•  Thèse 

Titre : Using data science for personalized and dynamic training recommendations in trail running

Le trail est une discipline sportive définie selon l’International Trail Running Association (ITRA), comme une compétition pédestre se déroulant en semi ou en autosuffisance, dans un environnement naturel (montagne, désert, forêt, plaine ...), dans le respect de l’éthique sportive, de la loyauté, de la solidarité et de l’environnement.

Depuis l’émergence des objets connectés (GPS, cardiofréquencemètre, glucomètres, etc.), la quantité et la précision des données récoltées lors des entraînements et des compétitions ne fait qu’augmenter, et ce pour le coureur professionnel comme pour le coureur amateur. Ces données ont le potentiel d’améliorer notre compréhension de l’effet de l’entraînement sur la performance et de la fatigue. Les opportunités pour l’entraînement en course à pied sont nombreuses comme l’identification et l’évaluation des paramètres de la performance (vitesse maximale aérobie – VMA ou vitesse critique, seuils ventilatoires, indice d’endurance, etc.), les prédictions de performance, les recommandations d’entraînement, les recommandations de rythme ou les recommandations de matériel. Malgré l’enregistrement de toutes les données liées à l’entraînement, l’état de l’art de l’entraînement en trail-running n’a pas encore été établi.

L’objectif de notre étude est d’analyser le passif d’entraînement de différentes populations de trail-coureurs (de catégorie élite selon les critères de l’ITRA / de niveau amateurs / de différents pays). Plus spécifiquement, il s’agira de mettre en relation les données d’entraînement (volumes, intensités, structure des différentes échelles de temps, etc.), les données contextuelles de l’entraînement lorsqu’elles sont disponibles (variabilité de la fréquence cardiaque, données du sommeil, questionnaires subjectifs concernant le ressenti d’effort, la fatigue, le stress, etc.) et les performances.

Direction :  Guillaume Millet

Co-direction : Mathias Géry

Financement : Salomon

Début : 01/11/2023

Fin prévue : 31/10/2026

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