Les blessures peuvent non seulement ruiner des saisons, mais aussi écourter les carrières prometteuses de certains joueurs. Si les blessures sont dues à d’innombrables facteurs externes, l'analyse de données peut offrir des solutions innovantes pour identifier les risques, optimiser la gestion de la forme physique et prolonger la carrière des joueurs.
La technologie aide les préparateurs physiques
1. Wearable et GPS
Les GPS et les capteurs de mouvement sont largement utilisés par tous les clubs pros pour surveiller les performances des joueurs en temps réel, à l’entrainement et en match. Ces technologies permettent de collecter des données précises sur la vitesse, la distance parcourue, l'accélération, la décélération et les charges de travail. Un sport scientist peut utiliser ces données pour fournir des prévisions sur les risques de blessures et permettre aux équipes de prendre des décisions éclairées sur la gestion des charges de travail des joueurs et de planifier des sessions d'entraînement adaptées.
Des clubs comme Liverpool utilisent aujourd’hui les données de plateformes comme Zone7 pour surveiller la charge de travail des joueurs et adapter les séances d'entraînement en conséquence. Cela permet de réduire les risques de surentraînement et de fatigue, qui sont des facteurs courants de blessures. En surveillant les métriques comme la distance parcourue et les accélérations répétées, les préparateurs peuvent ajuster les programmes d'entraînement pour éviter les surcharges.
2. Analyse vidéo
L'analyse vidéo et le match tagging sont des méthodes efficaces pour comprendre les mouvements et les techniques des joueurs. En observant les joueurs au ralenti, les analystes vidéo et les sport scientists peuvent identifier les comportements à risque et les techniques incorrectes qui peuvent entraîner des blessures. Par exemple, une technique de tacle incorrecte peut être corrigée avant qu'elle ne cause une blessure grave. Cette approche proactive permet de prévenir les blessures avant qu'elles ne surviennent, en améliorant la technique et la posture des joueurs. Des outils permettent aujourd’hui de superposer des données tactiques et des mouvements sur les vidéos, pour aider les entraîneurs à corriger les techniques avant qu'elles ne causent des problèmes plus graves.
3. Machine learning
Les algorithmes de machine learning jouent un rôle clé dans la prédiction des blessures. En analysant de vastes ensembles de données historiques sur les performances des joueurs, les algorithmes peuvent identifier des modèles et des tendances qui prédisent les risques de blessures. En analysant les antécédents de blessures et les données de performance, les équipes médicales peuvent élaborer des programmes de rééducation spécifiques et des stratégies de prévention adaptées à chaque joueur. Cela inclut des exercices de renforcement ciblés et des protocoles de récupération personnalisés.
Prolonger la carrière des joueurs
L'utilisation de la data pour prévenir les blessures a un impact significatif sur la prolongation des carrières des joueurs. En réduisant le nombre de blessures et en optimisant la récupération, les joueurs peuvent maintenir un haut niveau de performance plus longtemps. De plus, une gestion proactive de la santé des joueurs aide à préserver leur valeur sur le marché des transferts.