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Comment individualiser l’entraînement de vos chevaux de course grâce à la data ?

Entraînement, Témoignages

individualisation de l'entraînement

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Chaque cheval de course est unique. Il est donc important de s’adapter aux besoins, forces et faiblesses de chacun grâce à l’individualisation de l’entraînement. Aucune méthode miracle n’existe. Cependant, grâce aux données, il est maintenant possible d’anticiper et de résoudre certaines problématiques parfois imperceptibles à l’œil nu.

Dans cette optique, Ciaron Maher Racing Team a créé une unité de Sports Science au sein de son écurie de course et celle-ci a démontré sa force. Nous évoquerons ici deux cas sur l’individualisation de l’entraînement au sein d’une grande écurie grâce aux données collectées par EQUIMETRE.

1. Détecter un cheval sous-entraîné grâce au monitoring de son entraînement

Un premier exemple d’outil permettant d’analyser et de comprendre une contre-performance est le suivi longitudinal. Grâce à EQUIMETRE, il est possible de récolter des données fiables sur des paramètres que l’entraîneur peut par la suite modifier pour répondre aux besoins de chaque cheval.

Un exemple témoignant de l’efficacité des données nous est offert par un cheval de Groupe 1, vainqueur d’une célèbre course de ce niveau. Malheureusement, sa performance suivante fut décevante. Après cela, il a été envoyé au pré pour se reposer. À son retour, il fut de nouveau monitoré avec EQUIMETRE pour effectuer un suivi longitudinal de son fitness en comparant les nouvelles données avec celles collectées quand il était plus performant.

Données avec baisse de fitness entre deux entraînements

Données issues de la plateforme EQUIMETRE 

À l’œil nu, il semblait avoir la même condition physique qu’à son arrivée, mais comme on peut le constater sur ces données, le suivi longitudinal a mis en évidence une baisse de fitness entre le mois d’octobre et de mars. En effet, en comparant deux entraînements d’intensité similaire, on constate que le cheval a vu sa fréquence cardiaque augmenter de 26 bpm à 15 minutes après l’effort. Le fitness du cheval n’était donc pas au rendez-vous.

Les entraîneurs ont adapté l’entraînement en allongeant la distance totale journalière ainsi que son intensité pour qu’il retrouve son état de forme passé. La méthode originale n’était pas suffisante pour travailler le fitness de ce cheval. À la suite de cette modification, le cheval a retrouvé son niveau de forme et a pu gagner une course de Groupe 1. Voici les modifications effectuées en image :

map d'un entraînement d'un cheval de course en contre-performance
données de vitesse d'un entraînement de contre-performance

Données issues de la plateforme EQUIMETRE 

Map equimetre avec trajectoire d'un entraînement d'un cheval de course après adaptation du travail
Courbe de vitesse après adaptation de l'entraînement

Données issues de la plateforme EQUIMETRE 

Ce cas démontre qu’à haut niveau, le moindre détail est décisif et la data fournit une précision indétectable à l’œil nu. L’atout principal d’un capteur connecté est de pouvoir collecter un historique de données individuel. Ainsi, les entraîneurs ont accès à des données de référence et peuvent détecter des valeurs anormales. L’outil Analytics permet de comparer différents entraînements pour assurer ce suivi longitudinal du fitness.

Outil Equimetre Analytics Premium et suivi longitudinal du fitness

Données issues de la plateforme EQUIMETRE 

Comme on peut le constater, la récupération de ce cheval athlète était meilleure en 2020 (49 bpm à 15 minutes après l’effort en 2020 contre 71 bpm en 2021). Le moindre réglage peut changer le fitness d’un cheval si l’entraînement lui est adapté. Ainsi, on peut exploiter le potentiel maximal de chaque cheval. L’entraînement du 01/04 montre qu’il a retrouvé son niveau de fitness optimal.

Analyse approfondi et comparaison de la récupération avec EAP

Données issues de la plateforme EQUIMETRE 

2. Individualiser l’entraînement en fonction de la locomotion de chaque cheval

Chaque cheval a un profil locomoteur qui lui est propre et donc des distances de prédilection propres à sa locomotion. Le suivi longitudinal de la locomotion permet donc de choisir les courses les plus adaptées et d’individualiser l’entraînement en fonction des besoins de chaque cheval.

Pour illustrer cet exemple, nous pouvons prendre le cas d’une pouliche de 3 ans ayant un pédigrée de stayer.

Données de locomotion avec cadence et amplitude dans un tableau

Données issues de la plateforme EQUIMETRE 

Contrairement à cela, sa locomotion indique un profil de sprinter. En effet, on peut constater qu’elle a une cadence élevée (que les sprinter développent sur de courtes distances, leur permettant d’atteindre rapidement leur vitesse maximale) et une petite amplitude. Cette locomotion indique que cette jument serait plus à l’aise sur de courtes distances.

Malheureusement, son profil ne lui permet pas de performer sur de courtes distances car elle manque de vitesse et de fitness.

Grâce à un suivi longitudinal de la locomotion et du fitness, les analyses ont révélé qu’il était préférable de choisir une distance de course légèrement plus longue et surtout de travailler son fitness pour compenser sa petite amplitude de foulées. En plus de cela, elle a été mise dans un cadre calme lui permettant de réduire son stress pour éviter qu’elle ne s’épuise dès le début d’une course.

Ce travail aérobique adapté lui a permis de retrouver rapidement un meilleur niveau de forme, offrant deux victoires sur 2 000 puis 2 100 mètres à son équipe.

Conclusion

Pour conclure, le suivi dans le temps d’un cheval permet de monitorer trois paramètres clés : le fitness, la vitesse et la locomotion. Ce suivi longitudinal est possible depuis l’onglet Analytics de la plateforme EQUIMETRE et permet d’individualiser l’entraînement pour que chaque cheval athlète ait un programme adapté, lui permettant ainsi d’améliorer ses performances. Vous pouvez également retrouver une vidéo expliquant comment objectiver la locomotion des chevaux sur notre chaîne YouTube.

Mots-clés : individualisation de l’entraînement, suivi longitudinal, fitness, locomotion, monitoring de l’entraînement