Lorsque l'on parle d'IA, on évoque généralement des machines effectuant le travail à notre place. Dans le domaine sportif, l'IA commence à accomplir quelque chose de plus intéressant : aider les gens à mieux faire ce qu'ils font déjà.
C'est ce que l'IA commence à transformer dans l'entraînement aux sports de combat.
Les sports de combat ont été les derniers à adopter une approche axée sur les données
Presque tous les sports majeurs sont devenus mesurables. Les coureurs s'entraînent en fonction de leur allure et de leur fréquence cardiaque. Les cyclistes s'entraînent à la puissance. Les clubs de football suivent chaque sprint et les joueurs de tennis analysent chaque service.
Les sports de combat sont longtemps restés l'exception. Les mouvements sont rapides, proches du corps et en constante évolution, et les outils capables de les mesurer étaient confinés aux laboratoires et à quelques programmes d'élite. Pour le boxeur d'un club local ou le combattant de Muay Thai se préparant pour son premier combat, les données de performance étaient tout simplement inaccessibles.
Ce n'est plus le cas. Aujourd'hui, une caméra déjà installée dans la salle peut capturer ce qui nécessitait auparavant un laboratoire. Les perspectives qui appartenaient autrefois aux équipes d'élite deviennent accessibles à chaque athlète et chaque entraîneur.
Ce qu'est réellement un combattant axé sur les données
Un combattant axé sur les données n'est pas un combattant remplacé par la technologie. C'est un combattant dont l'instinct, la discipline et l'expérience sont aiguisés par une vision claire de son propre entraînement.
Il en va de même pour les entraîneurs. L'IA ne décide pas de la manière dont un combattant doit s'entraîner. Elle offre à l'entraîneur quelque chose qui était toujours difficile à obtenir : une mémoire précise de chaque round, pour chaque athlète, sur plusieurs semaines et mois. L'entraîneur continue de lire l'athlète. Désormais, il peut également montrer ce qu'il voit et vérifier si le travail porte ses fruits.
Cette distinction est importante. L'IA la plus utile dans le sport n'est pas celle qui travaille à notre place. C'est celle qui nous aide à devenir plus forts, plus précis et plus constants.
Ce que l'IA change déjà dans l'entraînement
Il ne s'agit pas d'une vision pour les dix prochaines années. Dans les salles de sport à travers l'Europe, l'entraînement à la boxe assisté par IA fait déjà partie des séances habituelles, et les changements sont concrets.
- Chaque round compte. Le rendement, l'intensité et le rythme de travail sont capturés round par round, permettant aux athlètes de voir exactement l'effort fourni, et non seulement leur degré de fatigue.
- Les habitudes deviennent visibles. La garde qui baisse en fin de séance, la combinaison favorite utilisée trop souvent, le coin vers lequel un athlète continue de dériver : les tendances qui n'étaient que des impressions deviennent manifestes.
- Les progrès deviennent mesurables. Les petites améliorations invisibles d'une séance à l'autre apparaissent clairement sur un mois.
- L'entraînement en solo bénéficie d'un retour d'information. Le travail au sac et les rounds de shadow boxing, souvent effectués sans surveillance, offrent désormais un retour à l'athlète.
- Chaque athlète bénéficie de la même attention. Dans un cours complet, le membre discret au fond dispose du même historique d'entraînement que le compétiteur sous le regard de l'entraîneur.
Comment la relation athlète-entraîneur évolue
Le changement le plus important n'est pas technique. Il réside dans la conversation entre l'athlète et l'entraîneur.
Lorsque les deux parties peuvent consulter les mêmes informations, les retours ne sont plus l'opinion d'une personne opposée au ressenti d'une autre. « Ta garde baisse quand tu es fatigué » devient une observation partagée qu'ils peuvent examiner ensemble, et un objectif qu'ils peuvent suivre. Les athlètes sont plus réceptifs aux conseils qu'ils peuvent visualiser, et les entraîneurs passent moins de temps à convaincre et plus de temps à entraîner.
Cela modifie également la motivation. Les athlètes qui peuvent constater leurs propres progrès sont plus susceptibles de rester engagés tout au long de la longue et lente phase intermédiaire de leur développement, là où beaucoup abandonnent précisément.
Quelles sont les prochaines étapes ?
Au cours des prochaines années, quelques évolutions semblent probables.
- L'entraînement mesuré devient la norme. Les membres s'attendront à ce que leur entraînement aux sports de combat soit suivi de la même manière que leur course à pied ou leur cyclisme.
- Les salles de sport deviennent des espaces connectés. Les équipements d'entraînement, les écrans et le coaching fonctionneront ensemble, afin que chaque séance contribue au développement à long terme de l'athlète.
- Le talent devient plus facile à détecter. Les fédérations et les équipes de haut niveau pourront suivre le développement des athlètes sur plusieurs années, et non plus seulement lors des compétitions.
- L'expertise bénéficie à davantage d'athlètes. Le savoir des meilleurs entraîneurs peut atteindre plus d'athlètes, dans plus d'endroits, grâce à de meilleurs outils.
Malgré tout cela, l'essence des sports de combat ne change pas. La discipline, l'instinct et le lien entre l'athlète et l'entraîneur restent au centre. L'IA les renforce simplement.
Le combattant axé sur les données
Voilà ce qu'est le combattant axé sur les données : non pas un nouveau type de combattant, mais le même combattant, doté d'une vision plus claire de sa propre progression.
Amelys Servais est CEO et cofondatrice de SPARO, un outil d'analyse de performance conçu pour les sports de combat, aidant les athlètes et les entraîneurs à tirer davantage de chaque séance.