L’intelligence artificielle s’est installée dans le sport de haut niveau et souvent sans être explicitement nommée. Football ou tennis l’exploitent depuis des années et c’est désormais aussi le cas du cyclisme qui a longtemps été perçu comme un sport plus conservateur. Mais la mue est engagée.
Bardés de capteurs tout comme leurs deux roues, les coureurs génèrent aujourd’hui une quantité massive de données lors de chacune de leur sortie : puissance, fréquence cardiaque, position GPS, altitude, cadence et vitesse. Cette matière première nourrit des modèles d’IA capables ensuite d’affiner la préparation, d’optimiser la récupération et d’aider à poser les décisions qui peuvent être fondamentales lors des compétitions. Bien entendu, l’IA ne remplace pas (encore) le jugement humain, mais elle réduit l’incertitude dans un sport soumis à de nombreux aléas.
Anticiper la forme et gérer l’effort
Dans les équipes du WorldTour, les plates-formes d’analyse croisent les charges d’entraînement, le sommeil, la récupération et le ressenti des coureurs. Là où l’observation humaine détecte une séance réussie ou ratée, les algorithmes identifient des tendances plus fines : les risques de surmenage, les signaux faibles ou les fenêtres de performance à exploiter.
Avant un grand tour, ces outils permettent d’évaluer l’état de forme réel d’un leader et d’adapter les derniers réglages. Mais aussi de mieux organiser l’équipe. Sur la route, l’IA intervient surtout dans la gestion de l’effort. En combinant profils d’étape, conditions météorologiques et historique des données, l’interface propose des plans d’allure précis et indique où maintenir l’intensité. Il est vrai qu’à ce niveau, préserver quelques pourcents d’énergie peut suffire à faire la différence et à arracher une victoire.
Stratégie, aérodynamisme et nutrition
L’usage de l’intelligence artificielle dépasse toutefois l’entraînement. Certaines équipes simulent virtuellement le déroulement d’une étape avant le départ. Différents scénarios tactiques sont testés afin d’identifier ceux qui offrent statistiquement les meilleures chances de succès. Ces projections n’imposent pas de décisions, mais structurent les briefings et les choix collectifs. Ce qui signifie qu’en course, les équipes optent pour un scénario ou un autre déjà intégré par tous les coureurs.
Sur le plan matériel aussi l’IA a son mot à dire. Elle analyse automatiquement les flux d’air et permet d’optimiser la position aérodynamique du coureur. De légers ajustements de posture ou d’équipement peuvent ainsi contribuer à réduire la traînée et à générer des gains significatifs, notamment lors des contre-la-montre. Et ce n’est pas tout : la nutrition bénéficie de la même approche prédictive avec des recommandations précises sur les apports énergétiques en fonction de l’effort, de la durée et des conditions extérieures.
Données sensibles et limites humaines
Mais malgré cette montée en puissance, le cyclisme reste un sport d’imprévus. Ce qui est aussi heureux. Vent, chutes ou nervosité du peloton échappent encore aux modèles qui répondent à des impératifs de perfection qui… n’existent pas – ou rarement. De ce fait, les équipes les plus performantes privilégient une utilisation pragmatique de l’IA, centrée sur l’efficacité plutôt que sur la complexité.
Mais cette collecte (et le traitement) effrénée pose aussi la question des données personnelles. Fréquence cardiaque, profils de puissance ou sommeil constituent à la fois un capital stratégique pour les équipes et une information privée pour les coureurs. Et ça peut poser problème, car leur propriété et leur usage restent insuffisamment encadrés, notamment lors des transferts. Bref, de plus en plus intégrée et presque imperceptible, l’intelligence artificielle agit désormais en arrière-plan, au point de soulever une interrogation : jusqu’où ces machines pourront-elles accompagner et amplifier les limites de la performance humaine sans en redéfinir la nature ?
