Sport et IA : Des modèles sismiques au traitement du signal force/vitesse en sport

COUGOULAT Glenn/HAYS Arnaud, GRICAD, CNRS et Université Grenoble Alpes et Institut des Sciences du Mouvement, CNRS et Aix-Marseille université.

Résumé : Le profil force vitesse qui détermine les qualités neuromusculaires d’un mouvement sportif de type explosif est de plus en plus utilisé dans le monde de l’entrainement pour paramétrer les séances d’athlètes, mesurer leur évolution ou leur fatigue. Il permet d’identifier les facteurs principaux de la puissance et de mesurer les écarts à un profil idéal. Les travaux de JB.Morine et P.Samozino (2016) ont contribué à vulgariser cette analyse dans l’entrainement. Les données engendrées par ce type de tests en particulier avec les plateformes de forces sont traitées communément dans le monde sportif avec une vision biomécanique. Pourtant l’utilisation de modèles sismiques au traitement de la force musculaire (principe d’onde) révèle des informations bien plus nombreuses et sensibles que l’approche classique. La définition même de la fatigue pourrait être impactée par ce type d’analyse (étude en cours) et une somme d’informations complémentaires pour la performance ou la prophylaxie nous est offerte. L’application de modèles mathématiques et d IA permet en particulier de modifier notre regard souvent cloisonné sur nos données thématiques.