Suivi longitudinal des athlètes de l'équipe de France de Canoë Kayak par analyse des datas d'entrainement : du descriptif au modèle de performance en vue des JO (Paris 2024 et ceux à venir).

Longitudinal follow-up of the French Canoe Kayak team athletes by analysis of training data: from descriptive to performance model in view of the Olympic Games (Paris 2024 and those to come).

• Auteur / Autrice : Audric Foucaud
• Direction : Fabienne Durand
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Biologie Sport Santé
• Date : Inscription en doctorat le 30/04/2023
• Etablissement(s) : Perpignan
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Énergie environnement (Perpignan ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : ESPACE-DEV (Montpellier)

Mots clés

Mots clés libres

Suivi longitudinal

Canoe kayak

Performance

Modélisation

Big data

Big data

Canoekayak

Modelling

Performance

Longitudinal follow-up

Résumé

Quel que soit le modèle proposé dans la littérature, la performance d'un athlète est multifactorielle. Weineck et al, 1983 précise ainsi que les habiletés technico-tactiques, la génétique, la psychologie et la physiologie sont autant de déterminants de cette performance. Il est bien admis que les déterminants psychologiques et physiologiques peuvent être largement influencés par des facteurs de l'environnement de l'athlète tels que la préparation physique, l'état de santé, la nutrition ... Si la multiplicité de ces facteurs explique la diversité des résultats chez les athlètes de haut-niveau, il n'en demeure pas moins que la compréhension de la performance est encore incomplète. Depuis plusieurs dizaines d'années, le milieu de la performance a vu la préparation physique de l'athlète de haut-niveau s'étoffer. Considérée comme un ensemble organisé et hiérarchisé des procédures d'entraînement qui visent au développement et à l'utilisation des qualités physiques du sportif, elle apparait de façon permanente aux différents niveaux de l'entraînement et se met au service des aspects technico-tactiques prioritaires de l'activité pratiquée et de la prévention des blessures (Pradet, 1996). Les contenus d'entraînement sont ainsi de plus en plus individualisés, analysés et quantifiés. Les professionnels de la préparation physique deviennent de véritables « Data Scientists », accumulant et analysant toujours plus de données en termes de charge de travail, de qualité de la récupération, d'état de forme... Leur objectif est de proposer à chaque sportif l'entraînement le plus pertinent possible pour qu'il soit dans les meilleures dispositions physiologiques lors des échéances les plus importantes. La quantification de la charge d'entraînement apparaît alors comme essentielle afin d'établir le meilleur compromis possible entre le développement des qualités ciblées et la gestion de la fatigue, afin d'éviter le seuil fatidique de la blessure (Gabbett, Hulin, Blanch, & Whiteley, 2016). Afin d'améliorer toujours plus la capacité physiologique des athlètes, les préparateurs physiques utilisent depuis quelques années l'hypoxie. De nombreux protocoles existent (Millet et al., 2010) et sont utilisés en fonction des objectifs à atteindre, puisqu'il est bien admis que si certains athlètes sont répondeurs à ce type de préparation, d'autres en revanche sont non-répondeurs (Chapman et al., 1998). Mais l'hypoxie n'est pas le seul facteur environnemental impliqué dans la préparation physique puisque désormais, de nouvelles approches entendent coupler le stress thermique à l'hypoxie (Yamaguchi et al., 2020). HYPOXPERF appuie d'ailleurs une partie de son programme d'actions sur cet axe, notamment avec la FFCK. Les innovations en sciences du sport et en sciences de la data peuvent permettre le développement de nouveaux modèles de travail (domaines structurels et opérationnels), le développement de modèles de récupération (nutrition, exercice, sommeil, psychologie, et autres) à des fins d'optimisation de la performance et de la santé de l'athlète (Rajšp A and Fister I, 2020). A l'issue des JO de Tokyo, une stratégie visant à terme à intégrer le top 5 des nations a été mise en place par l'Agence Nationale du Sport. Consciente de la prise de temps nécessaire qui couvrira plusieurs olympiades, il a été recommandé de fixer cette perspective pour qu'elle puisse produire petit à petit ses effets à partir de 2024 et ensuite. Le programme « Ambition bleu » produit par L'agence Nationale du Sport précise notamment l'intérêt des sciences du sport et de la donnée dans l'optimisation de la performance et le retard de la France en la matière (Ambition bleue, agence nationale du sport, 2021). L'Agence Nationale du Sport Pôle Haute Performance a présenté à la FFCK la méthode Orfèvre, indiquant la nécessité de ne rien laisser au hasard dans la conquête des médailles d'or olympiques et paralympiques. Dans ce contexte, la FFCK doit, en 2023, finaliser d'une part la recherche des quotas français, c'est-à-dire la qualification du maximum d'athlètes et bateaux français pour les JO 2024 de Paris. D'autre part, la FFCK doit procéder à la sélection interne des athlètes qui participeront aux jeux. L'Agence Nationale du Sport a identifié la FFCK sur une vision à long terme, au regard des excellents résultats obtenus chez les jeunes (1ère nation au ranking mondial chez les U18 et U23). Ces jeunes athlètes constituent en effet un vivier de talents au regard de la maturation et des années de pratique nécessaires pour accéder au plus haut niveau (Fernandes et al., 2021). L'enjeu est donc également important au-delà des JO de Paris, soit 2028 et 2032, dans la continuité des résultats historiques du slalom français en canoé-kayak. Dans ce contexte, la FFCK veut créer un référentiel pour l'optimisation de la performance. Il devra être évolutif afin d'assurer sa pérennité dans le temps. Cet objectif est en complète adéquation avec les recommandations de l'Agence Nationale du Sport en matière de recherche et de valorisation des data pour objectiver et comprendre ce qui se passe au niveau d'un athlète et de son environnement, au cours de sa préparation mais aussi lors d'une échéance sportive (Ambition bleue, agence nationale du sport, 2021). Le travail de thèse aura pour objectif de répondre à ces enjeux du sport de haute performance. Plus précisément, il s'agira de collecter des données d'entrainement (charge de travail, durée, exposition aux stress environnementaux...), d'environnement (sommeil, nutrition) et de performance tout au long de la saison des athlètes FFCK identifiés. La récupération des données d'entrainement et de l'environnement se fait facilement via des outils connectés et fait partie du quotidien de l'athlète : montre connectée, capteurs, applications...permettent la récolte des données en condition écologique, sans perturber les activités de l'athlète (Nikam et al., 2019). L'analyse de ces données sur plusieurs saisons permettra alors dans un premier temps de décrire le comportement des athlètes. Dans un second temps, avec l'appui de modèle spatio-temporel, la prédiction et donc l'individualisation la plus complète de l'entrainement de l'athlète pourront être envisagées.

Regardless of the model proposed in the literature, an athlete's performance is multifactorial. Weineck et al, 1983, state that technical-tactical skills, genetics, psychology and physiology are all determinants of this performance. It is well accepted that psychological and physiological determinants can be largely influenced by factors in the athlete's environment such as physical preparation, state of health, nutrition, etc. Although the multiplicity of these factors explains the diversity of results among high-level athletes, the fact remains that our understanding of performance is still incomplete. For several decades, the performance community has seen the physical preparation of the high-level athlete expand. Considered as an organised and hierarchical set of training procedures that aim to develop and use the athlete's physical qualities, it appears permanently at the different levels of training and is put at the service of the priority technical-tactical aspects of the activity practised and the prevention of injuries (Pradet, 1996). Training content is thus increasingly individualised, analysed and quantified. Physical preparation professionals are becoming true 'Data Scientists', accumulating and analysing more and more data in terms of workload, quality of recovery, state of fitness, etc. Their objective is to offer each athlete the most relevant training possible so that he or she is in the best physiological condition for the most important events. Quantifying the training load is therefore essential in order to establish the best possible compromise between the development of targeted qualities and fatigue management, in order to avoid the fateful threshold of injury (Gabbett, Hulin, Blanch, & Whiteley, 2016). In order to further improve the physiological capacity of athletes, physical trainers have been using hypoxia for some years. Numerous protocols exist (Millet et al., 2010) and are used according to the objectives to be achieved, since it is well known that while some athletes respond to this type of preparation, others are non-responders (Chapman et al., 1998). However, hypoxia is not the only environmental factor involved in physical preparation since new approaches now aim to couple thermal stress to hypoxia (Yamaguchi et al., 2020). HYPOXPERF is also basing part of its action programme on this axis, notably with the FFCK. Innovations in sport science and data science can enable the development of new work models (structural and operational domains), the development of recovery models (nutrition, exercise, sleep, psychology, and others) for the purpose of optimising the performance and health of the athlete (Rajšp A and Fister I, 2020). Following the Tokyo Olympics, a strategy to eventually become a top 5 nation was put in place by the National Sports Agency. Aware of the time required, which will cover several Olympiads, it was recommended that this perspective be set so that it could gradually produce its effects from 2024 onwards. The 'Ambition Bleu' programme produced by the National Sports Agency specifies in particular the interest of sports science and data in optimising performance and the delay in France in this area (Ambition Bleu, National Sports Agency, 2021). The aim of the thesis will be to address these issues in high performance sport. More specifically, it will collect training data (workload, duration, exposure to environmental stresses, etc.), environmental data (sleep, nutrition) and performance data throughout the season from identified FFCK athletes. The recovery of training and environmental data is easily done via connected tools and is part of the athlete's daily life: connected watch, sensors, applications...allow the collection of data in ecological condition, without disrupting the athlete's activities (Nikam et al., 2019). The analysis of these data over several seasons will then initially allow the description of the athletes' behaviour. In a second phase, with the support of a spatio-temporal model, the prediction and therefore the most complete individualisation of the athlete's training can be envisaged.