Modélisation des réponses aux charges d’entraînement pour guider la performance sportive

par Frank Imbach

Thèse de doctorat en Sciences du Mouvement Humain - MPL

Sous la direction de Stéphane Perrey et de Robin Candau.

Soutenue le 09-12-2021

à Montpellier , dans le cadre de École doctorale Sciences du mouvement humain , en partenariat avec EuroMov Digital Health in Motion (laboratoire) .

Le président du jury était Jacques Prioux.

Le jury était composé de Stéphane Perrey, Robin Candau, Jacques Prioux, Pierre Druilhet, Thierry Busso, Christophe Ley, Anne Laurent.

Les rapporteurs étaient Pierre Druilhet, Thierry Busso.


  • Résumé

    Les premiers modèles des effets de l’entrainement sur la performance athlétique sont connus sous le nom de modèles "Fitness-Fatigue" (FFM). Un inconvénient majeur des FFMs réside dans le fait qu’ils ne sont constitués que d’une seule donnée d’entrée, bien que la performance athlétique soit multifactorielle. Dès lors, des approches multivariées propres aux statistiques et à l’apprentissage automatique ont été proposées pour différentes applications sportives.La quantification de la charge d’entraînement (CE) pour l’entraînement en résistance constitue une problématique de recherche à part entière.

  • Titre traduit

    Modelling responses to training loads to lead performance in sports


  • Résumé

    The first models of training effects on athletic performance emerged with the work of Banister and Calvert through the so-called Fitness-Fatigue model (FFM).One major drawback of FFMs is that the features stem from a single source of data. That is not in line with the existing consensus about a multifactorial aspect of athletic performance. Hence, multivariate modelling approaches from statistics and machine-learning (ML) emerged.A research issue arises from the quantification of training Loads (TL) in resistance training (RT) which lack of physiological evidence.


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