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Le Big Data de plus en plus utilisé aux JO de Rio 2016

Rio 2016 : Jeux olympiques, Big Data et médailles d’or

Dans le cadre des Jeux olympiques d’été Rio 2016, de nombreuses équipes issues de toutes les disciplines utilisent le Big Data pour augmenter leurs performances et leurs chances de décrocher la médaille d’or. C’est notamment le cas de l’équipe britannique d’aviron. 

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Dans tous les sports, les athlètes et les coaches utilisent de plus en plus le Big Data et les outils analytiques pour tirer des informations de toutes les données disponibles. C’est également le cas au niveau olympique. La perspective du succès aux JO et l’enjeu des médailles d’or olympiques nécessitent d’utiliser les toutes dernières technologies en date.

Le kayak, une discipline optimale pour le Big Data

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Depuis 1984, l’équipe britannique de kayak a remporté toutes les médailles d’or aux Jeux olympiques. Au fil des années, cette même équipe utilise les outils analytiques dans le but d’augmenter la vitesse de ses bateaux. La discipline de l’aviron est particulièrement adaptée aux technologies analytiques.

Pour cause, la plupart des mouvements et des actions effectuées par les athlètes peuvent être mesurés, de l’entraînement sur l’eau jusqu’aux sessions en salle. En théorie, l’équipe peut donc accéder aux données facilement pour établir une relation avec ses performances réelles.

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Cependant, cette discipline spécifique représente également un défi particulier. Dans sa forme compétitive, l’aviron a toujours lieu en extérieur. Par conséquent, les variables comme la météo ou les conditions de l’eau sont difficiles à prédire, au même titre que leur impact.

L’équipe britannique a dû développer sa stratégie data en tenant compte de ces bénéfices et de ces limites. Selon Sir David Tanner, qui dirige le programme d’aviron olympique et paralympique depuis 1996, affirme que la première étape a été de déterminer rigoureusement les données à disposition. Ces données pouvaient être les performances individuelles dans les bateaux et à l’extérieur, le poids soulevé en salle par les athlètes, et les progrès individuels effectués entre 18 ans et 30 ans.

Deux objectifs prioritaires

Ces données sont utilisées dans deux principaux cas d’usage : l’identification du talent, et le suivi de talent. Ces deux points sont liés, même si le suivi de talent est prioritaire. L’idée est de collecter toutes les données possibles sur chaque athlète qui rejoint le programme d’entraînement.

Les nouveaux arrivants peuvent être confrontés aux profils des plus anciens, afin d’identifier le meilleur moyen de transformer chaque individu en champion. L’objectif final de cette stratégie data est de pouvoir, d’une simple pression de bouton, consulter les performances d’un athlète aux différentes périodes de sa vie. L’équipe est en bonne voie pour y parvenir.

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Tous comme les entreprises, les équipes sportives se rendent compte qu’une bonne stratégie data promet un important retour sur investissement.  Selon Sir David, les données doivent ainsi être décomposées en silos. Les résultats sur l’eau sont stockés d’un côté, tandis que les informations médicales ou encore les données biomécaniques sont rangées à d’autres emplacements. Le meneur est persuadé que le profiling des athlètes, les biomécaniques et la physiologie sont les secteurs les plus exploitables.

Des partenariats avec les géants de la tech

Autre point commun avec les entreprises, les organisations sportives prennent conscience de l’importance vitale des partenariats. Les compétences techniques doivent être bâties sur des systèmes analytiques Big Data, lesquels ne sont pas encore habituels pour les scientifiques et physiologistes de domaine sportif.

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C’est la raison pour laquelle l’équipe britannique GB Rowing s’est associée à différents partenaires de l’industrie tech. Comme l’équipe de football d’Allemagne, cette équipe s’est associée à SAS, mais également à Siemens, afin d’implémenter un framework analytique. Outre la collaboration technique, la collaboration entre managers permet de développer la stratégie data.

Trouver l’équilibre entre force et endurance

Un autre challenge spécifique à l’aviron est que ce sport implique un équilibre entre force et endurance. Des conflits peuvent donc apparaître au sein des programmes d’entraînement. Pour cause, certains entraînements de force peuvent diminuer l’endurance, et vice-versa. Pour surmonter ce défi, une grande quantité de données de performances issues du passé peuvent être très utiles, en permettant de voir quelles caractéristiques un athlète est susceptible de gagner grâce à un entraînement précis. Le scientifique senior de l’équipe, Mark Homer, estime que l’analyse de données permet de déterminer si une session de soulever de poids ou deux sont suffisantes pour un athlète, avant de passer à un entraînement d’endurance.

Diminuer le nombre de blessures

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Cette approche coordonnée des analyses permet également de diminuer les blessures et le temps nécessaire à la récupération. Les signes alarmants peuvent être mis en lumière à travers tous les ensembles de données, qu’ils concernent la physiologie, les entraînements, les données médicales, ou les performances en course.
Associée aux données passées, l’analyse permet de voir quand un athlète est en danger en atteignant ses limites. Grâce à un système centralisé, et à un traitement des données en temps réel, les risques peuvent être détectés dès le premier jour et le danger peut être écarté avant qu’il ne soit trop tard.

Le Big Data est devenu indispensable pour les sportifs d’élite

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Dans le cadre des jeux de Rio, l’équipe britannique d’aviron déploie plus d’efforts que jamais pour exploiter le potentiel maximal de chacun de ses athlètes. Il est clair que l’analyse des données et le Big Data jouent un rôle de plus en plus prépondérant. Les stratégies data prédictives jouent un rôle aussi important que les entraînements rigoureux et les régimes diététiques dans les compétitions du plus haut niveau, tout comme dans le domaine du football professionnel.

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