A Sport Scientist : What and Why ?

par 19 Juin 2018Analyse de la Performance, Cas d'étude

Un sport scientist : qu’est-ce que c’est ? Le terme n’est pas anodin et l’anglicisme révélateur. En effet, aujourd’hui en France nous n’avons pas de bonne traduction puisque extrêmement peu de staffs disposent en leur sein  de ce type de professionnel. Les termes scientifiques du sport ou encore chercheur en sciences du sport pourraient littéralement correspondre mais dans notre système de recherche français nous manquerions l’essentiel du sport scientist, à savoir qu’il doit être intégré au staff afin de répondre de la façon la plus spécifique aux problématiques du terrain. Un article précédent a tenté d’esquisser le modèle de cartographie professionnelle anglo-saxon avec ses déclinaisons passant des stagiaires aux analystes, des assitants au Head of performance mais où se situe notre sport scientist dans cette hiérarchie ?

Quel profil pour votre prochain sport scientist ?

Un sport scientist, du moins dans les pays où il en existe actuellement : Royaume Uni, Australie, Nouvelle Zélande, Afrique du Sud – Ô les 4 nations qui ont remporté la William Webb Ellis Cup – possède un Ph.D ou dans notre langue un doctorat (Bac + 8 quand même c’est long !). Allez, je ne vous mens pas, il en existe aussi pas mal aux Etats-Unis… car il n’y a pas que le rugby dans la vie et de nombreux sport scientists exercent dans d’autres sports, allez  certains officient dans nos clubs ou fédérations…oui il en existe un peu en France quand même.

A sport scientist, Why ?

Pourquoi recruter un individu avec 8 ans d’études post-bac ?  Tout simplement pour collecter des données, les regrouper et les croiser. Pour faire une véritable analyse utile au staff et transposable sur le terrain. Mais sachez-le, le sport scientist que vous envisagez maintenant plus sérieusement de recruter si vous gérez un club ou de devenir si vous êtes encore étudiant ou en formation doit avoir de nombreux outils dans son bagage professionnel parmi lesquels :

  1. Connaitre, transférer et synthétiser des informations scientifiques
  2. Collecter des données via les bons outils
  3. Regrouper, croiser et traiter de larges plages de données
  4. Appliquer un « filtre scientifique » à cette masse de données
  5. Créer des outils d’aide à la décision pour le staff

Au-delà de ces compétences « technologiques, un autre aspect semble fondamental : l’attitude… dans le sens anglo-saxon du terme bien sûr. Le relationnel, la capacité à s’intégrer, à écouter afin de savoir où et comment se positionner dans l’organigramme, comment répondre et transformer les demandes ? Où et à quel moment pouvoir être utile et être suffisamment humble pour dire ne pas savoir sont des éléments clés dans la réussite d’un projet de développement commun. A cet endroit, Nicolas Coulmy Directeur du département sportif et scientifique de la Fédération Française de Ski depuis de nombreuses années, qui propose une des approches la plus holistique de la performance dans l’accompagnement scientifique aime à dire “qu’accompagner c’est se joindre en même temps ». Cette perception de l’accompagnement est pertinente par la notion de travail d’optimisation de la performance.

Le profil de professionnalité d’un sport scientist repose ainsi sur:

La posture (terme emprunté à Christine Hanon directrice de la cellule recherche de la fédération d’athlétisme). Dans posture, il faut inclure la maïeutique, c’est à dire la capacité à faire accoucher, à transposer un problème de terrain en accompagnement technologique ou scientifique afin d’y répondre rapidement. Dans posture, entendons aussi la capacité à acculturer le staff aux thématiques technologiques et scientifiques.

Un généraliste, en mesure de véhiculer une approche systémique via des connaissances pluridisciplinaires et de proposer des réponses scientifiques ou technologiques à des questions concernant les charges d’entraînement, les modalités de récupération, la prévention des blessures, la nutrition, le sommeil, le well-being des joueurs…

Un polyvalent certes mais opérationnel. Votre sport scientist ou référent scientifique doit déjà disposer d’une boite à outils remplie (et ouverte sur les nouveaux outils). Il doit être en mesure d’appuyer les préparateurs physiques dans l’analyse GPS, des cardio fréquencemètres, des tests de suivi de type CMJ (Counter Movement Jump) sur Optojump ou plateforme de force, de séquencer des vidéos par exemple.

Un réseau, votre sport scientist s’appuie sur un réseau solide et dynamique afin de transférer une problématique hors de son champ ou qui nécessite un temps de développement ou de recherche plus long aux personnes idoines ou du moins compétentes sur ces problèmes-là.

Une très bonne analogie, lors de la journée des référents scientifiques des fédérations a été proposée par Philippe Hellard, responsable de la cellule recherche de la fédération française de natation depuis 18 ans. Lorsque vous êtes malade du ventre, faites-vous confiance aux secrétaires médicaux, aux pharmaciens, à votre médecin généraliste, aux radiologues ou au gastroentérologue pour vous soigner ? A tous bien sûr mais ici le médecin généraliste pourrait être un entraîneur en permanence au contact des joueurs, les radiologues seraient les analystes qui créent et traitent des données mais le rôle du Sport Scientist est celui du gastroentérologue. Celui qui regroupe ces informations et par sa connaissance spécifique vous traite spécifiquement.

Après cette analogie, espérons-la éclairante, revenons sur le métier.

  1. Connaitre, transférer et synthétiser des informations scientifiques

Il s’agit en premier lieu de connaître sportivement et surtout scientifiquement le sport d’exercice. Une capacité de lecture critique et d’analyse de la littérature scientifique en général et d’une connaissance pointue de celle du sport dans lequel il exerce est primordiale. Pourquoi cette connaissance ? Pour :

  • Connaître les variables d’intérêt à intégrer dans un suivi
  • Connaître les tests les plus appropriés à mettre en place et leurs limites
  • Connaître les outils valides, reproductibles et fiables à utiliser
  • Savoir ce qui fonctionne au même titre que ce qui ne fonctionne pas dans les études déjà réalisées
  • Connaître les modèles de prédiction des blessures existants et surtout leurs limites
  • Connaître les variables et modèles de détection de jeunes talents (aide au scouting)

Le chantier est énorme, ne serait-ce que pour la mise à jour de la veille scientifique. La lecture des articles scientifiques qui paraissent chaque année concernant le rugby à XV sur Pubmed (le Google de la recherche mondiale) est une activité chronophage. Entre 1980 et 2000, n’étaient publiés que 4 articles par an en moyenne à ce sujet. Entre 2001 et 2010 ce chiffre est passé à 21 articles par an pour atteindre 77 publication annuelle entre 2011 et 2017 (Figure 1).

Bien qu’étant une phase cruciale, la simple lecture de ces articles ne suffit toutefois pas. Une approche critique de ces derniers est nécessaire. Une tâche de filtre des travaux les plus pertinents puis de popularisation, synthèses et transferts des informations scientifiques traduites en contenus exploitables pour les entraîneurs et le staff, représente un des enjeux de recrutement d’un sport scientist.

A ceci s’ajoute la connaissance sportive, via une connaissance des contraintes de l’activité, qu’elles soient bioénergétiques, biomécaniques, physiques, tactiques, techniques… Une connaissance sportive nécessaire à l’insertion et la discussion avec les spécialistes qui composent les staffs : le « parler terrain ».

Finalement le sport scientist dans vos structures doit être en mesure de fournir (s’il est sollicité pour… l’attitude, vous disais-je) des conseils scientifiques sur la préparation, les modalités de récupération selon les séances, les tests post matchs dans la semaine pour appréhender la fatigue neuromusculaire ou vous créer un score de readiness de vos athlètes, la nutrition, le sommeil, la psychologie, le profilage force-vitesse ainsi qu’un profilage global, celui du risque de blessure. Soyons clair, le risque de blessure musculaire est actuellement la principale focalisation des clubs ou fédérations. Mais dans une approche holistique, nous pouvons présupposer qu’un climat de fatigue etou d’adaptation mal régulé peut favoriser l’émergence de blessure.

Cependant, ne vous méprenez pas, cet article brosse large dans les possibilités attendues. Si vous trouvez un analyste de la performance, sport scientist, post-doctorant ou chercheur en sciences du sport en mesure de réaliser toutes ces tâches… offrez-lui un poste. Les modèles anglo-saxons reposent sur plusieurs sport scientists, étudiants de master et analystes pour répondre à toutes ces tâches. Des profils disposant en grande partie des qualités décrites ci-dessus sont globalement déjà trustés par les grands clubs de sports collectifs professionnels anglo-saxons, les rares clubs français ou fédérations équipés, ou encore les fournisseurs de logiciels qui souhaitent apporter un regard des sciences du sport à leurs approches tel  Kitman Labs, Smartabase, Athlete Monitoring, STATS, SAP, Fusion Sport ou S4Perf…

Il nous reste encore les points 2 à 5 à détailler correspondant au profil encore opérationnel et vous comprenez donc que 8 ans c’est finalement peu…

2. Collecter des données via les bons outils

 Du champ de compétence précédent découle déjà une connaissance des variables à monitorer, des tests à réaliser, des outils à utiliser, mais reste à savoir utiliser ces outils et construire la collecte quotidienne de l’ensemble. Attention, attitude toujours, ce suivi mis en place ne peut l’être qu’à partir d’une demande, une discussion ou sur la base de variables déjà choisies par le staff. Une fois discuté, étayé par votre nouveau sport scientist, le recueil desdites données peut s’opérer. Exercice ô ! combien chronophage qui, si vous vous dotez d’un sport scientist pourra incomber à ce dernier afin de libérer le temps des préparateurs physiques sur les données GPS-accéléromètres et cardio par exemple.

Dans le titre de cette sous partie, le Via les bons outils, fait écho à la veille scientifique et surtout technologique que doit maintenir un sport scientist. Votre sport scientist doit pouvoir vous aiguiller sur la technologie qui correspond à vos besoins  en adéquation avec votre budget. Les connaissances essentielles des tests de validation, reproductibilité et fiabilité de la multitude des capteurs et technologies englobent ses missions. A travers ces tests, est attendue une connaissance des avantages et faiblesses de ces technologies fleurissantes autour des sports et athlètes de haut niveau.

3. Regrouper, croiser et traiter de larges plages de données

 Récolter les bonnes données avec les bons outils ne constitue qu’une étape. La suivante est de nettoyer, regrouper ces données qui embrassent les données de matchs, d‘analyses et profilages des adversaires, de leurs phases préférentielles de lancement selon les zones du terrain, le profilage individuel des opposants, les données médicales, de charge d’entraînement, de récupération… et toutes les autres.

Comme évoqué par B. Guyot dans un article précédent, ce croisement et regroupement va offrir un partage d’information facilité. Si votre structure n’est pas dotée d’un logiciel de ce type et de visualisation de toutes ces données qui gravitent autour des joueurs et du club tel qu’Exuado sport, Kitman Labs, Playsharp, Deloitte, SAP, ou une solution interne, votre sport scientist peut œuvrer dans ce sens. Il peut et doit être source de proposition sur la constitution des tableaux de bords et de l’automatisation de certains rapports. Si vous êtes déjà doté de ces solutions, il doit être prospectif concernant l’amélioration de ces solutions et vous apporter une autre plus-value : celle de « qualifier vos données ».

 Par « qualifier vos données », il doit vous faire passer par exemple, de données intéressantes de catégorisation des demandes compétitives dont vous disposez déjà, (données GPS, accélération, décélérations rapportées à la Vmax ou accélération max de vos athlètes, de charge mécanique…) à un couplage de ces données avec les données vidéo. Un exemple parmi d’autres : https://twitter.com/novaksportsci/status/994731958390276096

Dans cette capacité à croiser et traiter des données, de nombreuses déclinaisons sont envisageables, toujours via le prisme scientifique et technologique de votre sport scientist.

4. Appliquer un « filtre scientifique » à cette masse de données

Un bel exemple est fourni par Dan Weaving, sport scientist des Rhinos de Leeds qui recueille, traite et filtre près de 12 milliards de données par an pour son club afin de créer un outil d’aide à la décision concernant le risque de blessure des joueurs. Notons qu’il n’est pas seul dans cette tâche, puisque cet écosystème spécifique est constitué d’un professeur universitaire, d’un sport scientist, d’un doctorant et d’un stagiaire qui épaule le staff technique-tactique, physique et médical. Ainsi, de l’ensemble de ces variables d’entraînements et de matchs monitorés, il filtre scientifiquement les données et les associe aux blessures

Il passe au tamis ces données par deux grandes familles de suivi de l’athlète : la fatigue et le fitness. Comment filtre-t-il ? En réalisant une ACP (Analyse en composante principale). Il va réduire la dimensionnalité de son jeu de données. La trentaine de variables qu’il considère dans son ACP produit une seule composante qui synthétise 68% de la variance totale des données de fitness et 74% des données de Fatigue.

Par la suite, il représente graphiquement chaque entraînement selon le score de fitness et Fatigue :

Enfin, il positionne les blessures musculaires sur ce résumé des scores de Fatigue et fitness.

Une fois ce travail réalisé, il teste la sensibilité/spécificité du modèle de prédiction, avec graphiquement ici une approche par seuil (ligne pointillée). Sur une partie du jeu de données, il regarde si lorsque son modèle prédit une blessure, une blessure s’est produite (vrai positif) et s’il n’y a pas eu de blessure alors qu’elle était prédite (faux positif). De manière similaire si son modèle ne prévoit pas de blessure et qu’il n’y en a pas alors nous sommes confrontés à un vrai négatif et un faux négatif si l’athlète se blesse. Des calculs de proportion entre ses vrais et faux négatifs et positifs caractérisent la pertinence ou pas de ce modèle. Il obtient 60% de vrai positif et 60% de vrai négatif, « début intéressant dans la création d’outils d’aide à la décision mais qui doit améliorer » selon lui.   L’essentiel à garder en tête dans ce type de démarche est que « tous les modèles sont faux mais certains sont utiles » (1), donc tentons d’être utile en utilisant un peu de sciences comme modèle tout en embrassant ces limites.

5. Créer des outils d’aide à la décision pour le staff   A partir de l’approche décrite précédemment, l’équipe d’analystes améliore la capacité à situer quotidiennement les athlètes sur la représentation ci-dessous :

Associée à cette approche, une probabilité du risque de blessure (avec toutes ses limites et elles sont nombreuses, nous l’évoquerons peut-être dans un prochain épisode) pourra être fournie.

Un autre exemple, est celui de Bill Gerrard (Professor of Business and Sports Analytics) qui a officié au Saracens de 2010 à 2015, qui travaille sur des KPI (Key Performance Indicators) défensifs. Actuellement chez les London Irish, il mesure dans différentes zones du terrain (entre la ligne médiane et les 22 mètres, dans les 22 mètres, dans la zone des 5 mètres…) le temps que le plaqueur de l’équipe met à se relever et le temps qu’il lui faut pour revenir dans la ligne de défense. Une fois replacé dans la ligne, il estime le temps de déséquilibre et surtout le moment de rééquilibrage défensif. Autre point, il mesure le temps qu’un gratteur fait perdre lorsqu’il met les mains dans un ruck et en parallèle, le temps gagné par l’équipe pour se réorganiser par rapport au temps de sortie moyen du ballon post plaquage dans cette zone. Ce type d’approche cumulée à d’autres évènements de jeu permet de proposer une cartographie des équipes adverses.

La direction des analyses provient souvent d’une intuition d’un coach, “I think there’s a weakness in their maul defence”. En adéquation avec ce ressenti du manageur concernant la faiblesse de l’équipe adverse sur les mauls défensifs, sont étudiés et comparés des index de nombre de mauls, de mètres parcourus sur mauls, de mètres perdus et de pénalisations sur mauls adverses. Au regard de l’ensemble des équipes, il s’avérait que dans leur 22 mètres l’équipe observée présentait des indicateurs en deçà sur cet élément de jeu. Le head coach décida de l’adaptation à mettre en place… je vous laisse deviner.

Des recrutements qui arrivent…

Si les sport scientits restent rares en France, les choses commencent à bouger. Ainsi dans une une logique d’optimisation de la performance, la Fédération Française de Rugby souhaite promouvoir l’intégration de jeunes doctorants au sein des structures et clubs de Rugby Elite (Top 14, ProD2, Top 8 Féminin, Centres de Formation et Académies – Pôles Espoirs). Dans ce cadre, elle a lancé  un « appel à candidature – Doctorants Sciences du Sport – Clubs de Rugby Elite » pour recruter dès la saison prochaine de jeunes doctorants. Elle a également initié une journée Science et Rugby. Certes dans ce processus moins couteux de recrutement de doctorant, les compétences attendues seront moins larges et scruteront en premier lieu la préparation physique et le suivi des joueurs de rugby puis la préparation mentale, la nutrition mais c’est un premier pas. De son côté la FFN n’est pas en reste puisqu’elle intègre déjà des doctorants comme Robin Pla qui a intégrer le staff de l’équipe de Natation Longue Distance.

Notez que ces démarches qui vont dans le bon sens peuvent faire l’objet de défiscalisation. Ainsi vous pouvez financer vos nouvelles recrues (thèses CIFRE, Crédit Impôts Recherche) et faire progresser la structuration de vos staffs sur les aspects évoqués dans cet article… mais ces doctorants avec un profil plutôt analyste de la performance dans un premier temps devront être encadrés… peut être par un sport scientist alors 😉

Recruter un sport scientist pour quelle plus-value ?

  • Transferts et synthèses d’informations scientifiques

Cette vieille scientifique est un travail certes chronophage mais qui aboutira à des transferts et synthèses des informations scientifiques traduites en contenus exploitables pour les entraîneurs et le staff.

  • Gain de temps pour le staff

Les captations GPS, cardio, séquençages vidéo… passation de tests physiques… des protocoles de récupération puis croisement de toutes ces données du club est extrêmement chronophage, votre sport scientist pourra suppléer.

  • Conseils scientifiques et technologiques

Aux problématiques de terrain, aux demandes d’utilisation de nouvelles technologies, votre sport scientist prendra la casquette de conseiller scientifique ou technologique.

  • Modèle de détection de jeune talent

Par un apport de la littérature scientifique, des variables existantes et modèles à mettre en place, notamment sur un manque actuel : une mesure de la capacité à progresser d’un joueur, votre nouvelle recrue apportera une aide nouvelle. Là encore à aucun moment l’apport ne peut être perçu comme un palliatif ou pire un substitutif à l’œil nécessaire des spécialistes, mais comme un complément métrique qui peut être utilisé et étayer la prise de décision.

  • Un meilleur profilage du risque des joueurs

Par le croisement, le traitement, la qualification de toutes les données générées par et pour les joueurs le profilage du risque de vos athlètes se trouvera amélioré. Par effet miroir, de ce meilleur profilage du risque ressurgira un meilleur développement des joueurs.

  • Prise de décision plus éclairée pour l’ensemble du staff

D’un partage d’information facilité, vous allez passer à des prises de décision probablement plus éclairée, pour l’ensemble du staff. Un croisement facilité des charges de match et d’entraînement pour les prépa, une visibilité des charges pour les médecins et paramédicaux, un synthèse clarifiée par degré de pertinence (filtre sportif + scientifique) pour les entraîneurs…