'utilisation de ces nouvelles données ? Quels sont les avantages et les limites des datas ? Dans ce nouvel épisode de Face à Face proposé par Groupama, Anthony Bouillot et Olivier Mazenot nous répondent !

La data : à quoi ça sert ?

Le terme “data” est un anglicisme qui renvoie à une donnée ou un ensemble de données qui peuvent servir de point de départ à l’analyse d’une situation. 

Le rôle du data scientist est donc de collecter ces données et de les “faire parler”. Autrement dit, il va établir des tableaux, faire des statistiques, créer des programmes etc… pour rendre les datas pertinentes.

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Olivier aborde son métier d’un point de vue mathématique. Ingénieur informatique de profession, il s’occupe de gérer la data de façon très dématérialisée. Sportif passionné, il ne conçoit toutefois pas son métier comme purement théorique. Pour lui, il faut connaître le milieu dans lequel les données sont collectées de façon à comprendre leur pertinence.

Dans le cadre du cyclisme, la nature des données collectées est très variable. On peut penser aux capteurs d’oxygène, de pouls, de glycémie, de puissance etc etc… La liste est longue.

Les liens entre le data scientist et l'entraîneur

De prime abord, il peut paraître étrange de mettre en relation un entraîneur, très présent sur le terrain, et un data scientist, plutôt éloigné de la pratique. Pourtant, ces deux métiers sont très liés. 

Selon Anthony, Olivier et lui-même s’emploient à mettre bout à bout en ensemble de pièces au service de la performance et donc, du résultat. La performance doit amener le résultat. Ainsi, l’entraineur doit faire remonter différentes données liées à la performance afin qu’elles soient analysées. Le but est simple : améliorer le potentiel des coureurs. 

Concrètement, se met en place une sorte de navette entre Olivier et Anthony. Anthony, en qualité d’entraineur, va collecter des données sur le terrain auprès des coureurs. Il va transmettre ces données à Olivier. Olivier va faire parler ces données en établissant des statistiques, en créant des programmes spécifiques. Il va ensuite regrouper ces informations en un fichier qui sera renvoyé à Anthony. Ce dernier va pouvoir exploiter ces résultats sur le terrain. 

La collaboration entre les deux acteurs est donc tout simplement primordiale. Finalement, on peut considérer que le coureur se tient au bout d’une chaine qui comporte plusieurs maillons. Chaque maillon est important et dépendant des autres.

Les limites de la data

La data est un véritable atout pour optimiser les performances des cyclistes. Pourtant, elle a ses limites puisqu’elle s’applique à l’humain. 

Le data scientist ne peut pas se contenter de rester dans son bureau à étudier ses données. Il doit connaitre le ressenti des coureurs. Il doit savoir comment sont concrètement appliquées les programmes et les fichiers qu’il établit en fonction des datas qu’il récolte. 

L’optimisation de la data ne se conçoit que si le coureur est à l’écoute, des données chiffrées certes, mais aussi de ses propres sensations. Les deux sont indissociables. C’est d’ailleurs le rôle de l’entraineur de veiller à accompagner les coureurs de son groupe en tenant compte de ces différents volets. 

Enfin, les datas ne pourront jamais se substituer à l’instinct du cycliste. Peu importe que les chiffres montrent que ce n’est pas le moment d’attaquer, que la fréquence cardiaque n’est pas optimale pour poursuivre avec le peloton. L’instinct du coureur et son analyse de la situation lors de la course réserveront toujours leurs lots de surprises. 


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