Individualisation des seuils de vitesse GPS : enjeux et complexités

L'utilisation de la technologie GPS pour surveiller les charges externes des athlètes à l'entraînement et en compétition est devenue presque omniprésente, en particulier dans le sport professionnel.

Comme la technologie GPS a évolué au cours de la dernière décennie, les utilisateurs disposent désormais d'une multitude de mesures à partir desquelles ils peuvent évaluer la charge externe et, en collaboration avec les entraîneurs, mieux informer le processus de formation. Ces derniers temps, les chercheurs ont introduit des concepts tels que la mesure de la distance dans les bandes d'accélération, la combinaison des données d'accélération et de vitesse (appelées «puissance métabolique») et l'individualisation des zones de vitesse traditionnelles pour chaque joueur.

Le volume de mesures peut être écrasant et l'utilisateur est confronté au défi de sélectionner celles qui sont les plus appropriées au contexte sportif, et quelle valeur ajoutée une approche peut apporter à l'interprétation des données d'analyse temps-mouvement. Compte tenu du rôle de la forme physique dans la modération de la capacité et de la dose-réponse à la charge externe, il semblerait intuitif d'évaluer les données GPS des athlètes par rapport à leur profil de forme physique.

Nous soulignons ici les défis et les complexités liés à l'individualisation des données GPS en fonction des caractéristiques de forme physique, et fournissons quelques recommandations aux utilisateurs intéressés.

Des articles de recherche basés sur l'industrie émanant de la ligue de rugby (Gabbett, 2015), de l'union de rugby (Clarke, Anson et Pyne, 2015 ; Reardon, Tobin et Delahunt, 2015), du football australien (Colby, Dawson, Heasman, Rogalski et Gabbett, 2014) et le football (Hunter et al., 2015 ; Lovell & Abt, 2013) ont adapté les zones de vitesse individuelles des joueurs en fonction d'une ou plusieurs caractéristiques physiques. Ces chercheurs ont utilisé un large éventail d'attributs de condition physique pour individualiser les zones de vitesse, telles que des mesures dérivées en laboratoire du seuil anaérobie, de la vitesse aérobie maximale et de la vitesse de sprint maximale.

La recherche dans le football a démontré que l'individualisation des seuils de vitesse peut ajouter de la valeur à l'interprétation des données GPS (Hunter et al., 2015 ; Lovell & Abt, 2013), ce qui est intuitif étant donné que la distribution « d'intensité » de la charge externe d'un athlète est probablement influencés par leurs propres capacités physiques. Cependant, l'utilisation d'évaluations en laboratoire est peu faisable compte tenu des obstacles économiques et logistiques.

Récemment, l'utilisation de la vitesse maximale de sprint pour prescrire plusieurs zones de vitesse est devenue courante dans la littérature de recherche (Colby et al., 2014 ; Gabbett, 2015 ; Reardon et al., 2015) en raison de sa facilité de collecte sur le terrain d'entraînement. Malheureusement, l'individualisation des zones de vitesse n'est pas si simple, et les utilisateurs sont avertis que l'adoption de cette approche pourrait faire plus de mal que de bien !

Prenons l'exemple de la fable de la tortue et du lièvre.

Le lièvre est un athlète rapide et puissant avec une vitesse de pointe élevée (disons une vitesse de pointe de 35 kmh-1), mais il ne peut pas la maintenir longtemps, comme en témoigne sa capacité d'endurance intermittente (Yo-Yo, 30 :15 etc). Si nous adoptons l'approche dans la littérature de recherche consistant à appliquer des fractions arbitraires de la vitesse de pointe de Hare, disons 50%, pour la course à grande vitesse (HSR ; qui, soit dit en passant, n'a aucune justification physiologique !), cela nous donne un seuil HSR de 17,5 kmh-1 .

Comparez cela à la tortue qui a une vitesse de pointe de seulement 25 kmh-1, ce qui entraîne un seuil HSR de 12,5 kmh-1. Mais la tortue a un score au test d'endurance intermittente relativement plus élevé, ce qui lui permet de se déplacer efficacement sur le terrain; entrer plus fréquemment dans les zones à grande vitesse et récupérer plus rapidement.

Lorsque les deux font la course, ils parcourent la même distance mais de manières différentes. L'utilisation de la vitesse de pointe seule de cette manière pour ancrer les seuils de vitesse entraîne une sous-estimation du HSR du lièvre et une surestimation des tortues (voir Hunter et al., 2015 pour des exemples plus détaillés).

L'utilisation d'une capacité physique pour ancrer plusieurs zones de vitesse de cette manière suppose qu'un joueur plus rapide a également une vitesse de course élevée associée à sa capacité d'endurance, et vice-versa (voir la figure 1).

Ces informations erronées peuvent avoir peu d'impact lorsqu'elles sont mesurées sur une course, mais si nous voulons évaluer et prescrire des régimes d'entraînement chroniques basés sur ces données GPS, nous pouvons subir des erreurs de charge d'entraînement entraînant une préparation de performance sous-optimale ou un risque accru de blessure (Gabbett , 2016).

Figure 1 : Représentation de l'utilisation erronée de la vitesse de pointe pour ancrer les seuils de vitesse GPS chez la « tortue et le lièvre ». sIFT = vitesse finale atteinte lors d'un hypothétique test de condition physique d'endurance intermittente.

En réalité, l'individualisation des seuils de vitesse est compliquée par les types de tests utilisés pour déterminer les caractéristiques de performance des athlètes.

Les évaluations courantes de l'endurance intermittente dans les sports d'équipe ne permettent pas au scientifique du sport ou au préparateur physique de déterminer les vitesses de course auxquelles les athlètes passent aux domaines d'intensité d'exercice (faible, modéré, élevé, sévère). Les praticiens doivent également tenir compte de la fréquence à laquelle les tests de condition physique peuvent être administrés pendant les horaires de compétition chargés pour tenir compte des changements de condition physique dus à une maladie, une blessure ou des interventions d'entraînement.

Ces complexités et défis constituent des obstacles importants à la mise en œuvre de zones de vitesse individualisées et peuvent aider à expliquer la faible adoption de cette pratique par les utilisateurs de GPS (Akenhead et Nassis, 2015).

Mais l'individualisation n'a pas besoin d'être si difficile. En 2013, Alberto Mendez-Villanueva et ses collègues ont présenté une approche pratique, conviviale et fondée sur des données probantes pour l'analyse GPS individualisée (Mendez-Villanueva, Buchheit, Simpson et Bourdon, 2013).

Ils ont appliqué la vitesse aérobie maximale de chaque joueur du test sur le terrain VAM-EVAL, ainsi que leur vitesse de pointe enregistrée lors d'une évaluation de sprint de 40 m, pour évaluer la charge externe en référence aux capacités physiques de chaque individu. Cette approche a fourni une représentation améliorée de la dose externe des joueurs aux matchs de football qui peut être utilisée pour optimiser la programmation physique. De plus, le résultat de la vitesse aérobie maximale pourrait être utilisé pour individualiser la prescription d'entraînement par intervalles à haute intensité (HIIT) des joueurs en utilisant des techniques d'entraînement bien établies (Dupont, Akakpo et Berthoin, 2004).

Malheureusement, ni la prescription HIIT ni l'individualisation des zones de vitesse GPS ne peuvent être obtenues à l'aide de tests composites d'endurance intermittente sur le terrain effectués sur des courses de navette de 20 m, qui sont souvent fortement influencées par les changements de direction et les capacités d'accélération des athlètes (Castagna et al., 2006 ; Berthoin et al 2014).

En résumé, prescrire des zones de vitesse spécifiques aux athlètes peut ajouter de la valeur à l'interprétation des données GPS (Hunter et al., 2015 ; Lovell et Abt, 2013 ; Mendez-Villanueva et al., 2013), tant que l'utilisateur tient compte des complexités de sa mise en œuvre.

Les utilisateurs peuvent réfléchir à leur batterie de tests physiques et déterminer si elle prend en charge une approche holistique de la prescription d'entraînement et de l'évaluation de la charge externe (les lecteurs sont dirigés vers Mendez-Villanueva & Buchheit [2013] pour plus de détails à cet égard).

Beaucoup plus de recherches sont nécessaires pour déterminer l'utilité et la valeur ajoutée potentielle de l'analyse GPS individualisée, mais jusqu'à ce que nous en sachions plus, il est recommandé d'utiliser des procédures établies et fondées sur des preuves (voir Mendez-Villanueva et al., 2013 ; Hunter et al., 2015), ou pour éviter la pratique tous ensemble.

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Les références

Akenhead, R., & Nassis, médecin généraliste (2015). Charge d'entraînement et suivi des joueurs dans le football de haut niveau : pratiques et perceptions actuelles. Journal international de physiologie et de performance sportives. http://doi.org/10.1123/ijspp.2015-0331

Berthoin, S., Gerbeaux, M., Turpin, E., Guerrin, F., Lensel-Corbeil, G., & Vandendorpe, F. (1994). Comparaison de deux essais sur le terrain pour estimer la vitesse aérobie maximale. Journal des sciences du sport, 12(4), 355–362.

Clarke, AC, Anson, J. et Pyne, D. (2015). Zones de vitesse GPS basées sur la physiologie pour évaluer les exigences de course dans le rugby à sept féminin. Journal des sciences du sport, 33(11), 1101–1108.

Colby, M., Dawson, B., Heasman, J., Rogalski, B. et Gabbett, TJ (2014). Charges d'entraînement et de jeu et risque de blessure chez les footballeurs d'élite australiens. Journal de recherche sur la force et le conditionnement, 28(8), 2244-2252.

Castagna, C., Impellizzeri, FM, Chamari, K., Carlomagno, D., & Rampinini, E. (2006). Aptitude aérobie et performances aux tests continus et intermittents de yo-yo chez les joueurs de football : une étude de corrélation. Journal de recherche sur la force et le conditionnement, 20(2), 320-325.

Dupont, G., Akakpo, K., & Berthoin, S. (2004). L'effet de l'entraînement par intervalles à haute intensité en cours de saison chez les joueurs de football. Journal de recherche sur la force et le conditionnement, 18(3), 584–589.

Gabbett, TJ (2015). L'utilisation des zones de vitesse relative augmente la course à grande vitesse effectuée dans les matchs de sport d'équipe. Journal de recherche sur la force et le conditionnement, 29(12), 3353–3359.

Gabbett, TJ (2016). Le paradoxe de l'entraînement et de la prévention des blessures : les athlètes devraient-ils s'entraîner plus intelligemment et plus durement ? Journal britannique de médecine sportive, 50(5), 273–280.

Hunter, F., Bray, J., Towlson, C., Smith, M., Barrett, S., Madden, J., et al. (2015). Individualisation de l'analyse temps-mouvement : une comparaison de méthodes et une série de rapports de cas. Journal international de médecine sportive, 36(1), 41–48.

Lovell, R., & Abt, G. (2013). Individualisation de l'analyse temps-mouvement : un exemple cas-cohorte. Journal international de physiologie et de performance sportives, 8(4), 456–458.

Mendez-Villanueva, A., & Buchheit, M. (2013). Tests de condition physique spécifiques au football : ajouter de la valeur ou confirmer les preuves ? Journal des sciences du sport, 31(13), 1503–1508.

Mendez-Villanueva, A., Buchheit, M., Simpson, B., & Bourdon, PC (2013). Répartition de l'intensité du match play dans le football des jeunes. Journal international de médecine sportive, 34(2), 101-110.

Reardon, C., Tobin, DP et Delahunt, E. (2015). Application de seuils de vitesse individualisés pour interpréter les exigences de course spécifiques à la position dans le rugby professionnel d'élite : une étude GPS. PLoS ONE, 10(7), e0133410.