De la question de terrain à la décision éclairée
Observer davantage ne signifie pas nécessairement comprendre mieux.
Les entraîneurs ne semblent pas envisager l’entraînement sans données. Déplacements, ressentis, performances, les outils disponibles pour les mesurer permettent de multiplier les observations et de conserver des traces de l’activité des sportifs sur des périodes relativement longues.
Cette évolution ouvrent incontestablement de nouveaux horizons et permettent de documenter des situations qui, dorénavant, relevaient essentiellement de l’observation, de l'oeil du. maquignon, de l’expérience ou plus simplement de la mémoire des entraîneurs.
Pour autant, le stockage de grande quantité de données ne provoque pas, en lui-même, une amélioration de la compréhension des effets de l’entraînement.
Observer n’est pas décrire, décrire n’est pas expliquer, expliquer n’est pas prédire, et surtout prédire ne signifie pas nécessairement savoir décider.
Ces distinctions, pour essentielles qu'elles soient, s'efface trop souvent derrière la multiplication des indicateurs, des représentations graphiques et des tableaux de bord.
Une valeur élevée est souvent comprise comme une alerte, une variation comme une transformation, une corrélation comme une relation explicative, une différence statistiquement significative comme une différence importante. Or, chacune de ces interprétations suppose et impose des conditions qui oblige d'être examinées.
La question n’est donc pas seulement de savoir quelles données recueillir, mais de déterminer bien avant ce que l'entraîneur peut raisonnablement en apprendre.
La question doit toujours précéder la collecte.
L’analyse des données est souvent présentée comme une succession d’opérations techniques : importer un fichier, sélectionner des variables, choisir un test, produire un graphique et interpréter les résultats, mais cette représentation est réductrice, même risquée.
Une démarche d’analyse ne commence pas par le choix d’un outil statistique, mais par la formulation d’une question.
Que veut savoir l'entraineur ?
Cherche-t-il à décrire une situation ? À comparer plusieurs conditions ? À examiner les relations entre différentes variables ? À identifier des configurations particulières ? À apprécier l’évolution d’un phénomène dans le temps ?
Ces questions ne relèvent pas des mêmes méthodes et ne conduisent pas aux mêmes formes de connaissances.
Il faut également de distinguer la variabilité habituelle d’une variation inhabituelle, les caractéristiques d’un groupe de celles des personnes qui le composent, ou encore une association statistique d’une relation causale.
Ces distinctions ne sont pas de simples précautions théoriques, mais conditionnent la pertinence des interprétations et, par conséquent, l’intérêt des analyses pour les décisions d’entraînement.
La sophistication d’une méthode ne garantit pas la pertinence de son utilisation.
Une analyse descriptive correctement conduite peut parfois apporter davantage qu’une modélisation complexe dont les conditions d’application ou les limites sont insuffisamment comprises. Il ne s’agit donc pas de multiplier les méthodes, mais d’apprendre à les choisir.
De la donnée à la décision : construire un raisonnement
Les données ne parlent pas d’elles-mêmes. Elles sont produites dans des conditions particulières, à partir d’instruments, de procédures et de choix méthodologiques qui déterminent en partie leur signification. Leur interprétation suppose de tenir compte de ces conditions, mais également du contexte dans lequel elles ont été recueillies. Une même valeur peut ainsi prendre des significations différentes selon le sportif considéré, son histoire récente, la nature des sollicitations auxquelles il a été confronté ou les objectifs poursuivis.
C’est particulièrement vrai dans l’entraînement, où les phénomènes étudiés sont évolutifs, interdépendants et fortement individualisés.
La démarche consiste alors à organiser un cheminement entre plusieurs opérations complémentaires : Questionner → Recueillir → Décrire → Analyser → Interpréter → Décider → Réévaluer.
Ce cheminement n’est ni strictement linéaire ni définitivement achevé. Les résultats d’une analyse peuvent conduire à reformuler la question initiale, à rechercher de nouvelles informations ou à reconsidérer une interprétation.
L’analyse devient ainsi une composante d’un processus de régulation, et non une simple opération de traitement des données. Elle ne se substitue pas à la décision de l’entraîneur et doit contribuer à l’éclairer.
Apprendre à analyser sans nécessairement apprendre à programmer
L’une des difficultés rencontrées par les entraineurs tient à la représentation qu’ils se font parfois de l’analyse statistique. Celle-ci serait réservée à des spécialistes disposant de compétences mathématiques ou informatiques particulières, des diplômés STAPS. Cette représentation mérite d’être discutée.
Il est parfaitement possible d’acquérir une compréhension suffisamment rigoureuse de nombreuses méthodes statistiques et de les mobiliser sans maîtriser un langage de programmation. C’est notamment ce que permet JASP, logiciel gratuit autour duquel sera organisée une grande partie de la formation.
Son intérêt ne réside pas uniquement dans la simplicité de son interface, mais dans la possibilité qu’il offre de consacrer davantage d’attention aux questions méthodologiques : pourquoi utiliser cette analyse, quelles conditions doivent être respectées, que signifient les résultats obtenus et quelles conclusions peut-on raisonnablement en tirer ?
Les participants apprendront progressivement à mobiliser différentes familles de méthodes : analyses descriptives, comparaisons, corrélations, analyses factorielles, analyses de réseaux, régressions et exploration des évolutions temporelles.
Les situations étudiées seront empruntées au domaine de l’entraînement et de la performance sportive.
L’objectif n’est pas de connaître le plus grand nombre possible de procédures statistiques, mais de construire une autonomie méthodologique, c'est-à-dire être capable de passer d’une question professionnelle à une démarche d’analyse argumentée, puis d’en interpréter les résultats avec suffisamment de rigueur pour en apprécier l’intérêt et les limites.
L’intelligence artificielle : produire des bilans sans renoncer à comprendre
L’émergence de l’intelligence artificielle modifie considérablement les possibilités de traitement, de représentation et de communication des données, car elle permet d’automatiser certaines opérations, de faciliter la construction de représentations graphiques et de produire des synthèses adaptées à différents destinataires. Ces possibilités présentent un intérêt particulier dans l’accompagnement des sportifs.
Un entraîneur et un sportif ne recherchent pas nécessairement les mêmes informations, ne disposent pas toujours des mêmes connaissances et n’ont pas besoin du même niveau de détail.
La possibilité de produire des bilans différenciés constitue donc un prolongement intéressant du travail d’analyse, mais cette facilité apparente comporte également un risque. L’intelligence artificielle peut produire une interprétation vraisemblable sans que celle-ci soit nécessairement fondée. La qualité formelle d’un document ne renseigne ni sur la validité des analyses réalisées ni sur la pertinence des conclusions proposées.
L’utilisation de ces outils suppose donc de conserver la maîtrise des questions posées, des méthodes mobilisées et des interprétations retenues.
Dans cette formation, l’intelligence artificielle sera envisagée comme un instrument permettant de prolonger le raisonnement méthodologique, notamment par la conception de bilans directement accessibles aux entraîneurs et aux sportifs. Il ne s’agit pas de déléguer la compréhension, mais de faciliter la production et la communication de connaissances dont nous restons responsables.
Une formation construite autour de situations professionnelles
Cette formation s’adresse aux entraîneurs, préparateurs physiques, kinésithérapeutes et, plus largement, aux personnes qui recueillent ou utilisent des données dans le cadre de l’accompagnement sportif. Elle ne nécessite aucune connaissance préalable en programmation.
Son organisation s'appuie sur une articulation entre des apports méthodologiques, des travaux pratiques et des situations d’analyse empruntées au terrain.
Les participants seront progressivement conduits à formuler des questions, sélectionner les méthodes appropriées, produire leurs propres analyses et discuter les résultats obtenus.
La formation comprend 50 heures, réparties en cinq modules, avec des séances collectives en distanciel et trois regroupements en présentiel.
Le premier se déroulera à Rennes, en novembre 2026, dans une salle située à proximité immédiate de la gare ferroviaire. Deux autres regroupements sont prévus en janvier et en mai 2027.
Cette organisation vise à maintenir une continuité dans les apprentissages tout en ménageant des temps d’échange, de confrontation des raisonnements et de travail collectif.
Trois modalités d’accompagnement
Les besoins des participants peuvent être sensiblement différents. Certains souhaitent principalement acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour réaliser leurs propres analyses. D’autres souhaitent également travailler sur les données qu’ils recueillent dans leur environnement professionnel, afin de construire progressivement leurs propres outils de suivi et d’aide à la décision.
Trois formules sont donc proposées.
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Formule |
Tarif TTC |
Contenu |
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Accès |
1 400 € |
Formation collective |
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Suivi |
2 900 € |
Formation collective et 10 heures d’accompagnement individuel |
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Mentorat |
4 800 € |
Formation, accompagnement individuel et accès à un AMS pendant un an |
L’accompagnement individuel permet notamment de prolonger les apprentissages à partir de questions et de données propres à l’activité des participants. Chaque participant recevra également un exemplaire de mon ouvrage Entraîner avec les données — De la question de terrain à la décision éclairée.
Les inscriptions sont ouvertes pour la session 2026-2027.
Les inscriptions sont ouvertes jusqu’au 31 octobre 2026, dans la limite de huit participants.