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Étude de cas : Buffalo Bills

4 septembre 2017

Gardant une longueur d'avance lorsque la technologie de suivi des athlètes a commencé à devenir courante dans les vestiaires de la NFL, l'entraîneur en chef de la force et du conditionnement de Buffalo Bills, Eric Ciano, est un peu un pionnier pour une approche de la pratique basée sur les données.

Considérant Catapult comme un entraîneur de force qui n'a traditionnellement pas eu de petit appareil pour dicter sa charge de travail quotidienne, Eric décrit la technologie en termes simples à ses joueurs.

« C'est à peu près la taille d'un beeper, comme à l'époque où les gens avaient des beeper. Nous avons fait confectionner nos chemises Nike Dry Fit pour nos gars et nous avions une poche cousue dans le dos, donc les gars avant l'entraînement, nous avons mis les unités dans la poche. Nous les mettons dans leurs casiers allumés pour que les gars sachent qu'ils les mettent avant l'entraînement, et nous savons juste les attraper lorsqu'ils sortent du terrain – attrapez-les et mettez-les dans nos poches. Lorsque nous avons terminé avec les unités, nous les éteignons et nous avons une station d'accueil - nous amarrons toutes les unités et téléchargeons toutes les informations sur l'ordinateur, puis nous pouvons décomposer les données comme nous le voulons.

En utilisant les premières étapes de leur partenariat avec Catapult pour collecter des données et trouver des signaux d'alarme dans les informations, la décomposition de ces données repose en grande partie sur l'analyse de PlayerLoad en temps réel et après la session. L'utilisation de cette métrique facile à comprendre montre rapidement qui en fait peut-être trop ce jour-là.

"L'un de nos joueurs a eu quatre entraînements d'affilée où son PlayerLoad était à travers le toit, sa distance était vraiment élevée. J'ai dit 'Hey coach, nous devrons peut-être être très prudents avec cela.

"Pour nous, nous voulons être le lien entre les entraîneurs offensifs et défensifs et les équipes spéciales, afin que tout le monde sache en quelque sorte ce qui se passe pour que vous ne les usiez pas, je ne les use pas et puis finalement nous le tuons et il se brise.

"Maintenant, nous avons un moyen de surveiller ces gars et tout le monde sait où tout le monde en est."

L'analyse des données montrera des valeurs aberrantes qui n'étaient peut-être pas visibles à l'œil nu, mais cela vous permettra également de surveiller de près les athlètes dont vous savez déjà qu'ils ont besoin d'une attention particulière.

Avec plus de joueurs dans votre équipe auxquels vous pouvez prêter attention à tout moment, en objectivant chaque mouvement, vous gardez essentiellement un œil sur chaque joueur pendant chaque seconde d'entraînement, puis en permettant aux données de vous montrer ce qui était important.

« Un autre de nos gars est un parfait exemple, car il va jouer dans toutes les équipes spéciales et il va jouer énormément en défensive.

« C'est le genre de gars que nous allons devoir surveiller de près à cause de la surutilisation, et parce que c'est quelqu'un qui a beaucoup de changements de direction si vous regardez ses chiffres maintenant. C'est donc définitivement quelqu'un qui doit être surveillé.

Un autre avantage qu'Eric a trouvé en faisant du système Catapult un point central de chaque pratique est qu'il favorise la compétition entre les joueurs et leur permet de mieux comprendre ce qu'ils ont fait chaque jour.

« Les gars viendront et demanderont « quelle était ma PlayerLoad aujourd'hui ? », « Hier a été un entraînement difficile, à quoi cela ressemblait-il sur l’ordinateur ? » Était-ce aussi dur que cela m'est apparu ?

"Nous pouvons revenir en arrière et dire" oui, vous avez couru cette distance, cette quantité de sprints à cette vitesse, et donner des commentaires à ces gars-là, ce qui est bien parce qu'ils savent qu'ils ont travaillé dur et que l'ordinateur a montré qu'ils travaillaient dur. "

Eric et les Buffalo Bills connaissent le potentiel de la technologie, en particulier avec l'application de l'IMA et la surveillance spécifique à la position, mais ils sont à la fin de la façon la plus intelligente d'approfondir l'utilisation de Catapult : collecter des données pour la première année sans apporter des changements irrationnels, puis établir des repères pour chaque athlète et position ainsi que trouver des modèles dans les données.

"Notre objectif en ce moment est d'analyser les données pendant un an, d'obtenir autant d'informations que possible, de créer de bonnes normes pour chaque groupe de postes et de pouvoir surveiller nos gars maintenant et savoir qu'ils ne sont pas surutilisés".