Une nouvelle technologie passionnante arrive bientôt sur votre smartphone
La technologie s’infiltre dans le cyclisme à tous les niveaux et nulle part ailleurs cela n’est aussi vrai que dans le suivi des performances. Il se passe à peine un jour sans que nous recevions des détails sur un nouvel entraîneur intelligent, un wattmètre ou un GPS flashy dans nos boîtes de réception.
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Les techniciens et les universitaires du cyclisme sur route du monde entier développent des systèmes de plus en plus avancés dans l’espoir de pouvoir mieux prédire et suivre les performances des athlètes.
Une de ces études est menée par Alice Bullas, étudiante en doctorat à l’Université de Sheffield Hallam, et ce qui est vraiment excitant, c’est que la technologie qu’elle utilise pourrait bientôt arriver sur votre smartphone ou votre tablette.
Alice étudie comment la numérisation corporelle peut être utilisée pour prédire les performances des athlètes et a invité nos extraordinaires résidents de la course et de la vidéo, Joe Norledge et Reuben Bakker-Dyos, à découvrir le kit révolutionnaire.
Pourquoi le scan corporel est-il important ?
Jusqu’à présent, la quantification des améliorations par la formation était une science relativement inexacte.
Bien que l’utilisation de wattmètres, la méthode traditionnelle de mesure des changements de circonférence des cuisses d’un cycliste et simplement de chronométrage des efforts, nous donne un aperçu de ce qui se passe dans le corps d’un athlète, ils ne nous donnent pas une image complète.
Par rapport aux méthodes susmentionnées, la numérisation corporelle utilise une banque de caméras – un kit d’une valeur de 80 000 £ dans ce cas – pour créer un modèle 3D très détaillé des jambes d’un cycliste. Une fois ce modèle créé, le système calcule essentiellement le volume des jambes d’un cycliste et suit tout changement dans le temps avec un niveau de détail extrêmement élevé.
Sans surprise, par rapport à l’ancienne méthode, cela donne une image beaucoup plus précise des changements qui peuvent se produire dans le corps d’un athlète.
Le système utilise également une analyse complète de la composition corporelle pour obtenir une image plus complète de la constitution d’un athlète, en mesurant des éléments tels que le pourcentage de graisse corporelle, la teneur en eau et tout déséquilibre des muscles des jambes.
Quantifier le changement
Alors, comment ces données peuvent-elles être utilisées ?
Dans une étude de cas, un cycliste a été suivi pendant huit mois d’entraînement et, lorsqu’il a été évalué à l’aide de méthodes traditionnelles, ses jambes n’ont montré qu’une croissance de 0,5 % par rapport aux 2,5 % que le scanner corporel a montrés.
Bien que la plupart seraient heureux de découvrir qu’ils étaient un peu plus forts qu’ils ne le pensaient au départ, il s’agit d’un aperçu extrêmement précieux qui signifie que les cyclistes pourraient façonner leur entraînement plus efficacement.
Dans ce scénario, le coureur a peut-être pu déterminer qu’il avait atteint ses objectifs plus tôt que prévu, ce qui signifie qu’il pourrait réduire son régime d’entraînement, réduisant ainsi le risque de se surcuire à l’approche d’une saison.
Bien que ce type de données soit sans aucun doute utile pour les athlètes et les entraîneurs, on s’attend également à ce que la technologie puisse être utilisée dans la recherche de talents, où les entraîneurs pourraient rapidement déterminer quel domaine du cyclisme un candidat est le mieux adapté.
Les résultats
Lors de notre test, le scanner corporel a été utilisé pour prédire les performances de Joe et Reuben sur un vélo stationnaire équipé d’un wattmètre.
La sagesse commune dicte que leurs constructions respectives – Joe étant d’une maigreur alarmante et Reuben une centrale musclée produisant des watts – se refléteraient dans leur puissance de sortie et les prédictions des scanners corporels corrélées avec les résultats du monde réel, avec Reuben produisant 1 889 watts et Joe 1 527 watts.
Bien que les données de performance ne nous disent rien que nous ne sachions déjà, la capacité du scanner corporel à prédire les performances est sans aucun doute impressionnante.
Fait intéressant, l’équilibre musculaire de Reuben était très uniforme avec seulement un écart de 2% entre ses jambes alors que Joe n’était pas aussi équilibré, avec une différence de 9% entre les siens, probablement en raison d’une détérioration causée par d’anciennes blessures.
Ces données pourraient être utilisées pour aider à produire des régimes de récupération et d’entraînement efficaces pour Joe ou d’autres athlètes après une blessure.
L’avenir
Nous sommes sûrs que la plupart d’entre vous se demanderont pourquoi cela est important, d’autant plus que vous aurez besoin de 80 000 £ et d’un laboratoire spécialisé pour commencer avec votre propre kit de numérisation corporelle.
Eh bien, ne vous inquiétez pas, car la technologie pourrait arriver dans un magasin d’applications près de chez vous ! Dans le cadre du travail d’Alison, elle développe des méthodes qui permettraient à la technologie de se réduire au point où elle pourrait être adaptée pour fonctionner sur une tablette ou un smartphone.
Nous ne doutons pas que la majorité des gens continueront à se contenter de suivre leur entraînement en se sentant seuls, mais pour quelques coureurs amateurs, entraîneurs et coureurs professionnels dévoués, cela semble être une technologie inestimable qui apportera un peu de la science à l’art sombre qu’est la performance humaine.
