Nathalie Wiklund, entraîneur suédoise de chevaux de course a commencé à travailler dans le secteur des courses hippiques à l’âge de 15 ans pour le célèbre entraîneur suédois Tommy Gustaffson. À 16 ans, elle déménage en Angleterre et s’inscrit dans une école britannique des courses hippiques, avant de travailler quelques mois pour Fluke Johnston Houghton. Elle travaille ensuite pour Ben De Haan. Suite à une blessure, elle revient en Suède après avoir passé six ans et demi au Royaume-Uni. Utilisatrice d’Equimetre depuis février 2021, elle nous partage aujourd’hui son expérience.
Pouvez-vous nous en dire plus sur les jeunes chevaux que vous entraînez en ce moment ? Comment les préparez-vous ?
Cette année, nous avons préparé certains de nos chevaux pour les séries du Derby et des Oaks. Les chevaux avec lesquelles nous travaillons sont plus à l’aise sur des courses longue distance, entre 1800 et 2400 mètres. J’ai essayé de voir si ils étaient capable de tenir un bon rythme 13/12,7s en ligne droite, avant de les entraîner pour atteindre progressivement ce rythme sur du 2000/2400 mètres. Le but est de les faire tenir la distance, car ce sont les temps nécessaires pour les courses plus longues ici en Scandinavie.
Comment la collecte de données s’inscrit-elle dans cette préparation, dans vos prises de décision ou dans vos choix d’engagement?
Au début, j’ai surtout pris le temps de m’habituer à EQUIMETRE et à son fonctionnement. Ensuite, nous sommes allés sur le terrain et nous avons commencé à collecter des données sur les canters et les galops, avant de le faire sur tous les entraînements possibles. Une fois que j’ai déterminé les données moyennes de chaque cheval, je les utilise pour augmenter la charge de travail progressivement. Lorsqu’ils s’entraînent, j’essaye d’augmenter la charge de travail pour repousser leurs limites. J’essaie de voir si je peux atteindre des temps correspondants à ceux requis pour une course classique.
Je peux les utiliser pour préparer les futurs chevaux car je sais quelles données cibler, et quels objectifs atteindre à quel moment de l’année. Comme nous avons maintenant une base de donnée pour certains de nos chevaux, l’objectif est de les faire monter en catégorie de course.
Quel a été le facteur qui vous a poussé à collecter des données sur vos chevaux ?
Un de nos propriétaires est allé en France et a entendu parler d’Arioneo. Il nous a conseillé d’y jeter un coup d’œil, et nous nous sommes tout de suite intéressés. Nous en avons parlé avec nos propriétaires, et ils ont trouvé que c’était une bonne idée. Nous avons maintenant une petite commissions sur les frais d’entraînement. Tout le monde a investi dans la solution, et tout le monde a accès à la plateforme. Et je crois que les propriétaires apprécient.
Si vous avez un cheval avec une légère baisse de performance pendant un entraînement et qu’il est monitoré par Equimetre, vous pouvez comparer les données avec les précédentes pour expliquer au propriétaire qu’il faut peut-être ralentir le rythme pendant un moment avant de reprendre. Parfois, ils sont prêts à courir un peu plus tôt que prévu, et on peut utiliser les données pour en discuter avec leurs propriétaires et communiquer de manière plus précise, sans se contenter de dire “je pense” ou “je ressens”. On peut examiner les données avec eux, et en combinant les données aux ressentis, on obtient quelque chose de très réussi.
Quels sont les indicateurs que vous regardez ? Comment utilisez vous le capteur au quotidien ?
Je regarde beaucoup la comparaison entre la vitesse et la fréquence cardiaque, pour évaluer la forme physique et la récupération. Quand les chevaux travaillent à des vitesses plus élevées, nous commençons à examiner la cadence.
Partagez-vous les données avec vos propriétaires ?
La plupart de nos propriétaires apprécient recevoir le rapport PDF avec mes commentaires quand je dis que tel cheval est en forme, qu’untel devrait travailler d’avantage ou que l’un d’entre eux n’est pas en grande forme.
Pourquoi avez-vous choisi spécifiquement Equimetre ?
Nous avons travaillé avec Polar avant, donc je surveillais la fréquence cardiaque pendant l’entraînement mais je pense qu’on obtient peu de données, ce n’est pas aussi pratique qu’Equimetre. Quand on a découvert Equimetre, on a fait beaucoup de recherches et on a pensé que cela pouvait être intéressant. Nous avons été stupéfaits par la quantité de données que nous pouvions obtenir du capteur Arioneo. C’était beaucoup mieux que ce que nous imaginions.
Avez-vous un exemple de cheval dont les données se sont améliorées avec le temps et l’entraînement ?
Fidji est l’une de nos juments qui a le plus progressé et on peut le voir sur les données. J’ai eu quelques problèmes avec elle. Elle a une fréquence cardiaque toujours plus élevée que les autres chevaux, même lors de galops réguliers.
Données issues de la plateforme EQUIMETRE
Sur ces données, issues d’un entraînement de Fidji, on remarque notamment sa fréquence cardiaque de 142 BPM qui reste élevée même après l’effort. En effet, sa vitesse et sa fréquence cardiaque ne diminuent pas en même temps.
On peut penser qu’elle récupère mal mais elle gagne des courses alors c’était déroutant. Mais elle est aussi très nerveuse et a beaucoup de tension dans son corps. Avec elle, je dois regarder les données en ayant ça en tête pour comparer avec comment elle était aujourd’hui. Au début, on pensait qu’elle pouvait avoir un problème cardiaque, nous en avons discuté avec notre équipe de vétérinaire. On pense qu’elle a un cœur plus petit, car ses battements de cœur sont différents de ceux des autres.
L’expérience avec les deux ans est aussi passionnante. Ce sera formidable de comparer les données de la saison des deux ans à celles des trois ans. Je pense qu’on sera en mesure de constater des différences significatives. Alya Bloom est un bon exemple, elle a eu une pneumonie au printemps et était très malade. On a pu voir son rétablissement sur les données lorsqu’elle a pu utiliser correctement ses poumons à nouveau. On pouvait comparer sa fréquence cardiaque et sa respiration, et parfois sa FC était bien meilleur que lorsque j’observais sa respiration pendant le travail, ce qui était très intéressant.
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