Soutenance de thèse de DIOURON Iwen
Titre de thèse
Les indicateurs de fréquence cardiaque chez des footballeurs élites : vers une amélioration de la compréhension de la relation dose-réponse en utilisant les sciences des données.
Heart rate indices in elite soccer players: towards an improved appreciation of dose-response relationship using data sciences.
Résumé de la thèse
Depuis le début des années 2000, les joueurs de football élites font face à des contraintes physiques en continuelle augmentation, couplées à une densification du calendrier de compétition. De telles sollicitations peuvent mener au développement d'états de fatigue élevés entrainant une diminution de la performance et un risque de blessure accru. Face aux enjeux économiques liés à la performance de leurs joueurs, leur suivi physique par les clubs est devenu indispensable. La démocratisation des données dans le milieu du sport a permis une récolte d'informations relatives au stress appliqué aux joueurs lors des entrainements et des matchs, appelé dose, et aux adaptations psychophysiologiques qui en résultent, appelées réponses. Deux types d'indicateurs sont généralement utilisés pour caractériser la dose et la réponse : les indicateurs externes (i.e., l'ensemble des actions effectuées par le joueur indépendamment de leurs caractéristiques) et internes (i.e., réponses psychophysiologiques individuelles). Cependant, la multiplication des indicateurs disponibles rend difficile la considération de l'ensemble de ces indicateurs et la détection de relations complexes. Le recours à la science des données et particulièrement aux méthodes d'apprentissage machine (ML) est une piste de plus en plus utilisée dans le sport par sa capacité à considérer des relations complexes au sein de jeux de données multidimensionnelles et complexes. De plus, l'environnement particulier du football élite a amené les staffs à se pencher plus particulièrement sur les indicateurs externes par leur facilité d'utilisation et d'analyse au détriment des indicateurs internes. Cependant, les indicateurs externes offrent un spectre d'information restreint sur la relation dose-réponse indiquant la nécessité de considérer les indicateurs internes. Des limites d'évolution du matériel de mesure ainsi qu'une difficulté de mise en place et d'analyse des mesures sont certainement à l'origine de cette négligence. Cependant, la mesure de la fréquence cardiaque (FC) semble offrir un bon compromis entre pertinence et praticité pour caractériser la relation dose-réponse chez le joueur de football élite. Après avoir renseigné l'ensemble des indicateurs de FC disponibles pour quantifier la dose et la réponse de manière pratique chez des joueurs de football élites, cette thèse avait pour objectif de les exploiter pour caractériser la dose d'une équipe de football élite sur plusieurs saisons ainsi que de développer et d'utiliser des nouveaux indicateurs de réponse via des méthodes de ML.
Les travaux de cette thèse confirment la praticité et la pertinence de l'utilisation des indicateurs de FC combinés à la science des données pour améliorer la caractérisation de la relation dose réponse chez le joueur de football élite. Tout d'abord, ils proposent des éléments de réponses aux différentes limites évoquées concernant l'utilisation de FC dans le suivi d'une équipe de football élite. Ensuite, la mesure de la dose via la FC montre des lacunes potentielles dans l'entrainement actuel du footballeur élite confirmant la négligence des indicateurs internes et révélant des leviers d'optimisation de la condition physique des joueurs face aux exigences de la compétition à haut niveau. La mesure de la réponse au travers du ΔHR, un indicateur renseignant sur l'état de forme issu de méthode de ML dont la validité a été éprouvée par nos travaux, a indiqué une variation limitée de l'état de forme des joueurs au cours de plusieurs saisons. Enfin, l'exploration de la prédiction de la cinétique de FC présente des résultats prometteurs pouvant amener à des applications futures concernant la mesure dynamique de la réponse chez des joueurs de football. Grâce à l'apport de ces travaux, des applications directes sur les futures prescriptions d'entrainement chez les joueurs de football élites sont envisagées pour optimiser leur condition physique et in fine leur performance.
Thesis resume
Since the beginning of the 21st century, elite soccer players have faced increased physical constraints associated with a congestion of competitive schedule. Such demands can lead to the development of high fatigue state leading to decreased performance and increased injury risk. Regarding the economic challenges linked to players' performance, physical monitoring is critical for clubs. The democratization of data in elite sports environment has permitted the collection of information relating to the stress applied to players during training sessions and matches, called dose, and the associated psychophysiological adaptations, called response. Two main types of indicators are generally considered to characterize the dose and the response to training: external (i.e., all actions performed by the player regardless of their characteristics) and internal (i.e., individual psychophysiological responses) indicators. Nevertheless, the multiplication of available indicators impedes the consideration of complex relationships in multidimensional and complex datasets. The exploitation of data sciences, and especially machine learning (ML) techniques, is becoming increasingly popular in sport due to their ability to consider complex relationships within multidimensional and complex datasets. In addition, the particularity of elite soccer environment led practitioners to shift their focus towards external indicators due to their ease of use and analysis instead of internal indicators. However, external indicators currently offer a limited scope of information regarding the dose-response relationship requiring the consideration of internal indicators. Some limitations in the technological development of measuring tools as well as the difficulty of their implementation and analysis resources in elite soccer environment are certainly at the root of their neglection. Nevertheless, heart rate (HR) measurement appears to offer a good balance between relevance and applicability for characterizing the dose-response relationship in elite soccer players. Therefore, after detailing all the available HR indicators to practically quantify the dose and the response in elite soccer players, this PhD thesis aimed to exploit them to characterize the dose of an elite soccer team over multiple consecutive seasons as well as developing and experimenting new indicators of response through ML methods.
The research works conducted during this PhD thesis confirmed the applicability and the relevance of the combined use of HR indicators and data sciences to improve the characterization of the dose-response relationship in elite soccer players. First, they provide answers to the current limitations of HR use for the monitoring of an elite soccer team. Second, the measure of dose through HR revealed potentials limitations of current elite soccer training leveraging some ways to optimize players' physical conditioning regarding high-level competition requirements. The measure of response using ΔHR, an indicator highlighting players' fitness derived from ML which validity was shown by our research works, presents some answers regarding the preceding questions by revealing a limited variation of players' fitness across multiple seasons. Finally, the exploration of HR kinetics prediction puts forwards promising results potentially leading to future applications regarding the monitoring of elite soccer players' response to training. Thanks to the contributions of this PhD thesis, potential applications regarding future training prescriptions of elite soccer players are considered in order to optimize their physical condition and, ultimately, their performance.