Alors que le Tour de France bat son plein, l'impact de la technologie AWS et des données est devenu déterminant pour des équipes cyclistes telles que Ineos Grenadiers et Groupama FDJ. Elles sont en train de transformer le cyclisme moderne.
Qu’on se le dise, les coureurs cyclistes ne dépendent plus uniquement de leur force physique et de leur endurance. Grâce à Amazon Web Services (AWS), certaines équipes du peloton bénéficient d'une technologie et d'une analyse des données qui jouent un rôle essentiel dans l'optimisation des performances et des stratégies. AWS, déjà très présent dans des sports comme la Formule 1, le football, la natation, le basketball ou encore le football américain, collabore avec des équipes comme Ineos-Grenadiers et Groupama-FDJ pour collecter et exploiter des données précieuses.
Vous allez voir, au fil de ce premier article thématique consacré à l'impact d'AWS dans le sport, comment l'analyse des performances de ces deux « teams » transforme la façon dont les coureurs s'entraînent, performent et même conçoivent leurs vélos.
AWS dans le peloton cycliste : focus sur deux équipes du Tour de France
Ineos Grenadiers : la data au cœur de la stratégie
L'équipe Ineos Grenadiers, qui compte dans ses rangs deux anciens vainqueurs de la Grande boucle (Geraint Thomas et Egan Bernal), a mis en place un véritable hub de données sur AWS, centralisant toutes les informations relatives à ses athlètes, leurs vélos, les résultats des courses ainsi que des données physiologiques et environnementales.
Cette approche que l'on peut qualifier d'holistique, combinée à l'expertise de data scientists intégrés à l'équipe britannique (chose rare, très rare encore dans le cyclisme), permet de transformer ces données brutes en insights précieux pour le coaching et la personnalisation des stratégies. « L'un des aspects les plus intéressants de cette collaboration est l'utilisation des données pour soutenir ou remettre en question les intuitions des coureurs », commente Armel Negret, responsable des sujets sportech pour AWS France.
Par exemple, dans le cas d’un athlète déçu de sa performance, une chaîne de trois à quatre niveaux peut l’aider à comprendre qu'il a en réalité réalisé une course exceptionnelle, mais qu'il est simplement tombé sur plus fort que lui ce jour-là. « Si cela n'aidera évidemment pas à écarter la déception du résultat sportif, l'approche peut influencer positivement la mentalité et la réflexion des athlètes, pour les aider à mieux évaluer leurs performances réelles », poursuit le spécialiste. Ici, AWS fournit des services cloud, puis un data scientist entre en scène, lui-même au service du directeur de la performance de l’équipe, qui parle en bout de chaîne au coureur.
Groupama-FDJ : l'innovation au service de l'aérodynamisme
La collaboration entre AWS et Groupama-FDJ se concentre sur la recherche et développement, notamment dans le domaine de l'aérodynamisme. L'équipe utilise la technologie CFD (Computational Fluid Dynamics) pour exécuter des simulations à grande échelle sur les infrastructures AWS. Cette dernière permet d'optimiser la conception des vélos en réduisant considérablement le temps nécessaire pour effectuer des simulations complexes.
Alors qu'une seule simulation pouvait auparavant prendre jusqu'à 26 heures, elle ne nécessite plus que 1h30 grâce au cloud AWS. L’évolution est conséquente. « Elle permet surtout à l'équipe de tester de nombreuses configurations, prenant en compte divers facteurs comme le guidon, le cadre, ou même la position du coureur sur le vélo », explique Armel Negret.
Cette approche a révolutionné le processus de conception des vélos pour Groupama-FDJ, en ce que l’équipe peut personnaliser ses machines et préparer la saison suivante plusieurs mois à l'avance. On ajoutera également que ces simulations aident l'équipe à sélectionner les coureurs les plus adaptés à chaque course en fonction de leurs caractéristiques et des conditions anticipées.
De la performance au coaching, en passant par l'entraînement : l'impact de l'analyse grâce aux technologies AWS
Optimiser les performances sportives, l'entraînement et le coaching
Aujourd'hui, Amazon Web Servies est en capacité de collecter de la donnée à partir de multiples éléments ou acteurs : grâce à l'athlète, mais aussi à partir d'un arbitre sur un terrain, depuis une voiture, ou un vélo, nous allons y venir. L'avantage premier, c'est que l'accessibilité de la donnée a évolué avec le temps, et pas qu'un peu. Le volume a, de facto, littéralement explosé, et en mixant le tout, on peut aboutir à des résultats matériels ou sportifs certains. « Nombreuses sont encore les entités sportives à sous-estimer l’impact de la donnée dans les compétitions auxquelles elles prennent part », constate Armel Negret. Elles ont bien tort.
Amazon Web Services est en mesure de générer plusieurs scénarios. L'entreprise peut agir sur la performance du sportif, par exemple grâce à ses données d'entraînement, aux données de course ou de match, aux données physiologiques ou psychologiques, aux tests sanguins, aux données historiques également. Tout cela va aider à agir sur le planning du sportif, sur son alimentation, son coaching et son entraînement.
À partir de ces scénarios, AWS peut établir un modèle de machine learning et voir comment l'athlète évolue, comment il se comporte par rapport au modèle généré.
Le truc en +
- Amazon Web Services peut aussi utiliser ces données pour permettre à des clubs de faire du scouting, du recrutement vidéo. On peut imaginer la détection de talents grâce au flux vidéo, avec l'identification de KPI (indicateurs clés de performance sur la vitesse ou le placement des jambes, par exemple). Il est possible de l'étendre au coaching, pour aider les entraîneurs à briefer les équipes grâce aux données transformées en insights.
- Preuve que ça fonctionne, Kévin Vauquelin, le coureur français de l’équipe Arkéa-B&B Hotels, a remporté la deuxième étape du Tour de France 2024, d'ailleurs première victoire de son équipe dans la Grande boucle. Le jeune cycliste (23 ans) est issu du programme de recrutement mené avec AWS en 2021. Deux coureurs, dont Kevin Vauquelin, avaient été retenus via l’approche data driven pour détecter les futurs talents.
Stratégie et analyse concurrentielle
L'utilisation des données ne se limite pas à l'amélioration individuelle des athlètes. AWS permet également d'élaborer des stratégies d'équipe complexes, grâce à l'analyse concurrentielle. En prenant l'exemple de la Fédération australienne de natation, on comprend comment le machine learning peut être utilisé pour anticiper les compositions d'équipes adverses et ajuster sa propre stratégie en conséquence. Cette approche a contribué aux 21 médailles remportées par l'Australie en natation lors des derniers Jeux olympiques, démontrant l'impact considérable de ces technologies sur les performances collectives.
Sécurité et santé des athlètes
Au-delà de la performance pure, AWS joue un rôle crucial dans la préservation de la santé des athlètes. En analysant les données d'entraînement, il est possible d'adapter les charges de travail de manière personnalisée pour chaque coureur, réduisant ainsi les risques de blessures. De plus, l'analyse des données recueillies par les capteurs sur les équipements permet d'évaluer et d'améliorer leur sécurité.
Un exemple frappant : celui de la NFL, le célèbre championnat de football américain, qui a réussi à réduire le taux de commotions cérébrales de 24% en deux ans grâce à l'adaptation des équipements basée sur l'analyse des données. D’un tiers d’athlètes portant le casque le plus sécurisé en 2016, la NFL a depuis vu basculer 99,6% des athlètes vers le modèle le plus optimal. Fascinant.
L'impact révolutionnaire de la technologie sur le cyclisme
L'intégration des technologies AWS dans le cyclisme professionnel marque un tournant majuscule dans l'évolution de ce sport dont on ne doute pas, au vu des moyens qu’il génère, de son potentiel d’amélioration. Bien que les capacités physiques intrinsèques des coureurs ne changent pas radicalement d'une année à l'autre, leur exploitation optimale grâce à la technologie peut offrir un véritable avantage compétitif.
La data permet désormais d'affiner chaque aspect de la préparation et de la stratégie, de la conception du vélo à la planification de la course, en passant par l'entraînement personnalisé. Cette révolution technologique ne se limite pas aux grandes équipes ; elle transforme l'ensemble du sport cycliste, poussant les limites de la performance humaine et redéfinissant ce qu’il est possible de faire sur un vélo de moins de 7 kilos, un poids plume.
À l'avenir, la maîtrise de ces outils d'analyse et de prédiction pourrait bien devenir aussi cruciale que la force des jambes pour déterminer qui montera sur le podium du Tour de France. En espérant, esprit chauvin oblige, qu’il porte les couleurs hexagonales.
C'est la fin de ce premier papier réalisé en partenariat avec Amazon Web Services et sa branche sport. Restez connectés pour ne pas manquer les prochains épisodes, toujours anglés autour du sport. Vous comprendrez ainsi mieux comment AWS capte, traite, analyse et redistribue la donnée au monde sportif.
