stephane-morin.fr

Entraîner avec les données
De la question de terrain à la décision éclairée

Une formation pour les entraîneurs qui ne manquent pas de chiffres, mais qui cherchent une méthodologie pour leur donner du sens.

Commencer la formation Découvrir le programme
14TD
50 hde formation
5modules
JASPsans programmation
Réelscas et données
Découvrir
Les questions que vous vous posez déjà
Mon athlète s'entraîne-t-il trop, ou pas assez ? Sera-t-il performant au bon moment ? Son risque de blessure augmente-t-il ?

À propos

Une méthodologie,
pour mieux décider

Une lettre seule ne veut rien dire. Plusieurs lettres forment un mot. Plusieurs mots forment une phrase. Et c'est seulement à ce moment-là que le sens peut apparaître.

Les données, c'est exactement pareil.

Un chiffre seul ne vous dit rien. Plusieurs chiffres bien choisis forment un indicateur. Plusieurs indicateurs bien reliés forment un raisonnement. Et c'est seulement à ce moment-là qu'une décision devient possible.

Cette formation repose sur une idée simple : la statistique, l'analyse des données, n'est pas une fin en soi. C'est l'alphabet du raisonnement. Il ne remplace ni l'expérience de l'entraîneur ni l'observation du terrain. Il permet de décider avec plus de lucidité dans un environnement fondamentalement incertain.

Cette formation n'a pas pour ambition de transformer des entraîneurs en statisticiens. Elle a pour ambition d'aider chaque entraîneur à comprendre ce qu'est une donnée, en quoi elle peut être utile — et à découvrir qu'avec des outils simples, sans écrire une seule ligne de code, il est possible d'obtenir beaucoup d'informations, rapidement. Cette formation, c'est ce que j'aurais voulu avoir quand j'entraînais.

Cette formation n'est pas un parcours solitaire jalonné d'exemples virtuels. Je suis présent à chaque étape — pour enseigner, accompagner, expliquer, et illustrer avec des situations réelles puisées dans vingt ans d'expérience de terrain. Et si vous le souhaitez, vous pourrez même travailler sur vos propres données, en toute confidentialité.

Objectifs

Ce que vous serez capable de faire

Structure pédagogique

Le programme en 5 étapes

1

Étape 1

Pourquoi les chiffres peuvent tromper

Avant d'analyser des données, il faut comprendre ce qu'elles représentent vraiment. Cette étape explore les confusions les plus fréquentes : mesure ≠ compréhension, corrélation ≠ causalité, accumulation d'indicateurs ≠ connaissance.

Pour un entraîneur, savoir reconnaître ces pièges, c'est déjà décider moins mal — avant même d'ouvrir un tableur.

2

Étape 2

Comprendre le cycle de la donnée

Une donnée n'est utile que si l'on comprend son histoire. Cette étape reconstruit le chemin complet qui relie une observation terrain à une décision d'entraînement : de la collecte à l'interprétation, en passant par le nettoyage et l'analyse.

Pour un entraîneur, comprendre d'où vient une donnée, c'est savoir jusqu'où on peut lui faire confiance au moment de décider.

3

Étape 3

Comprendre la nature des données

On n'analyse pas de la même manière le poste d'un joueur, sa vitesse maximale, son ressenti de fatigue ou la présence d'une blessure. Cette étape permet de reconnaître les différents types de variables et de comprendre pourquoi cette distinction conditionne le choix de l'analyse.

Pour un entraîneur, connaître la nature de ses données, c'est éviter de comparer ce qui ne peut pas l'être — et de choisir le bon outil du premier coup.

4

Étape 4

Décrire, comparer, relier, expliquer

Toutes les analyses statistiques répondent à quatre types de questions fondamentales. Cette étape permet de comprendre leur logique et de choisir le bon outil selon la question posée — plutôt que de partir du test pour chercher une question.

Pour un entraîneur, partir de la question — pas du test — c'est ce qui transforme une analyse en outil de décision plutôt qu'en justification après coup.

5

Étape 5

Interpréter les résultats et décider

Obtenir un résultat statistique ne suffit pas. Encore faut-il savoir ce qu'il signifie, dans quel contexte il s'applique, et ce qu'il implique concrètement. Cette étape apprend à transformer des résultats chiffrés en lecture claire de la situation.

Pour un entraîneur, savoir lire un résultat statistique, c'est décider avec plus de lucidité — sans déléguer son jugement aux chiffres.

Contenu détaillé

Les 14 TD de la formation

Accès libre

Découvrez le parcours de formation

Visualisez les 14 TD, votre progression et accédez aux TD actuellement disponibles.

Commencer la formation

Poser les bases — TD 1 à 4

1

Pourquoi mes chiffres ne disent-ils pas ma vérité tout seuls ?

J'ai des données GPS sur tous mes joueurs — pourquoi est-ce que j'ai encore du mal à savoir qui est vraiment en forme ?

2

Le cycle de la donnée : de la problématique à la décision

Depuis la collecte jusqu'à la décision d'entraînement, combien d'étapes peuvent faire dérailler mon analyse ?

3

Repérer les biais : quand les chiffres corrects trompent quand même

Mon indicateur est techniquement juste — alors pourquoi la décision que j'en tire se révèle parfois mauvaise ?

4

La donnée avant le test : typologie, lexique et choix raisonné

Pourquoi ne peut-on pas analyser de la même façon la vitesse d'un sprinter et la position d'un joueur sur le terrain ?

S'outiller — TD 5

5

JASP : prise en main, logique fréquentiste et introduction bayésienne

Quand JASP me donne deux colonnes de résultats différents pour la même analyse, laquelle dois-je lire — et pourquoi ?

Analyser — TD 6 à 13

6

Décrire l'évolution : séries temporelles et moyennes mobiles

Ma charge d'entraînement augmente semaine après semaine — comment distinguer une vraie tendance d'une fluctuation normale ?

7

Comparer plusieurs groupes : ANOVA et Kruskal-Wallis

Est-ce que mes attaquants, mes défenseurs et mes milieux produisent vraiment des efforts différents, ou est-ce que j'interprète du bruit ?

8

Relier deux variables : corrélation et nuage de points

Les athlètes qui s'entraînent le plus sont-ils vraiment ceux qui progressent le plus — ou est-ce une impression ?

9

Explorer des structures : l'analyse factorielle exploratoire

Parmi mes 20 indicateurs de performance, combien mesurent réellement des choses différentes ?

10

Valider des structures : l'analyse factorielle confirmatoire

Mon questionnaire de bien-être mesure-t-il vraiment les dimensions que je crois mesurer ?

11

Visualiser les interactions : l'analyse réseau

Comment visualiser les relations entre tous mes indicateurs à la fois, sans les réduire à une seule corrélation ?

12

Expliquer : la régression linéaire simple

Quel est le rôle réel de la charge d'entraînement dans la performance de mon athlète, toutes choses égales par ailleurs ?

13

Prédire le risque : la régression logistique

À partir de mes données de charge et de récupération, puis-je estimer la probabilité qu'un athlète se blesse dans les deux prochaines semaines ?

Conclure — TD 14 et 15

14

Ce que les chiffres prouvent (et ne prouvent pas) : valeur p, facteur de Bayes et décision raisonnée

Mon résultat est significatif à p < 0,05 — est-ce que ça veut dire que j'ai raison ?

15

Et l'IA dans tout ça ? Ce que les outils d'IA font avec vos données.

Et ce qu'ils ne feront jamais à votre place

Organisation

Comment se déroule la formation ?

La formation dure 10 mois, à raison d'une session par mois. Ce rythme est volontaire : il permet d'expérimenter les outils entre les sessions, d'analyser ses propres données, et de revenir sur les questions rencontrées dans la pratique.

Session collective mensuelle

4 heures en présentiel (participation à distance possible) — apports méthodologiques, études de cas, analyse de données terrain. Les échanges entre participants font partie intégrante de la pédagogie.

Suivi individuel mensuel

1 heure en visioconférence — pour avancer sur ses propres données, approfondir les concepts abordés en collectif et adapter les outils à sa réalité d'entraîneur.

Vos propres données

Analysez des situations réelles issues de votre terrain. Toutes les analyses restent strictement confidentielles (contrat de confidentialité).

Logiciel JASP

Open source, disponible sur Windows, macOS et Linux. Interface intuitive — aucun langage de programmation requis. L'accent est mis sur le raisonnement, pas sur le code.

Le formateur

Stéphane Morin

Enseignant Chercheur Entraîneur Docteur en STAPS

J'ai entraîné pendant plus de 15 ans. Du plus jeune à l'international. Et pendant ces années, j'ai constaté combien nombre d'entraîneurs — novices, expérimentés, passionnés — se perdaient dans leurs données. Pas parce qu'ils manquaient d'envie, de temps. Parce que personne ne leur avait appris à former des phrases.

C'est ce constat qui m'a conduit à basculer de l'autre côté, dans l'ombre. Depuis plus de 20 ans, j'accompagne des sportifs, des entraîneurs, des clubs amateurs et professionnels, des sélections nationales - en formation fédérale comme en suivi individuel — pas pour enseigner à accumuler des données, mais pour apprendre à leur donner du sens.

Enseignant à l'université en STAPS — méthodologie de l'entraînement, informatique et traitement des données — ce que j'observe en cours comme sur le terrain reste le même : ce qui manque, ce n'est jamais les lettres. Il y en a même souvent trop. C'est le passage à la phrase, au langage — cette capacité à transformer des chiffres en raisonnement, et un raisonnement en décision.

Cette formation, c'est ce que j'aurais voulu avoir quand j'entraînais.

Renseignements pratiques

Public et modalités

Public

Entraîneurs, préparateurs physiques, analystes de performance — aucun niveau avancé en maths ou stats requis.

Durée

10 mois — 50 heures de formation

Effectif

Groupe limité à 10 participants

Matériel

Un ordinateur portable pour les séances pratiques

Sondage d'intention

Vous êtes intéressé ?

Ce sondage m'aide à calibrer l'organisation de la formation — lieu, format, calendrier. Il ne vous engage à rien. Merci pour votre retour.

Êtes-vous intéressé par cette formation ?

Quel format de session préférez-vous ?

Travaillez-vous dans…