DRUILHET Pierre, Laboratoire de mathématiques Blaise Pascal, CNRS et Université Clermont-Auvergne.
Résumé : les sportifs professionnels font l’objet d’un suivi longitudinal rigoureux de leur condition physique. Les données générées permettent de construire des modèles de prévisions de blessure s’appuyant sur les données de la littérature et les données individuelles. A partir du suivi d’une équipe de football professionnel, nous comparons différents modèles de prévision en évitant d’un côté le sur-apprentissage et d’un autre côté l’utilisant de modèles trop rigides. Les techniques d’IA ou d’apprentissage automatique permettent d’améliorer les qualités prédictives des modèles classiques surtout lorsque la proportion de blessure est relativement faible. Nous discuterons les avantages et inconvénients des différentes techniques de modélisation utilisées.
