Intelligence artificielle contre entraîneur personnel

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Même si les influenceurs fitness décollent actuellement avec ChatGPT - le battage médiatique est-il même justifié ? L'IA remplace-t-elle vraiment l'entraîneur personnel ? Les experts mettent en garde contre trop compter sur l'entraîneur virtuel - pour le moment. Mais ISPO.com a également trouvé des raisons qui parlent plus que jamais en faveur des concepts de formation numérique.

"Je ne crois pas que les formateurs puissent être fondamentalement remplacés", déclare Alexander Asteroth. Il est l'un des auteurs de l'étude sur l'IA menée par l'Institut fédéral allemand des sciences du sport. "Au contraire, l'intelligence artificielle fournit des outils pour soutenir les formateurs dans leur travail. Dans le domaine de la planification de la formation, l'IA fait des prédictions sur les évolutions possibles des performances en fonction de la formation. Celles-ci peuvent être correctes. Mais elles peuvent aussi être complètement fausses."

ChatGPT, par exemple, est devenu synonyme d'intelligence artificielle à la vitesse de l'éclair après sa sortie en novembre 2022. Grâce à cela, le chatbot répond à une grande variété de questions en quelques secondes : "Qu'est-ce que le HIIT ?" ou "Comment puis-je m'entraîner pour un marathon ?" Par exemple. Après vous être inscrit gratuitement sur https://chat.openai.com/ pour mener des conversations de type humain.

Le chatbot répond aux questions avec une rapidité remarquable et un langage clair et simple. Cela évite de chercher sur divers sites Web, tels que ceux proposés par Google. Même avec des questions de suivi plus précises sur le même sujet, l'IA à la mode fournit des réponses détaillées et les informations sont présentées de manière claire et structurée. Le système est alimenté par des données provenant de sites Web, d'entrées de Wikipédia et de livres, de sorte qu'il fournit parfois des réponses assez utiles. Cependant, l'IA a des limites et montre des faiblesses en matière d'entraînement sportif individuel.

Le professeur Alexander Asteroth explique pourquoi l'IA se trompe parfois lors de l'interprétation des données d'entraînement : « De manière assez frappante, si vous regardez les données, vous pourriez arriver à la conclusion que plus d'entraînement conduit à un développement des performances plus fort. Selon la devise : beaucoup aide beaucoup. En termes simples, une IA pourrait donc générer des plans d'entraînement aussi étendus et intensifs que possible. Mais cela pourrait entraîner un entraînement excessif et des blessures », prévient Asteroth. Sa conclusion : "Il faut toujours remettre en question de manière critique ce que suggère l'intelligence artificielle. Et pour cela, il faut une expertise. Et c'est ce que les - vrais - formateurs apportent généralement à la table."

En outre, le professeur Asteroth note que les plans d'entraînement de l'IA dans le cyclisme, par exemple, ne sont généralement que des "plans standard modifiés" comme ceux que l'on trouve dans les livres sur la théorie de l'entraînement. "Cela peut être lié à des considérations de sécurité. Les fabricants ne sont pas clairs sur la base exacte de leurs plans de formation : est-ce vraiment de l'apprentissage automatique ou a-t-il été codé en dur ?"

De nombreux Youtubeurs de fitness de haut niveau montrent actuellement dans leurs blogs vidéo comment le chatbot crache des plans d'entraînement en un rien de temps, en fonction d'informations telles que l'âge, l'objectif d'entraînement et le temps disponible pour s'entraîner. Le consensus général est que les résultats sont impressionnants, mais doivent être traités avec prudence car ces plans ne tiennent pas compte des caractéristiques individuelles telles que les blessures.

Pour cette raison, Matthias Fischer, scientifique du sport et entraîneur personnel de Heidelberg, est sceptique quant aux plans d'entraînement créés par l'IA : "J'ai une position plus précise à ce sujet, car je pense que l'intelligence artificielle en est encore à ses balbutiements. Je pense qu'avant vous créer un plan d'entraînement pour une personne, vous devez la considérer comme un système biopsychosocial complet. Chaque être humain est trop complexe pour s'entraîner selon un plan standardisé », explique le propriétaire de la société CAPECS® sports consulting à Heidelberg, en Allemagne, dans une interview avec ISPO.com.

"Si un athlète veut se muscler les cuisses, par exemple, entre ses données clés telles que l'âge, le poids, le pourcentage de graisse corporelle, alors une intelligence artificielle peut certainement déjà créer des plans d'entraînement raisonnables. Mais en pratique, comme je le vois dans mon travail quotidien, il faut examiner tout le corps et prendre des antécédents médicaux, non seulement pour des résultats optimaux en matière de renforcement musculaire, mais surtout pour la prévention de la douleur et la rééducation. C'est là que je vois les limites pour le moment.

Lorsqu'on leur demande quels athlètes de haut niveau utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer leurs performances, ChatGPT fournit des réponses concrètes ; par exemple, la meilleure athlète britannique d'athlétisme Katarina Johnson-Thompson utilise un système de coaching de fitness basé sur l'IA développé par le premier fournisseur américain au monde "Vi". À l'aide de données provenant d'appareils portables tels que des montres intelligentes et des trackers de fitness, ce système crée des plans d'entraînement personnalisés pour Johnson-Thompson, un médaillé. Serena Williams, LeBron James et Usain Bolt s'entraînent également avec l'IA, selon ChatGPT.

Une publication partagée par Freeletics (@freeletics)

Les coachs IA sont également en augmentation pour les athlètes normaux, comme le prouve la success story de Freeletics. La startup d'applications de fitness fondée à Munich en 2013 montre que l'IA a depuis longtemps trouvé sa place dans les sports populaires. L'entraînement chez Freeletics se concentre sur la force et l'endurance sans équipement : par exemple, sous forme d'entraînement à haute intensité et de gymnastique suédoise (entraînement physique intensif dans les parcs, où vous vous entraînez avec votre propre poids corporel). L'entraîneur virtuel est, selon Freeletics, "l'entraîneur personnel numérique basé sur l'IA le plus avancé disponible".

L'intelligence artificielle est de plus en plus présente dans le sport à tous les niveaux de contrôle de l'entraînement, car les outils intelligents mettent de plus en plus de données et de statistiques à disposition. De plus, les informations, les expériences et les commentaires des utilisateurs du monde entier affluent vers les applications basées sur l'IA. La disponibilité de données précieuses est la raison pour laquelle l'IA peut évoluer ; plus il y a de données, meilleurs sont les résultats.

L'application "Enduco", par exemple, enregistre d'abord la formation de ses utilisateurs* et intègre des données de performance provenant d'autres sources. En tenant compte de la forme actuelle de l'utilisateur et de ses objectifs sportifs, l'entraîneur contrôlé par l'IA génère un "plan d'entraînement personnalisé". Après l'entraînement, l'entraîneur IA ajuste le plan d'entraînement en fonction de l'état actuel de l'utilisateur. En fonction des écarts, ce plan est ensuite ajusté en conséquence pour l'avenir.

L'intelligence artificielle est même capable de prédire les risques de blessures. Data scientist Alessio Rossi de l'Université de Pise et son équipe

ont analysé les équipes de football professionnelles italiennes sur une longue période. Ils ont mesuré la charge d'entraînement de chaque joueur à l'aide de paramètres tels que le GPS et l'analyse vidéo, ainsi que la fréquence cardiaque, les niveaux de lactate et la perception subjective de l'effort. Les chercheurs ont transmis toutes ces informations à une IA pour identifier des modèles dans les données de charge et finalement prédire les blessures. L'IA a pu calculer les probabilités qu'un joueur se blesse dans les prochains jours ou semaines et a également fourni des indices sur les raisons pour lesquelles des blessures pourraient être imminentes.

En utilisant une combinaison, par exemple, de données de caméra et d'informations fournies par des appareils portables, l'IA peut même résoudre des situations stratégiques ou tactiques. C'est la conclusion du rapport "L'intelligence artificielle pour le sport de haut niveau dans la zone de conflit entre les grandes et les petites données" de l'Institut fédéral allemand des sciences du sport.

Actuellement, les outils d'IA sont principalement utilisés dans le secteur du fitness. Et ils peuvent faire plus que simplement créer des plans de formation généraux. Par exemple, l'application "Mirror" aide ses utilisateurs à effectuer correctement les mouvements pendant l'entraînement physique. L'IA fournit des moyens peu coûteux d'établir des plans d'entraînement, aide à la gestion de l'entraînement et soutient la motivation, à un coût bien inférieur à celui d'un entraîneur personnel.

Malgré cela, les entraîneurs humains n'ont pas à se soucier de leur raison d'être, explique l'entraîneur personnel munichois George Tsantalis : "Avec des mouvements compliqués tels que des squats ou des soulevés de terre, une IA ne peut pas intervenir directement s'ils ne sont pas exécutés correctement. L'IA ne peut pas voir le mouvement et ne peut donc pas intervenir en temps réel à tout moment, comme le ferait un entraîneur personnel." En général, cependant, Tsantalis voit beaucoup de potentiel dans ce que l'IA peut faire à long terme : "Comme la technologie s'améliore presque chaque jour, elle devient beaucoup plus compétitive et peut certainement être plus utile pour nous, les entraîneurs personnels et l'industrie du fitness dans l'avenir."

Le professeur Asteroth s'appuie également sur des entraîneurs humains, mais voit également le potentiel des entraîneurs virtuels : "Comme beaucoup d'autres, je suis sceptique quant aux plans d'entraînement générés par l'IA. Mais à l'avenir, à mesure qu'ils évoluent, l'intelligence artificielle a du potentiel dans le sport. C'est pourquoi je travaille et fais des recherches dessus. Mais pour le moment, je ne vois tout simplement pas encore l'IA y arriver.

Le scientifique ne veut pas s'engager sur les potentiels de développement auxquels on peut s'attendre dans les années à venir, mais le professeur Asteroth définit clairement ce qu'ils devraient être capables de faire : "L'intelligence artificielle doit fournir des plans de formation explicables. Les approches d'IA modernes sont axées sur les données ; le machine learning du système élabore ses prédictions à partir de données. Mais celles-ci restent totalement inexpliquées. Les risques, par exemple, restent ouverts. Que se passe-t-il si je m'entraîne de telle ou telle manière ?

"Explainable AI" jouera un très grand rôle à l'avenir, selon Asteroth. La plupart des méthodes d'apprentissage automatique modernes sont des algorithmes de type boîte noire, c'est-à-dire que les prédictions sont faites sans expliquer pourquoi exactement ce résultat de prédiction se produit. Mais cela, a-t-il dit, est assez crucial pour pouvoir évaluer si un plan de formation généré par l'IA est fiable ou non. L'IA devrait non seulement fournir un plan, mais également sa justification. Ce n'est pas le cas pour le moment.

Le professeur Asteroth voit le potentiel de l'IA principalement sous la forme de systèmes d'assistance pour les entraîneurs, que ce soit dans les sports de compétition ou dans le secteur du fitness : "En particulier dans le secteur professionnel, les athlètes sont déjà entièrement formés, et ici nous pouvons avoir besoin d'alternatives pour de nouveaux entraînements". modèles. Les IA peuvent les fournir. De mon point de vue, l'IA ne devrait jamais être un système entièrement automatisé, mais toujours un système de soutien. Parce que nous avons affaire à des gens !"