Comment s’entrainer avec l’IA

Grâce aux avancées technologiques, il est désormais possible de concevoir des plans d’entraînement personnalisés à l’aide de l’intelligence artificielle. Cependant, il est important de souligner que cette innovation ne saurait remplacer l’expertise et le suivi humain d’un entraîneur professionnel. »

Pour créer un entraînement de vélo personnalisé avec l’IA, voici les étapes clés et les éléments à considérer pour maximiser l’efficacité de votre plan.

Quelles informations fournir à l’IA ?

Pour générer un plan adapté, l’IA a besoin de données précises sur votre profil et vos objectifs :

• Objectifs principaux : performance sur un segment spécifique, préparation à une course, amélioration de l’endurance ou de la puissance.
• Disponibilités : nombre d’heures/séances par semaine et durée totale de la préparation (ex. : 8h/semaine sur 2 mois).
• Niveau actuel : historique d’entraînement, FTP (puissance fonctionnelle seuil), VO₂ max, ou données de sorties récentes (via Strava ou Garmin).
• Contraintes physiques : blessures passées, récupération, fatigue ressentie, ou limitations techniques (ex. : accès à un home-trainer).
• Préférences : types de séances appréciées (intervalle, endurance, sortie longue) et disciplines (route, VTT, gravel).

Exemples de prompts efficaces pour créer un entrainement

Voici des formulations pour guider l’IA :

• « Crée un plan de 6 semaines pour augmenter ma FTP de 10%, avec 5h d’entraînement hebdomadaires, en incluant 2 séances d’intervalles et une sortie longue. »
• « Propose un entraînement de récupération après une blessure au genou, avec 3 séances/semaine de 1h30 max, sans forte résistance. »
• « Génère une séance d’intervalle pour améliorer ma vitesse sur critérium, avec échauffement, phases de travail et récupération. ».

Analyse et personnalisation par l’IA

L’algorithme croise vos données avec des modèles prédictifs pour :

• Adapter la progressivité : équilibre entre volume et intensité, évitant le surentraînement.
• Optimiser la récupération : ajustement des plages de repos en fonction de la fatigue mesurée via wearables (fréquence cardiaque, qualité du sommeil).
• Prévenir les blessures : analyse des pics de charge ou déséquilibres biomécaniques.
• Modifier le plan en temps réel : si une séance est ratée ou mal vécue, l’IA recalibre les prochaines sorties.