Intégration Strava d'ENDURAW

Joseph Mestrallet, l’invité de l’Épisode 22 (disponible juste ici )est décidément un insatiable de la performance et de la data ! 👨‍💻

Lors de notre discussion sur On Your Marks, il nous présentait Enduraw, son laboratoire de recherche sur la performance sportive, et nous parlait de ses projets visant à utiliser la data pour fournir de nouveaux indicateurs aux athlètes.

Joseph fait partie de cette nouvelle génération d’ingénieurs sportifs passionnés qui savent que la data, si l’on sait l’utiliser, permettra de révolutionner nos manières d’augmenter nos performances. Enduraw travaille en permanence avec des sportifs de Haut Niveau et Joesph s’est rendu compte de l’importance que la data pouvait avoir sur ces sportifs. Il a donc désiré ouvrir son expertise au plus grand nombre.

Les défis techniques liés à la captation et à l’utilisation des données sont aujourd’hui relativement bien maîtrisés par les acteurs du sport de haut niveau.

➡️ Le véritable défi est de partager les outils existants et cette approche data au grand public.

C’est l’un des objectifs que s’était fixé Joseph lors de la création d’Enduraw. En travaillant avec Alodie Boissonet, le binôme vient d’apporter sa pierre à l’édifice en publiant la semaine dernière une intégration Strava qu’ils ont développé et dont je vais vous parler aujourd’hui.

PS : Cet article n’est pas une publicité, je vous parle de cette intégration car je la trouve cool et que j’aime beaucoup ce qu’essaie de faire Enduraw 😇

Un peu de contexte

Qu’est-ce qu’une intégration Strava ?

Comme vous le savez, Strava collecte vos données d’activités physiques (distance, dénivelé, fréquence cardiaque, etc.) de deux manières :

• soit grâce à votre montre GPS qui enregistre toutes ses données ⌚️

• soit grâce à l’application Strava si vous n’avez pas de montre GPS 📲

Une fois les données collectées, Strava les utilise pour générer votre rapport d’activité et partager avec vous de nombreuses informations.Mais Strava permet à ceux qui savent coder d’utiliser leur plateforme pour développer de nouvelles applications complémentaires, appelées intégrations. 😎

(Cela s’apparente à ce que propose la marque Suunto sur ses montres avec le développeur Movescount : vous disposez des fonctionnalités de base de votre montre, mais vous pouvez charger sur celle-ci de nouvelles fonctionnalités développées par des coureurs. Par exemple, certains coureurs ont développé des applications qui permettent de calculer le temps restant pour finir un kilomètre en cours en fonction de la vitesse instantanée ou d'avoir le temps final à l’arrivée d’un marathon en tenant compte de la vitesse moyenne depuis le départ.)

Rassurez-vous, une intégration ne peut utiliser vos données que si vous l’autorisez explicitement à le faire. Strava est très clair sur cette condition.

Joseph et Alodie, avec Enduraw, ont donc développé leur intégration Strava, et nous allons découvrir ce qu’elle propose. ⬇️

L’intégration Strava d’Enduraw

I. Le principe :

Lorsque l’on participe à une compétition, il y a de nombreux paramètres qui interviennent dans la performance. La chaleur, le vent, l’altitude, le dénivelé sont des facteurs qui peuvent avoir une influence sur votre résultat !

Prenons l’exemple du marathon Nice Cannes qui s’est déroulé la semaine dernière. J’ai suivi quelques amis qui ont participé à cette course et la majorité ont réalisé des performances un peu moins bonnes que ce qu’ils avaient espéré. Pas besoin de chercher très longtemps pour trouver le responsable : le vent terrible qui soufflait de face pendant les 15 derniers kilomètres de la course. Lors des traditionnels débrieffings de course, la question est sur toutes les lèvres : “Tu penses que j’aurais fait quel temps s'il n'y avait pas eu tout ce vent ?”. Évidemment, je peux faire des estimations, mais rien ne permet de quantifier clairement si un athlète était capable de courir ce marathon 57’’ ou 2’14 plus vite.

Aujourd’hui, il est très difficile pour les sportifs amateurs de mesurer l’impact de ces paramètres sur la performance. C’est pour tenter de résoudre ce problème qu’Enduraw a développé son intégration ! Lorsque vous courez et que vous mettez votre activité sur Strava, Enduraw va récupérer ces données et les entrer dans son modèle de calcul. Mais Enduraw va aussi aller chercher d’autres données comme la météo, le vent, l’altitude sur votre parcours sur d’autres bases de données. Une fois les données récoltées, l’intégration les entre dans le modèle de prédictions utilisé par Joseph et Alodie. Le modèle de prédiction est comme une grande calculette qui prend des valeurs en entrée (votre activité, la météo, la température etc.), qui fait un calcul complexe basé sur des résultats scientifiques, et qui sort en résultats un chronomètre ajusté si vous aviez réalisé votre activité dans des conditions standards.

Pour calculer ce résultat, le modèle de d’Alodie et Joseph attribue des coefficients d’impact à chaque paramètre.

II. Un exemple :

Prenons un exemple (avec des valeurs totalement fictives !) : J’ai couru un 10 km en compétition et j’ai mis 35 minutes pour le faire 🤩! Mais, les conditions étaient les suivantes : altitude 1900m, quelques cotes à 4%, une température de +32° et un vent de dos de 40 km/h. 🤯 Le modèle d’Enduraw prévoit individuellement pour chaque paramètre l’impact suivant sur ma performance :

• Altitude 🗻: -5% dû au manque d’oxygène

• Dénivelé 🚠 : -3% dû à l’effort nécessaire pour braver les cotes

• Température 🔥 : -1% car très chaud, pas optimal pour les muscles

• Vent 💨 : +4% car le vent était de dos et donc favorable

En fonction de la distance et de formules scientifiques, le modèle estime donc que les différents paramètres enregistrés ont provoqué une variation de ma performance de -3,12% par rapport à ce que j’aurais fait dans des conditions standards. Cela signifie que d’après le modèle, si j’avais couru sur un parcours plat, à 0m d’altitude, à 15° et sans vent, le chrono aurait été de 33 minutes et 56 secondes , soit un écart de 1 minute et 4 seconde !

(Toutes les valeurs sont évidemment fausses, il s’agit simplement d’un exemple)

III. Comment utiliser cette intégration ?

Rien de plus simple et en plus c’est gratuit ! Il suffit d’aller sur le site internet d’Enduraw (https://www.joseph-mestrallet.com/strava-integration) et de créer un compte en suivant les étapes indiquées. Ensuite, Enduraw vous demandera la permission de collecter les données liées à vos activités Strava. Une fois la connexion effectuée, rien d’autre à faire à part aller courir 🏃🏼‍♂️ Sur votre prochaine sortie, vous retrouverez dans la description de votre activité le rapport d’analyse d’Enduraw. Vous pourrez bien évidemment supprimer ce rapport si vous le désirez.

IV. A quoi tout cela peut il bien servir ?

L’intérêt pratique de cette intégration est de pouvoir analyser la réalité d’un entrainement et donc de le moduler ! Si aviez une sortie à réaliser avec une allure consigne, mais que manque de chance les conditions ne sont pas bonnes, l’intégration vous permet de savoir si vous avez physiologiquement respecté la consigne de base. Cela permet de comparer des entrainements réaliser dans des conditions différentes. Dans notre quotidien cela permet d’en apprendre plus sur son corps, mais si l’on va par exemple en altitude, cela permet de vraiment bien monitorer la phase d’acclimatation et de ne pas trop en faire sur ses première sorties : un footing à 5’00/km est bien plus exigeant à 1900m d’altitude qu’à 0m. 😉

Remarques sur cette intégration

Les limites de son modèle

Il s’agit de la première version de l’intégration, et comme toute première version, il y a des limites à ses fonctionnalités que Joseph m’a présenté. Mettre au point une application parfaitement fiable prendra du temps et nécessitera plusieurs améliorations majeures :

• Affiner son modèle de calcul et la compréhension de l’impact de chaque paramètre sur la performance : Aujourd’hui le modèle de l’intégration est “standardisé”, c’est à dire que la formule de calcul est la même pour tous les athlètes. Par exemple, que vous fassiez 1m35 ou 2m00, le résultat calculé de l’impact du vent sur votre corps sera le même, ce qui n’est évidemment pas le cas. Il en va de même pour plein d’autres facteurs comme l’économie de course : si vous gambadez dans les sentiers depuis l’enfance, l’impact d’une côte sur votre performance ne sera pas le même que pour un coureur parisien ! 😇 L’intégration va donc surestimer l’impact négatif d’une côte chez un coureur de montagne !

• Obtenir des données de plus en plus précises : Aujourd’hui, l’intégration n’est pas encore capable de savoir exactement quelles étaient les conditions à chaque point de votre activité. Si vous prenez une énorme rafale de vent de face pendant 1 minute, cela ne sera pas pris en compte dans le calcul car l’information est impossible à collecter actuellement. Plus globalement il est EXTREMEMENT difficile de récolter des données précise sur l’impact du vent, notamment l’impact des barrières naturelles au vent sur votre course, comme un arbre, un immeuble, ou même un Pacer. 💨

Évidemment, on peut toujours améliorer une solution existante, cette intégration ne déroge pas à la règle et son modèle de calcul est encore assez limité. Mais je trouve cela fascinant de voir ce qu’elle permet de faire rien qu’avec cette première version et d’imaginer ce qu'il sera possible de faire dans le futur. Joseph et Alodie sont déjà tourné vers le futur et travaillent sur la possibilité de rajouter des informations encore plus personnelles (poids, taille, niveau, capacités en montagne) et même dans un second temps de les calculer directement depuis son compte Strava

Je vous invite vraiment à la tester, c’est toujours intéressant de comprendre et prendre conscience de l’impact que certains paramètres extérieurs peuvent avoir sur notre performance 😉

Les limites de son utilisation

Au-delà des limites techniques de cette intégration, je me suis tout de suite intéressé à ses limites d’utilisation et à la principale dérive qu’elle pourrait engendrer.

En en parlant avec un ami, ce dernier m’a fait la remarque suivante : “oh non, on va bientôt voir sur Strava des coureurs insatisfaits de leurs résultats qui vont mettre en avant le résultat d'Enduraw”. Un peu comme quand un coureur annonce son temps officiel et son temps “à la montre” (en général bien plus avantageux 😅 ) ce qui est parfaitement inutile et faux si la compétition à laquelle il a participé est labellisée par la FFA.

Profitons de découvrir cette intégration à ses débuts pour clarifier une chose : le résultat obtenu n’est pas, et ne sera jamais un résultat officiel. Vous ne pourrez jamais vous rassurer avec le résultat obtenu ou substituer votre temps officiel sur une compétition par le temps obtenu pour la simple et bonne raison que : La performance est un TOUT. L’entraînement, le sommeil, la nutrition et tout un tas d’autres paramètres y participent. Évidemment, les conditions étudiées par Enduraw en font également partie. Même si on peut tenter de standardiser une performance (en courant sur piste par exemple), celle-ci reste intrinsèquement relative. On ne peut comparer (et donc “substituer”) que ce qui est comparable.

Imaginons que votre meilleur ami participe au 10 km “A” et vous au 10 km “B”.

Sur le 10 km “A”, les conditions sont idéales : pas de vents, pas de côtes, bonne température et altitude normale.

Sur le 10 km “B”, les conditions sont désastreuses : vent de face, quelques côtes, une certaine chaleur et 1100m d’altitudes.

Si vous terminez à 30 secondes de votre meilleur ami mais que l’intégration Enduraw vous dit qu’en conditions standards vous l’auriez couru 50 secondes plus rapidement, cela ne rend pas votre performance meilleure que celle de votre ami!

C’est comme si l’on essayait de comparer des trails entre eux, cela n’a pas de sens.

On ne peut comparer efficacement et “absolument” deux performances que si celles-ci ont été réalisées dans des conditions très similaires.

L’intégration Enduraw est un outil génial dont on peut se servir pour évaluer l’impact de certains paramètres sur la performance et les intégrer à notre entraînement. C’est la volonté de ses créateurs Joseph et Alodie. En aucun cas, cette intégration ne pourra faire foi sur la véracité d’une performance.

Cette intégration est un super outil qui rend accessible une application concrète de l’utilisation de la data aux sportifs grand public, et c’est une super avancée. Ne tient qu’à nous de l’utiliser correctement. 🤝

Conclusion