Très haute performance en cyclisme et en aviron 2024

Le projet THPCA2024 se concentre sur le cyclisme sur piste et sur l’aviron en vue des Jeux

de Paris. Ces deux sports de courses à propulsion humaine sont étudiés selon trois axes

(WP = Work Package): la production de puissance (WP1), la minimisation des frictions (WP2)

et l’optimisation globale du couplage athlète-machine (WP3).

Les faits marquants en 2023 pour chaque WP et dans chaque discipline sont :

WP1-aviron : étude du core-stability avec profilage force-vitesse-puissance jambes, bras et

corps entier des rameurs.

WP1-cyclisme : développement du modèle PVE (Puissance Vitesse Endurance) et étude de

l’impact de l'intensité/durée de l’effort sur la récupération pour compléter le modèle

énergétique développé dans le WP3. Premiers tests d’analyse biomécanique et du rôle du

haut du corps lors du départ arrêté en sprint.

WP2-aviron : mesure in situ des frictions de coques avec effet du polish et travail sur

l'aérodynamique des embarcations et des équipages.

WP2-cyclisme : validation aérodynamique des tenues Le Coq Sportif. Validation du système

de transmission avec identification du meilleur lubrifiant. Étude numérique de

l'aérodynamique des virages. Florian Rousseau, responsable de la performance olympique,

a demandé de caractériser la concurrence (trajectoires, stratégies, puissances) sur les

épreuves internationales. Un système d'analyse vidéo a donc été installé au vélodrome

national (système de tracking Dartfish) et une version "portable" est développée par

THPCA2024 pour les compétitions à l'étranger.

WP3-aviron : La demande du DTN en 2022 a été de concentrer les travaux de THPCA2024

sur les WP1 et WP2. Il n’y a donc pas eu de travail sur le WP3-aviron en 2023.

WP3-cyclisme : Un travail spécifique a été mené sur les passages de relai en Madison pour

les endurants et sur l'épreuve du 200 m lancé pour les sprinteurs. Ce dernier a conduit à

l'identification de stratégies de lancement optimales qui sont actuellement travaillées et

mises en oeuvre par les différents coureurs. Concernant les courses en peloton (Keirin pour

les sprinteurs, Omnium et Madison pour les endurants), un nouvel outil reposant sur du

« machine learning » a été développé pour identifier les stratégies optimales. Cet outil est

mis à la disposition des entraîneurs et fourni une aide à la décision.