Prédire l’état de forme d’un athlète pour chaque jour de la semaine comme on le ferait pour les conditions météorologiques. Tel est le défi que se sont lancé des scientifiques de l’Institut national du sport du Québec. Et cette application de la science des données pourrait aller beaucoup plus loin.

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Forme physique, état psychologique, niveau de fatigue… Des données multifactorielles sont collectées et analysées depuis plusieurs années au sein de l’équipe nationale de patinage de vitesse courte piste. Établir une structure et « nettoyer » toute cette information a été un travail colossal pour François Bieuzen, scientifique du sport principal, et son équipe.

Le modèle qui a été développé permet de prédire à court terme comment un athlète se sentira à l’entraînement. Avec cette information en main, un programme mieux adapté apportera de plus grands bénéfices, et ultimement un avantage sur les équipes concurrentes.

« Je serais incapable de dire le temps qu’ils vont faire aux Jeux olympiques actuellement. Par contre, prédire dans quel état de forme ils seront la semaine prochaine, on commence à en être assez proche », indique François Bieuzen. « On veut essayer de se dire est-ce que nos athlètes sont à 100 % de leur état de forme le lundi, le mardi ? S’ils sont à 60 % de leur état de forme le mercredi, qu’est-ce qu’on fait? »

Des données au-delà du sport

Ce qui est unique, c’est de définir le patron individuel de chaque athlète, de trouver sa « signature » à l’entraînement après une analyse approfondie de données. Et celles-ci peuvent être recueillies dès le réveil. Trois fois par semaine, les athlètes doivent répondre à un questionnaire rapide. Par exemple, ils rapportent leur état de stress, la qualité de leur sommeil. La fréquence cardiaque est également mesurée régulièrement.

Car si les résultats sur patins demeurent des informations de base, l’état d’un patineur ne dépend pas seulement des heures qu’il passe sur la glace.

« On collecte un certain nombre de données qui proviennent d’horizons très différents dans le but d’avoir le portrait le plus large de l’athlète et de sa réponse à l’entraînement. C’est ce qu’on a fait au début et qu’on continue de faire », explique François Bieuzen.

Il souligne que ces données sont utilisées depuis près de 10 ans et étaient partagées de vive voix par les experts. Cette analyse statistique permet d’aller plus loin.

« Très souvent, ça marche pas mal avec tous ces gens qui ont de l’expérience et qui sont sur le terrain. Mais on a une vision à très court terme de ce qui se passe sur le moment, dit François Bieuzen. L’avantage de se tourner vers la statistique avancée, c’est qu’on peut faire parler ces données dans le temps. On peut les croiser. On peut essayer de leur donner un sens un peu plus objectif pour aider à prendre des décisions par la suite. »

Des humains, pas des robots

François Bieuzen souligne le professionnalisme des athlètes et des entraîneurs dans cette démarche. Le processus peut prendre du temps, passer par des essais et erreurs, mais au final, tous ont pour objectif d’aller gagner des médailles d’or.

« L’intelligence artificielle ou la science des données, ça semble beau à la fin, mais 90 % (du travail), c’est de recueillir des données et de les nettoyer. C’est un travail de fourmi, mais qui est indispensable pour ensuite faire de l’analyse de qualité », dit-il en soulignant que d’importantes ressources humaines et financières ont contribué à cette recherche ces dernières années.

Une relation de confiance entre une équipe et les scientifiques est la clé de la réussite d’une recherche innovante comme celle-ci. Bieuzen rappelle toutefois que les données ne peuvent répondre à toutes les questions.

« La donnée est juste un processus qui nous permet d’éclaircir un peu mieux nos discussions pour prendre la bonne décision. Mais la décision, ce n’est jamais la donnée qui va la prendre à notre place à l’heure actuelle », affirme-t-il en ajoutant même qu’il ne s’en réjouirait pas si ce jour devait venir.

Aller plus loin

La science des données et les statistiques avancées peuvent servir une équipe sportive de plusieurs façons. À l’INS Québec, en collaboration avec l’Institut de valorisation des données (IVADO), on voit encore de multiples possibilités. Guy Thibault, directeur des Sciences du sport, assure que cette recherche pourra mener à des projets de nature différente dans d’autres sports.

« Ma plus grande fierté, c’est que les algorithmes qui sont utilisés sont différents de ceux qui sont utilisés ailleurs dans le monde. On a innové là-dessus », souligne M. Thibault.

Un projet comme celui réalisé avec l’équipe de patinage de vitesse courte piste pourra permettre d’économiser beaucoup de temps à l’avenir dans l’analyse de données.

« On veut aller chercher l’étincelle chez les entraîneurs et être capable de promouvoir la science des données et montrer ce qu’on pourrait faire », mentionne le scientifique du sport Simon Deguire, qui mènera des démarches afin de lancer de nouvelles recherches. « Au final, on veut avoir un avantage sur les autres pays. On a peut-être une approche plus rigoureuse, mais qui nous permettra à plus long terme d’avoir des résultats intéressants. »