Les données sur la condition physique et les industries compétitives de la natation sont-elles adaptées à l’IA ? – Partie 2

Introduction

Bienvenue ! Dans la Partie 1, nous avons souligné pourquoi la qualité des données est essentielle pour les solutions basées sur l'IA, exploré les risques liés aux données de mauvaise qualité et décrit les principes clés pour la création de structures de données adaptées à l'IA. Il est désormais temps de passer de la théorie à la pratique. Dans ce deuxième volet, nous examinons de plus près l'état actuel des données des séances d'entraînement de natation, en découvrant les lacunes, les incohérences et les opportunités manquées. Nous explorerons également le potentiel d'un cadre unifié, avec des références aux systèmes basés sur les zones de Wise Racer, et aborderons enfin la grande question : l'industrie de la natation est-elle vraiment prête à adopter l'IA ?

À la fin de cet article, vous aurez une idée plus claire des obstacles qui existent encore et des informations exploitables sur la manière dont les entraîneurs, les organisations et les parties prenantes peuvent conduire la prochaine phase d'innovation centrée sur les données dans l'ensemble du sport.

Sections abordées dans la partie 2

• Section 4 : L'état actuel de la gestion des données des séances d'entraînement de natation Évalue la manière dont les séances sont actuellement documentées, stockées et interprétées, mettant en évidence les incohérences et les lacunes qui empêchent une utilisation efficace des données.
• Section 5 : Opportunité : préparer le terrain pour un cadre unifié Explore comment la combinaison des avancées technologiques avec les cadres de zones d'entraînement peut aboutir à des données standardisées, partageables et exploitables pour les entraîneurs et les athlètes.
• Section 6 : Alors, les données de l'industrie de la natation sont-elles adaptées à l'IA ? Répond à la question clé qui motive cette série. Souligne le rôle des entraîneurs, administrateurs et innovateurs de natation dans la promotion de la collaboration, l'adoption de normes universelles et la garantie que le sport est pleinement préparé à exploiter l'IA.

Section 4 : L'état actuel de la gestion des données des séances d'entraînement de natation

Pour créer des solutions d'IA/ML efficaces en natation, nous devons d'abord comprendre les défis liés à la collecte, au stockage et à l'utilisation des données des séances d'entraînement dans des contextes réels. Cette section analyse l'état actuel de la gestion des données de natation à travers huit piliers fondamentaux de données de haute qualité. Ces piliers mettent en évidence les pièges courants auxquels sont confrontés les entraîneurs, les athlètes et les scientifiques du sport, ainsi que l'impact de ces pièges sur la création d'applications d'IA évolutives et personnalisées.

1. Qualité intrinsèque La qualité intrinsèque fait référence à l'exactitude, à la cohérence et à l'exhaustivité des valeurs de données brutes. En natation, cette qualité est souvent compromise par des méthodes de tenue de registres fragmentées et par la complexité de la numérisation des journaux d'entraînement existants. Par exemple, les plans de séance peuvent être écrits à la main sur des cahiers ou enregistrés sous forme de feuilles de calcul à l’aide d’un raccourci spécifique à l’entraîneur, ce qui introduit des erreurs lors de la numérisation. De plus, des mesures importantes telles que les temps au tour, le nombre de mouvements, la fréquence cardiaque et les unités de mesure de la distance, du volume et de l’intensité sont parfois manquantes ou enregistrées de manière vague. Sans données précises et complètes, les modèles d’IA ont du mal à identifier des modèles significatifs, ce qui entrave leur capacité à faire des prévisions de performances précises et à guider les décisions d’entraînement.

2. Qualité contextuelle La qualité contextuelle garantit que les données sont pertinentes, opportunes et adaptées à la tâche spécifique à accomplir. De nombreux plans de séance de natation sont génériques et ne tiennent pas compte des besoins individuels des athlètes, tels que l’âge, le sexe, les antécédents de blessures ou le niveau de compétence. Ce manque de spécificité limite la capacité des systèmes d’IA à personnaliser les recommandations en fonction des profils des nageurs. L’ambiguïté des descriptions telles que « développer l’effort » ou « le plus vite possible » complique encore davantage l’analyse de l’intensité. De même, l’absence d’enregistrement de la phase d’entraînement, qu’il s’agisse de l’intersaison, de la compétition de pointe ou de la récupération, supprime un contexte temporel important. Pour que les informations fournies par l’IA soient efficaces, les données doivent refléter l’état actuel de l’athlète et ses objectifs à long terme.

3. Qualité de représentation La qualité de représentation concerne la façon dont les données sont formatées et structurées pour une interprétation facile. Une représentation incohérente des détails de la séance entre les équipes, comme l’utilisation d’abréviations telles que « DKOB », « OUS », « UK » ou « choice » parmi une myriade d’autres, peut entraîner une confusion. De plus, les plans de séance incluent souvent des séries ou des intervalles imbriqués, qui sont difficiles à capturer dans des formats plats comme des feuilles de calcul. Sans un schéma de données standardisé, d’importantes relations hiérarchiques entre les échauffements, les séries principales, les séries complémentaires et les récupérations peuvent être perdues. Une mauvaise qualité de représentation limite la capacité de l’IA à analyser la manière dont les différents composants d’un entraînement contribuent à la performance globale.

4. Accessibilité L’accessibilité garantit que les données sont facilement accessibles aux utilisateurs autorisés tout en préservant la sécurité et la confidentialité. L’un des principaux défis de la natation est le stockage fragmenté des données, les journaux de session étant souvent répartis sur des carnets personnels, des applications et des feuilles de calcul. Ce manque de centralisation crée des silos de données, empêchant une analyse complète. De plus, les descriptions de séance sont créées dans différentes langues et peuvent contenir une terminologie incohérente, ce qui rend difficile pour les outils d'IA de les interpréter avec précision. L'amélioration de l'accessibilité nécessite de centraliser les données dans des environnements sécurisés et partagés où elles peuvent être exploitées par les entraîneurs, les scientifiques et les athlètes sans barrières.

5. Gestion du cycle de vie des données La gestion du cycle de vie des données implique le suivi des données depuis leur création jusqu'à leur analyse, leur rétroaction et leur archivage. Dans de nombreux programmes, des indicateurs clés tels que les fréquences cardiaques pendant et après la séance ou les périodes de repos sont collectés, mais ne sont pas systématiquement réinjectés dans la planification future. Ce manque de rétroaction limite le potentiel des systèmes d'IA à apprendre et à s'améliorer au fil du temps. De plus, les échauffements et les récupérations sont souvent suivis avec moins de précision que les séries principales, ce qui crée des angles morts dans la surveillance de la charge de travail et de la récupération. Un système de gestion du cycle de vie en boucle fermée est essentiel pour garantir que les systèmes d'IA et les stratégies de coaching évoluent en fonction de nouvelles données.

6. Conformité éthique et légale La confidentialité des athlètes, la propriété des données et la conformité réglementaire sont essentielles pour maintenir la confiance dans les applications d'IA. Des problèmes surviennent souvent lorsque les nageurs changent d'équipe ou lorsque des mineurs sont impliqués, ce qui soulève des questions sur la propriété des données et la manière dont elles peuvent être partagées. Sans directives claires, les organisations peuvent hésiter à collaborer ou à mettre en commun leurs données pour le développement de l'IA. Des politiques de confidentialité solides et des processus de consentement éclairé peuvent aider à atténuer ces risques tout en favorisant des pratiques de partage de données plus efficaces.

7. Surveillance et amélioration continues Étant donné la nature dynamique des données de natation (nouveaux capteurs, programmes d'entraînement changeants et objectifs évolutifs), une surveillance continue est essentielle. Cependant, de nombreuses équipes manquent de cadres pour des audits et des améliorations réguliers des données. Les mesures incomplètes et les lacunes récurrentes dans les données passent inaperçues, ce qui conduit à des analyses peu fiables. Les protocoles de surveillance continue peuvent aider à détecter les anomalies, telles que des temps de tour incroyablement courts ou des données de repos manquantes, et à affiner les méthodes de collecte de données en conséquence. Cette approche itérative garantit que la qualité des données reste élevée à mesure que les conditions évoluent.

8. Intégration des connaissances du domaine L’intégration de l’expertise du domaine garantit que les systèmes d’IA peuvent interpréter correctement les données ambiguës ou complexes. Les entraîneurs, les scientifiques du sport et les athlètes fournissent des informations essentielles que l’IA seule ne peut pas saisir. Par exemple, des termes comme « construire », « ressentir la puissance » ou « naviguer » peuvent avoir des significations différentes selon le niveau du nageur ou le contexte d’entraînement. Sans l’apport d’experts, les modèles d’IA risquent de mal interpréter ces instructions. La collaboration avec des experts du domaine garantit que les recommandations générées par l’IA s’alignent sur les principes pratiques de coaching, les rendant plus efficaces et plus fiables.

En analysant les défis actuels de la gestion des données des séances d’entraînement de natation, nous pouvons identifier les points à améliorer pour créer des ensembles de données prêts pour l’IA. De la standardisation des formats de données et de la contextualisation des mesures à la centralisation du stockage des données et à la promotion de la collaboration, relever ces défis contribuera à combler le fossé entre les données de performance brutes et les informations exploitables de l’IA.

Section 5 : Alors, les données du secteur de la natation sont-elles adaptées à l’IA ?

Après avoir exploré l’importance de la qualité des données (partie 1) et analysé l’état actuel de la gestion des données des séances de natation (partie 2), nous revenons à la question centrale : Le secteur de la natation est-il prêt à tirer pleinement parti de l’IA ? La réponse courte : Pas encore, mais c’est en route.

L’importance du leadership des entraîneurs Les entraîneurs sont les gardiens des données d’entraînement de natation. En tant que principaux créateurs et gardiens des plans d’entraînement, leur rôle est essentiel pour favoriser les avancées basées sur les données. En adoptant des zones d’intensité standardisées, des plans de séance bien structurés et un suivi complet des résultats, les entraîneurs posent les bases d’une collecte de données précise et de haute qualité. Grâce à cette base de données solide, les outils d’IA/ML peuvent fournir des informations précieuses, du retour d’information technique en temps réel aux modèles prédictifs de gestion de la fatigue à long terme et d’optimisation des performances de pointe.

Avantages de la mise à l'échelle pour toutes les parties prenantes Lorsque l'industrie de la natation s'aligne sur des données structurées de haute qualité, les avantages s'étendent à tous les niveaux du sport :

• Athlètes : Recevez des plans d'entraînement personnalisés qui reflètent leurs objectifs et leurs capacités individuels, améliorant ainsi à la fois les performances et la prévention des blessures.

• Entraîneurs et clubs : Simplifiez le processus de planification des séances, réduisez les charges administratives et accédez à des analyses avancées des performances pour les individus et les équipes.

• Organisations et fédérations : Peuvent regrouper des données anonymisées dans plusieurs régions pour alimenter des recherches à grande échelle, informer les programmes d'entraînement nationaux et développer les meilleures pratiques pour tous les niveaux de compétition, des événements par groupe d'âge aux rencontres internationales d'élite.

Rester simple et universel La clé du succès est de concevoir des structures de données simples et intuitives, faciles à adopter, tout en conservant la profondeur des connaissances des experts. Cela ne signifie pas simplifier à outrance ou perdre des informations précieuses. Il s'agit plutôt de rendre la collecte et la gestion des données accessibles à toutes les parties prenantes. En utilisant une terminologie standardisée, des zones d’intensité cohérentes et des cadres de données bien définis, les entraîneurs, les athlètes et les développeurs de technologies peuvent collaborer au sein d’un langage commun qui relie l’expertise et la technologie.

Section 6 : Opportunité — Préparer le terrain pour un cadre unifié

Notre exploration des défis liés à la qualité des données révèle une idée cruciale : la création de solutions d’IA/ML de haut calibre dans la natation ne se résume pas seulement à de meilleurs capteurs, à une vision par ordinateur, à des feuilles de calcul plus détaillées ou à la numérisation des séances d’entraînement des meilleurs nageurs du monde. La véritable opportunité réside dans l’établissement d’un cadre unifié — un plan directeur partagé qui normalise la manière dont les séances d’entraînement sont planifiées, enregistrées et analysées. Lorsque les professionnels de la natation et les experts en technologie collaborent autour de normes communes, ils peuvent débloquer des données plus riches et plus fiables, dont tout le monde peut bénéficier, des athlètes d’élite à la poursuite de records aux passionnés de fitness en quête d’améliorations constantes.

Une vision partagée Malgré la diversité des méthodes d’entraînement et des niveaux de compétence des nageurs, il existe un large consensus sur le fait que des données de haute qualité sont essentielles pour suivre les progrès, réduire les risques de blessures et améliorer l’efficacité de l’entraînement. L’harmonisation de la manière dont les indicateurs clés tels que le nombre de mouvements, les intervalles de repos et les zones d’intensité sont saisis peut résoudre de nombreux problèmes de données dont nous avons parlé, notamment la terminologie incohérente, le manque d’individualisation et les données de repos et de récupération incomplètes.

Il ne s’agit pas simplement d’une initiative technologique, mais d’un pont entre la science du sport et la science des données. Les entraîneurs, les scientifiques du sport et les développeurs de logiciels apportent chacun une expertise précieuse, garantissant que le cadre reflète les réalités pratiques des séances d’entraînement quotidiennes tout en restant techniquement solide et évolutif.

S’appuyer sur un cadre de zones d’entraînement Chez Wise Racer, nous avons déjà pris des mesures en vue de la normalisation en introduisant deux modèles clés :

1. Le cadre d’entraînement de natation de performance en 9 zones Conçu pour les athlètes de compétition, ce cadre catégorise l’effort en neuf zones, couvrant tout, du travail technique de faible intensité aux sprints de haute intensité.
2. Le cadre d’entraînement de natation en 5 zones Conçu pour les nageurs de fitness et de loisir, ce système simplifié se concentre sur les plages d’intensité de base, le rendant accessible à ceux qui privilégient l’amélioration de la condition physique à la compétition.

Ces cadres basés sur les zones aident les nageurs, les entraîneurs et les parties prenantes à communiquer efficacement sur l’intensité et l’effort. Cependant, les zones seules ne suffisent pas. Pour que ces cadres génèrent réellement des résultats cohérents, ils doivent être associés à des protocoles de collecte de données standardisés. Cela signifie des définitions claires de chaque zone, des méthodes uniformes pour enregistrer les séries et les intervalles, et une approche cohérente pour capturer les contextes spécifiques à l’athlète comme l’historique des blessures ou les phases d’entraînement. Avec cette structure, un athlète s’entraînant dans la zone 3 devrait représenter la même charge de travail physiologique, quel que soit le club ou la région.

La voie à suivre Dans les prochains articles de blog, nous fournirons des lignes directrices pour la mise en œuvre d'un cadre unifié. Cela comprend la structuration des plans d'entraînement, l'enregistrement des résultats des séances et l'utilisation des données pour ajuster les décisions d'entraînement. Nous explorerons également comment des données cohérentes et de haute qualité peuvent dynamiser les outils d'IA/ML en natation en permettant :

• Boucles de rétroaction : Analyse des intervalles de repos, de l'efficacité des mouvements et des données de fréquence cardiaque pour affiner les séances d'entraînement au fur et à mesure qu'elles se produisent.
• Analyse prédictive : Modèles d'IA qui prévoient quand un nageur risque d'atteindre un plateau de performance ou de souffrir de surentraînement, en fonction des tendances de ses données.
• Recommandations individualisées : Systèmes automatisés qui adaptent les plans d'entraînement aux seuils personnels d'un athlète, qu'il s'agisse d'un jeune nageur ou d'un triathlète axé sur les épreuves en eau libre de longue distance.

Avantages pour les institutions, les parents, les entraîneurs et les nageurs Une approche structurée et axée sur la technologie de l'entraînement à la natation profite à toutes les parties prenantes de l'écosystème :

• Personnalisation améliorée : en combinant des zones standardisées avec des données précises et spécifiques à chaque athlète, les entraîneurs peuvent adapter les séries et les intensités d'entraînement aux besoins individuels, maximisant ainsi les performances sans risquer l'épuisement professionnel.

• Gestion efficace de la charge de travail : un meilleur suivi des données de repos, de récupération et de charge de travail aide les entraîneurs à prévenir les blessures courantes dues à une surutilisation grâce à une meilleure gestion de la charge cumulative.

• Suivi plus facile des progrès : avec un format de données unifié, le suivi des progrès d'un nageur au fil des semaines ou des saisons devient simple, offrant aux entraîneurs et aux parents une vue transparente des tendances de performance.

• Progrès collaboratif : lorsque plusieurs clubs, régions ou fédérations adoptent des cadres similaires, ils peuvent partager et comparer des informations agrégées. Cette collaboration peut stimuler l'innovation et élever les normes de compétition dans l'ensemble du sport.

Une culture de la natation modernisée Une vision commune de la gestion des données, combinée à des cadres standardisés tels que les modèles à 9 et 5 zones de Wise Racer, peut améliorer la manière dont la natation est enseignée, entraînée et évaluée. En adoptant une structure de données universelle et en s’alignant sur des principes d’entraînement efficaces, la communauté de la natation peut créer un environnement plus informé, inclusif et dynamique. Cela permettra non seulement d’améliorer les performances, mais aussi de favoriser l’engagement à long terme à tous les niveaux, des programmes de base à la compétition internationale d’élite.

Résumé

La partie 2 offre à la fois un bilan de la réalité et une feuille de route pour progresser. Nous examinons l’état fragmenté de la gestion actuelle des données de session et montrons comment ce désordre entrave l’adoption efficace de l’IA. Cependant, les perspectives ne sont pas sombres : nous esquissons une voie prometteuse à travers des protocoles de collecte de données harmonisés, l’intégration des connaissances du domaine et l’application des cadres de zones d’intensité de Wise Racer. En comblant ces lacunes, la communauté de la natation peut être sur la voie d’une exploitation plus efficace des connaissances basées sur l’IA/ML, améliorant ainsi les performances et l’innovation à tous les niveaux du sport.

Mais comment concevoir des séances d’entraînement qui répondent aux exigences de l’ère de l’IA ? Dans le prochain épisode, nous présenterons notre cadre complet de séances d’entraînement, en discutant des considérations clés et des choix de conception visant à répondre aux exigences de préparation à l’IA. Ensuite, dans le dernier épisode, nous présenterons des exemples de la façon d’appliquer ce cadre dans la pratique, en démontrant comment les zones d’entraînement et les structures de séance se combinent pour générer des améliorations significatives.

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