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Prédire les performances sportives avec les « Big Data »


Rédigé par Communiqué du CNRS le 6 Octobre 2020



Lucy Charles-Barclay, triathlète professionnelle © Polar Electro Oy
Lucy Charles-Barclay, triathlète professionnelle © Polar Electro Oy
Les smartphones et les montres connectées ne sont pas de simples accessoires pour les sportifs. Un chercheur du CNRS1 a développé un modèle mathématique simple pour étudier les performances des sportifs d’endurance. Puis, une collaboration récente avec un scientifique de la société Polar Electro Oy (Finlande) a permis de l’appliquer à des données obtenues auprès d'environ 14 000 coureurs s’entrainant en conditions réelles. Selon leur étude, le modèle mathématique permet d’estimer des paramètres physiologiques clés comme la vitesse maximale aérobie et l'endurance, connus pour être liés aux conditions de santé et aux performances. La collecte non-invasive de ces données offre des possibilités en matière de soins et de surveillance. De plus, ce modèle pourrait être utilisé pour prédire les performances futures des athlètes, comme les temps de course du marathon, ce qui aiderait leur recrutement pour les équipes et les compétitions. L’étude, qui parait le 6 octobre dans Nature Communications, ouvre donc de nouvelles perspectives pour quantifier la santé et les performances sportives des athlètes en conditions réelles.
Lucy Charles-Barclay, triathlète professionnelle © Polar Electro Oy

Notes
1. Laboratoire de physique théorique et modèles statistiques (CNRS/Université Paris-Saclay)

Bibliographie
Human running performance from real-world big data, T. Emig, J. Peltonen, Nature Communications, le 6 octobre, DOI : 10.1038/s41467-020-18737-6




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