Récolter plus de médailles grâce à l’IA

Ce texte fait partie du cahier spécial Santé : Quand l’intelligence artificielle sauve des vies

L’Institut national du sport du Québec (INSQ) s’est associé avec l’Institut de valorisation des données (IVADO) pour développer une expertise de pointe en IA appliquée au sport de haut niveau. L’objectif ? Réduire les risques de blessure et améliorer les performances en compétition.

« Chaque jour, on fait des mesures objectives, on fait une quantification de ce que font les athlètes, explique Guy Thibault, directeur des sciences du sport à l’INSQ. La nature de la séance, la distribution des efforts, le sommeil, les moyens qui sont pris pour la récupération, la musculation, les déplacements, etc. Il s’agit ensuite de mettre en parallèle les différentes composantes des séances d’entraînement avec les résultats en compétition pour déterminer ce qui est favorable à la performance, mais aussi ce qui provoque des blessures ou autres problèmes de santé. »

Depuis son arrivée à la tête de la direction des sciences du sport il y a deux ans, M. Thibault a fait prendre à l’Institut ce virage résolument technologique mêlant l’IA, mais aussi la robotique et la réalité virtuelle et augmentée. L’initiative se concentre pour l’instant sur le patinage de vitesse courte piste parce que le Québec est déjà en position dominante. L’INSQ a ainsi conclu en octobre un partenariat avec l’IVADO afin d’utiliser l’intelligence artificielle pour tirer parti de la somme de données déjà collectées et qui ne cesse de grossir chaque jour.

 

Meilleure cartographie

« L’INSQ nous apporte sur un plateau doré un nombre incroyable de données », confirme Maxime Raison, professeur au Département de génie mécanique à Polytechnique Montréal, chargé de ce premier projet avec l’Institut. Jusque-là, il travaillait sur le traitement des déficits moteurs grâce au génie.

« Nous avons donc de quoi nourrir nos machines, ajoute-t-il. Dans un premier temps, il va s’agir de voir si l’IA en arrive à prendre les mêmes décisions que les entraîneurs afin de s’assurer que cela fonctionne et de convaincre du bien-fondé de la démarche. Par la suite, on pourra sortir des indications auxquelles les coachs n’auraient pas pensé. »

Parce que les ordinateurs ont la capacité de digérer bien plus de données que les humains. Mais aussi parce qu’ils sont plus objectifs et qu’ils ne se laissent pas influencer par leurs habitudes.

« L’IA va faire des liens entre certains indicateurs que l’on ne fait pas traditionnellement, explique M. Raison. Elle les combine mieux entre eux, de sorte qu’il en ressort une meilleure cartographie. »

Le projet en est à ses balbutiements et nul ne sait pour l’instant dans combien de temps les premiers résultats se feront sentir sur la glace. Mais très vite, d’autres sports vont embarquer, et d’autres projets sont également déjà en réflexion. Le plongeon et le water-polo sont particulièrement ciblés afin de parvenir à mieux analyser l’incidence de chaque mouvement sur les résultats et les risques de blessure.

« Tout cela est ambitieux et audacieux, reconnaît Guy Thibault. Mais je suis convaincu que, dans quelques cycles olympiques, lorsque l’on regardera en arrière pour déterminer quelles sont les décisions qui ont été prises et qui ont mené à la victoire, l’utilisation des technologies modernes fera partie des réponses. Et ne nous le cachons pas, l’objectif, c’est bien de ramener plus de médailles à la maison. »

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