La science du sport à la frontière de la performance sportive d'élite

#### Le Dr Adam Kiefer souligne l'importance des comportements physiologiques, émotionnels et perceptivo-cognitifs dans l'entraînement des sportifs de haut niveau.

**Adam Kiefer** est professeur adjoint en sciences de l'exercice et du sport à l'université de Caroline du Nord à Chapel Hill (États-Unis) et codirecteur du laboratoire de simulation, d'entraînement, d'analyse et de réadaptation (STAR) Heel Performance Laboratory. Ses sciences du sport adoptent une approche des systèmes complexes à la fois pour l'amélioration des performances et la prévention des blessures dans le sport, en intégrant des technologies portables à l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer l'entraînement et les résultats cliniques.

## Quelle est la vision globale de votre recherche ? Je codirige le laboratoire de simulation, d'entraînement, d'analyse et de réhabilitation (STAR) Heel Performance Laboratory. Notre mission est de mener des recherches et d'innover dans les applications du monde réel à l'intersection des sciences du comportement et du mouvement, des technologies immersives et de l'intelligence artificielle afin d'améliorer les résultats en matière de santé et de performance. #### *La vision globale de notre recherche est la transformation numérique de l'entraînement sportif afin de fournir des informations basées sur des données relatives à ce que les athlètes voient et pensent pendant qu'ils effectuent leurs performances. En fin de compte, nous voulons rendre ces informations exploitables pour les entraîneurs et les athlètes afin de développer des interventions d'entraînement personnalisées qui maximisent l'amélioration des performances pour chaque athlète.* Notre recherche initiale se concentre sur l'intégration de l'eye tracking mobile avec des caméras vidéo haute définition standard pour développer une solution numérique de vision en action. Grâce à cette solution, nous étudions les questions relatives à l'influence du stress physique et mental sur l'attention visuelle et la performance motrice dans des tâches dynamiques spécifiques au sport. ## Qu'est-ce qui vous a incité à vous lancer dans cette aventure et qu'est-ce qui vous motive à continuer ? Tout d'abord, à mesure que le sport et l'entraînement sportif se développent et se professionnalisent, les capacités physiques des athlètes deviennent de moins en moins un facteur de différenciation. #### *Le développement de l'expertise dans les sports exige de dépasser l'accent mis sur les domaines physiques tels que la force, la puissance et l'endurance et de s'orienter vers une nouvelle frontière de l'amélioration des performances axée sur les comportements psychologiques, émotionnels et perceptivo-cognitifs.* Cependant, contrairement aux domaines physiques, qui sont relativement faciles à mesurer et à appliquer à des applications d'entraînement objectives, ces autres domaines comportementaux ne sont pas aussi faciles à comprendre ou à traduire. Il est donc nécessaire d'identifier de nouveaux marqueurs comportementaux qui indexent les processus psychologiques et perceptivo-cognitifs modifiables, afin d'éclairer la conception et la mise en œuvre d'interventions d'entraînement. Deuxièmement, alors que le matériel mobile d'Eye tracking a rendu plus facile que jamais la capture de données dans les contextes d'entraînement sportif, il n'existe actuellement aucune solution pour accélérer le traitement des données ou contextualiser les données par rapport à des Evènements significatifs au cours d'une session d'entraînement donnée. Il en résulte un goulet d'étranglement dans le traitement des données qui, à son tour, a sérieusement limité l'adoption de l'eye tracking pour la recherche et l'entraînement. La résolution de ce problème permettra d'accélérer les applications de recherche dans ces domaines, tout en rendant les données d'eye tracking plus accessibles à un plus grand nombre de personnes en abaissant la barrière technique associée au codage et au post-traitement des données.

## Quels sont les principaux résultats de votre travail jusqu'à présent ? Nous avons passé l'année dernière à développer une plateforme numérique pour automatiser la collecte, l'analyse et la communication des données relatives au regard et au mouvement des yeux afin de minimiser la charge de travail humaine nécessaire au post-traitement et à l'analyse des données. En outre, nous avons construit cette plateforme dans le nuage, ce qui a accéléré le développement et l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique nécessaires à l'automatisation du traitement des données. Notre principal fait marquant est que nous avons achevé avec succès la version 1.0 de cette plateforme et que nous avons déposé une demande de brevet en partenariat avec le Bureau de la technologie et de la commercialisation de l'Université de Caroline du Nord à Chapel Hill. Cet automne, nous avons conclu l'accord de licence de cette propriété intellectuelle avec Elipsys LLC, une jeune entreprise de technologie sportive cofondée par notre équipe. Nous avons également déployé des parties de cette plateforme pour la recherche en basket-ball et en football afin d'examiner comment la variable Eye tracking est affectée par le stress de la performance, y compris la pression de la tâche et la fatigue. Quiet Eye est un indice de la capacité de l'athlète à calmer sa concentration, évaluée grâce aux données de fixation du regard, pendant des phases spécifiques de l'exécution d'une tâche. Il est important de noter qu'il s'agit d'une véritable mesure de performance de la vision dans l'action. Bien que notre collecte de données soit en cours, nous disposerons bientôt de profils préliminaires de cette mesure chez les athlètes de club et d'élite dans les domaines du basket-ball et du football. ## Comment vos travaux ont-ils bénéficié de l'utilisation de l'eye tracking dans vos expériences ? L'eye tracking fait partie intégrante de nos recherches et notre équipe est très optimiste quant à l'utilisation de cette technologie, associée à une infrastructure numérique de soutien, pour ouvrir la prochaine frontière de l'évaluation des performances sportives et de l'entraînement. La facilité d'utilisation des [Tobii Pro Glasses 3 ](/fr/main/products/eye-trackers/wearables/tobii-pro-glasses-3)Eye Tracker ou Oculomètres ainsi que l'accessibilité des flux de données pour la construction de pipelines de données personnalisés et le post-traitement, ont contribué à la réussite du prototypage et du déploiement de notre plateforme numérique.

## D'après votre point de vue actuel et votre expérience approfondie de l'eye tracking, que conseilleriez-vous à ceux qui envisagent de l'adopter dans leur recherche ? Lorsqu'on envisage d'utiliser l'eye tracking mobile, il est facile de collecter les données souhaitées. Cette capacité est rarement un problème. Cependant, ce que la plupart des gens négligent, c'est la facilité ou la difficulté de contextualiser ces données par rapport à une question de recherche spécifique. Ce problème est aggravé lorsque l'environnement expérimental est de nature plus dynamique. Il est donc important de réfléchir à la manière dont les données seront synchronisées (lorsque la technologie est utilisée avec d'autres périphériques matériels) et codées en fonction des événements afin de fournir une structure significative aux données. Cela peut prendre beaucoup de temps, même avec une petite équipe de codage manuel. Il s'agit donc de considérations importantes qui doivent être discutées avec les problèmes connexes à résoudre avant le début de toute expérience. ## Êtes-vous en mesure de partager vos ambitions futures avec votre travail ? Nous poursuivons plusieurs voies passionnantes dans le cadre de nos travaux futurs. En lien avec la transformation digitale, nous continuerons à développer notre plateforme digitale de traitement automatisé à travers plus de sports et de contextes spécifiques au sport. Nous explorons également des modèles de reconnaissance d'action pour contextualiser davantage les données relatives au regard et au mouvement tout en permettant à notre recherche de s'adapter à des environnements compétitifs plus complexes. Ce développement continuera à son tour à accélérer notre programme de recherche en réduisant le goulot d'étranglement du codage et du post-traitement des données, de sorte que nous puissions plus rapidement poser et répondre à des questions de recherche importantes concernant la performance des athlètes. ## Informations connexes Pour connaître les dernières nouvelles du laboratoire du Dr Kiefer, suivez-le sur [ResearchGate] (https://www.researchgate.net/profile/Adam-Kiefer) et sur le [compte Twitter] du laboratoire (https://twitter.com/StarHeel_unc).