Article Forbes

Par Bernard Marr

Le sport et l'analyse de données deviennent rapidement amis, et leur relation est un sujet que j'ai déjà exploré auparavant. Un autre exemple que j'ai récemment découvert est la façon dont l'équipe féminine américaine de cyclisme a utilisé l'analyse de données pour passer du statut d'outsider à celui de médaillée d'argent aux Jeux olympiques de Londres en 2012.

L'équipe était en difficulté lorsqu'elle a fait appel à Sky Christopherson pour obtenir de l'aide. Christopherson était un ancien cycliste olympique qui a battu un record du monde dans le sprint de 200 m sur vélodrome dans la catégorie des plus de 35 ans, dix ans après avoir pris sa retraite en tant qu'athlète professionnel. Il y est parvenu grâce à un programme d'entraînement qu'il a lui-même conçu, basé sur l'analyse de données et inspiré à l'origine par les travaux du cardiologue Dr Eric Topol.

Christopherson a développé le programme Optimized Athlete après avoir été déçu par le dopage dans le sport, plaçant la phrase « des données, pas des drogues » au cœur de sa philosophie. Il a mis au point un ensemble de techniques sophistiquées de collecte et de surveillance des données afin d'enregistrer tous les aspects ayant une incidence sur les performances des athlètes féminines, notamment leur alimentation, leurs habitudes de sommeil, leur environnement et l'intensité de leur entraînement. Cependant, il s'est rapidement rendu compte que les données augmentaient à un rythme ingérable.

Cela l'a incité à contacter Datameer, une société spécialisée dans l'analyse et la visualisation de données basée à San Francisco, qui l'a aidé à mettre en œuvre le programme. Le PDG de Datameer, Stefan Groschupf, lui-même ancien nageur de compétition au niveau national en Allemagne, a immédiatement compris le potentiel du projet. Christopherson a déclaré : « Ils sont revenus avec des résultats vraiment passionnants, des liens que nous n'avions pas remarqués auparavant. La façon dont l'alimentation, l'entraînement et l'environnement s'influencent mutuellement : tout est interconnecté et cela se voit clairement dans les données. »

La profondeur des analyses a permis d'adapter les programmes à chaque athlète afin de tirer le meilleur parti de chaque membre de l'équipe. L'une des conclusions a été que Jenny Reed, une cycliste, était beaucoup plus performante à l'entraînement lorsqu'elle avait dormi à une température plus basse la nuit précédente. On lui a donc fourni un matelas refroidi à l'eau afin de maintenir son corps à une température précise tout au long de la nuit. « Cela lui a permis de bénéficier d'un sommeil plus profond, pendant lequel le corps libère naturellement l'hormone de croissance et la testostérone », explique Christopherson.

Le Big Data permet aux équipes sportives de haut niveau de quantifier les nombreux facteurs qui influencent les performances, tels que la charge d'entraînement, la récupération et la régénération du corps humain. Les équipes peuvent enfin mesurer tous ces éléments et mettre en place des signaux d'alerte précoce qui, par exemple, les empêchent de pousser les athlètes à un entraînement excessif, souvent source de blessures et de maladies. Selon Christopherson, la nécessité de s'entraîner dur tout en évitant les risques de blessures et de maladies est la principale tentation qui pousse les athlètes à recourir aux substances dopantes qui ont tant nui au cyclisme et à d'autres sports pendant si longtemps.

Le système de Christopherson n'a pas fait l'objet de tests scientifiques rigoureux, mais il semble fonctionner assez bien, si l'on en juge par ses succès personnels et ceux de l'équipe qu'il a entraînée. La clé réside dans la recherche d'un équilibre pendant l'entraînement. « Il s'agit de manipuler l'entraînement en fonction des données que vous avez enregistrées afin de ne jamais vous aventurer dans la zone dangereuse, mais aussi de ne jamais reculer et sous-utiliser votre talent. C'est une ligne très fine et c'est ce que le Big Data nous permet enfin de faire. »

Utilisé de manière précise et efficace, le Big Data pourrait prolonger considérablement la carrière des athlètes professionnels et des sportifs bien au-delà de l'âge typique de la retraite, soit 30 ans, grâce à un équilibre adéquat entre alimentation et exercice physique, et en évitant les blessures dues au surmenage. Christopherson m'a parlé depuis Hollywood, où il tente de finaliser un accord de distribution pour un nouveau documentaire intitulé« Personal Gold », qui raconte cette histoire incroyable de manière beaucoup plus détaillée. Le programme Optimized Athlete a également été transformé en application (OAthlete), qui sera mise à la disposition des premiers utilisateurs à partir du 18 juin.