CSI Calgary utilise l'IA pour aider les meilleurs athlètes canadiens à atteindre l'or.

Pour un athlète olympique, quelques chiffres peuvent changer sa vie. Une fraction de seconde ou quelques points supplémentaires peuvent faire la différence entre monter sur la plus haute marche du podium ou regarder de loin.

Mais cela va bien plus loin que les simples chiffres sur un tableau d'affichage. Les statistiques et la collecte de données sont devenues un élément essentiel du sport moderne. Des centres comme l'Institut canadien du sport (ICS) de Calgary font appel à la science pour aider les athlètes olympiques et paralympiques canadiens à viser l'or - et ils utilisent l'intelligence artificielle pour y parvenir.

"Le rôle de la science dans le sport est énorme. Et c'est vraiment la différence entre un médaillé et un non médaillé. Les pays qui n'utilisent pas la science sont à la traîne, et ceux qui l'utilisent sont ceux qui excellent", déclare Pro Stergiou, responsable du développement commercial des tests de produits sportifs chez CSI Calgary.

Dans les années 1990, le Canada était l'un des pays à la traîne dans l'utilisation d'une approche scientifique des sports internationaux. Le désir de rattraper les autres pays a conduit à la création d'instituts sportifs comme le CSI Calgary, qui se concentre plus particulièrement sur les sports d'hiver. Cet organisme à but non lucratif propose aux meilleurs athlètes du pays une formation et un encadrement intégrant la nutrition, la biomécanique et la psychologie du sport.

Une partie de ce travail consiste à recueillir des données. Au cours des dernières décennies, le CSI Calgary a recueilli une quantité stupéfiante d'informations auprès des athlètes qu'il a contribué à former. La division des tests de produits sportifs du centre, où travaille M. Stergiou, étudie également les matériaux et les équipements utilisés à l'entraînement et en compétition.

Rassembler toutes ces données est une chose. Bien les utiliser en est une autre. Si le CSI Calgary a effectué des analyses de données classiques sur les informations recueillies, M. Stergiou estime qu'il est possible d'aller beaucoup plus loin. Elle s'est donc tournée vers l'intelligence artificielle pour exploiter le potentiel caché dans la masse de données qu'elle a recueillies.

Trouver le bon ajustement

La division Sports Product Testing utilise désormais l'apprentissage automatique pour étudier l'importance du confort perçu par un athlète dans les chaussures de haute performance. Pour ce faire, les athlètes sont amenés dans leur laboratoire pour recueillir une multitude de données biométriques pendant qu'ils s'entraînent avec des chaussures spécifiques, comme la fréquence cardiaque, les mouvements des articulations et la force avec laquelle le pied de l'athlète touche le sol à chaque pas. Ils enregistrent également la perception de la chaussure par l'athlète, en particulier si la semelle intermédiaire est trop souple ou trop dure pendant l'utilisation.

Selon le chercheur principal Christian Claremont, il s'agit d'une grande quantité de données à passer au crible. L'apprentissage automatique les aidera à trouver des modèles dans les données qu'ils ont collectées, en extrayant les informations biométriques les plus pertinentes qui ont le plus grand impact sur les performances d'un athlète.

"Là où l'apprentissage automatique est vraiment pratique, ce n'est pas seulement pour traiter ces grandes quantités de données. Il est également capable d'extraire des données significatives qui ne sont pas forcément visibles à l'œil nu ou par une mesure traditionnelle", explique-t-il.

Ils espèrent découvrir un lien entre la perception de la chaussure par l'athlète et ses performances lorsqu'il l'utilise. Cette étude pourrait donner des indications précieuses sur les équipements susceptibles d'aider les athlètes à donner le meilleur d'eux-mêmes, ou même les avertir qu'un ensemble particulier de chaussures pourrait exposer un athlète à un risque accru de blessure.

"C'est en quelque sorte le Saint Graal pour l'industrie des produits sportifs... qu'un produit particulier soit performant ou qu'il prévienne les blessures pour un consommateur ou un athlète donné", explique M. Stergiou.

"Nous pourrions dire : "Oh, vous seriez mieux adapté à ce type de chaussure, de chemise ou de soutien-gorge de jogging dont nous savons qu'il vous permettra d'être plus performant ou moins susceptible de vous blesser. Nous les mettons dans un produit qui est fait pour eux".

Un regard vers l'avenir

Bien qu'il s'agisse de la première incursion du CSI Calgary dans l'utilisation de l'IA pour trouver des liens dans les données recueillies auprès des athlètes, M. Stergiou pense que c'est un signe des choses à venir. Des projets tels que l'étude sur les performances des chaussures aideront le CSI Calgary à jeter les bases d'autres projets d'intelligence artificielle à l'avenir.

Pour l'heure, M. Stergiou estime que le plus important est d'utiliser l'IA pour cibler les efforts d'enregistrement des données. Ils disposent de décennies d'informations recueillies auprès de milliers d'athlètes, mais jusqu'à présent, il leur était impossible de comprendre pleinement quels étaient les facteurs les plus importants sur lesquels se concentrer. L'apprentissage automatique leur permettra enfin de se concentrer sur les données les plus précieuses pour les athlètes avec lesquels ils travaillent.

À terme, M. Stergiou estime que la technologie pourrait devenir un facteur important dans le développement des athlètes. L'analyse des données, assistée par l'apprentissage automatique, pourrait aider les organisations à guider le CSI Calgary lorsqu'il s'agit d'évaluer le potentiel d'un athlète ou d'identifier les meilleures méthodes d'entraînement pour augmenter les performances et réduire les taux de blessures.

En outre, il considère l'IA comme un partenaire naturel d'une autre avancée révolutionnaire dans le domaine des sciences du sport : la technologie portable. À l'avenir, le CSI de Calgary pourrait rencontrer les athlètes quelques fois par an pour recueillir des données et leur donner des conseils, dit-il. En combinant les informations en temps réel provenant des dispositifs portables et la puissance de l'intelligence artificielle, il voit la possibilité d'aider les athlètes à rester en bonne santé et à performer à chaque étape de leur entraînement.

"Il est beaucoup plus facile de distribuer 1 000 dispositifs portables à des athlètes que de faire venir 1 000 personnes dans notre laboratoire. Cela pourrait prendre dix ans", ajoute-t-il.

"Utiliser ces données pour garder un athlète en bonne santé, pour qu'il reste performant à son plus haut niveau - c'est là que je vois l'IA aider à l'avenir."

Le projet est une initiative de l'écosystème d'intelligence artificielle de l'Alberta soutenue par Amii et financée en partie par Prairies Canada. L'initiative a réuni neuf organismes à but non lucratif, des entreprises et des universités pour établir des utilisations viables de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé et de l'analyse des données.

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