Étude de cas : Buffalo Bills
Restant en avance sur la courbe lorsque la technologie de suivi des athlètes a commencé à devenir monnaie 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 pas traditionnellement eu un 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 téléavertisseur, comme à l'époque où les gens avaient des téléavertisseurs. Nous avions nos chemises Nike à coupe sèche pour nos gars et nous avions une poche cousue dans le dos, donc les gars avant l'entraînement, nous mettions 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 qu'il faut les attraper lorsqu'ils sortent du terrain – attrapez-les et mettez-les dans nos poches. Lorsque nous en avons fini avec les unités, nous les éteignons et nous avons une station d'accueil - nous connectons 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 drapeaux rouges dans les informations, décomposer ces données tourne en grande partie autour de l'analyse de PlayerLoad en temps réel et après la session. L'utilisation de cette mesure facile à comprendre montre rapidement qui peut en faire 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 faire très attention avec ça.
"Pour nous, nous voulons être le lien entre les entraîneurs offensifs et défensifs et les unités spéciales, pour que tout le monde sache en quelque sorte ce qui se passe pour que vous ne les épuisiez pas, je ne les épuise pas et puis finalement nous le tuons et il casse.
"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 activement prêter attention à tout moment, en objectivant chaque mouvement, vous gardez essentiellement un œil sur chaque joueur pendant chaque seconde d'entraînement, puis laissez les données vous montrer ce qui était important.
« Un autre de nos gars est un exemple parfait, car il va jouer dans toutes les équipes spéciales et il va jouer une tonne en défense.
"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. Donc c'est définitivement quelqu'un qui doit être un gars surveillé.
Un autre avantage qu'Eric a trouvé en plaçant le système Catapult au centre de chaque entraînement est qu'il favorise la compétition entre les joueurs et leur permet de mieux comprendre ce qu'ils ont fait chaque jour.
"Les gars vont venir et demander 'qu'est-ce que mon PlayerLoad aujourd'hui ?', 'Hier était un entraînement difficile, à quoi cela ressemblait-il sur l'ordinateur ? Était-ce aussi difficile que cela me semblait?
"Nous pouvons revenir en arrière et dire 'oui, vous avez parcouru cette distance, ce nombre de sprints à cette vitesse, et donner un retour à ces gars, ce qui est bien car ils savent qu'ils ont travaillé dur et l'ordinateur a montré qu'ils ont travaillé dur."
Eric et les Buffalo Bills connaissent le potentiel de la technologie, en particulier avec l'application de l'IMA et de la surveillance spécifique à la position, mais ils sont à la fin de la façon la plus intelligente d'utiliser 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 d'excellentes normes pour chaque groupe de postes et de pouvoir surveiller nos gars maintenant et de savoir qu'ils ne sont pas surutilisés".