Une IA sur mesure lui a permis de s'améliorer en peu de temps : la championne olympique en a assez de s'entraîner à l'aveugle

Kristen Faulkner a ouvert une fenêtre peu habituelle sur le travail invisible qui se cache derrière sa performance. La championne olympique sur route a expliqué qu'elle consacre deux mois à développer son propre outil d'intelligence artificielle afin de mieux comprendre comment son corps réagit et de transformer toutes ces informations en décisions utiles pour s'entraîner et concourir. Faulkner affirme qu'elle vient de réaliser son meilleur enregistrement de puissance en 20 minutes.

Kristen Faulkner transforme ses données en performance et assure qu'elle a atteint sa meilleure puissance en 20 minutes grâce à une IA qu'elle a créée elle-même

Ce qui est le plus frappant chez la coureuse de EF Education-Oatly, ce n'est pas seulement l'utilisation de l'IA, mais la raison qui l'a poussée à la construire. L'Américaine explique que la recherche dont elle avait besoin sur son propre corps "n'existait pas", en particulier dans un domaine où elle considère qu'il y a encore très peu d'études centrées sur les femmes et, encore plus, sur les athlètes d'élite. C'est pourquoi elle a décidé de travailler par elle-même. "J'ai pris le sujet en main et j'ai commencé à écrire moi-même cette recherche", explique-t-elle dans sa publication sur LinkedIn où elle explique tout.

Faulkner, double médaillée d'or olympique à Paris 2024 (route et poursuite par équipes), raconte que pendant presque une décennie, elle a accumulé des données biométriques sans trouver de manière réellement utile de les intégrer. Fréquence cardiaque, variabilité de la fréquence cardiaque, sommeil, poids, puissance, température, charge d'entraînement, phases du cycle menstruel, analyses et scanners DEXA faisaient partie d'un énorme fichier qui, jusqu'à présent, était dispersé. Selon son explication, le problème n'était pas le manque de données, mais que chaque plateforme n'offrait qu'une partie du tableau complet.

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À partir de là, elle a décidé de construire un système propre capable de rassembler les sources qu'elle utilise en tant qu'athlète et de les croiser avec 4 400 heures d'historique d'entraînement. Son idée n'était pas d'avoir un tableau plus joli ni un autre résumé statistique, mais de développer des modèles personnalisés de sa physiologie. Dans ses mots, "chaque modèle est entraîné avec mon corps", "chaque découverte est spécifique à mon historique" et "chaque résultat est actionnable, pas seulement intéressant".

Cette approche, selon la coureuse américaine, a déjà eu une application compétitive directe dans la préparation des Championnats panaméricains, où cette année elle a remporté trois médailles d'or. Faulkner soutient en outre que cet outil est celui qui l'a aidée à atteindre son meilleur chiffre de puissance en 20 minutes, un chiffre particulièrement pertinent puisqu'il s'agit de l'une des références les plus utilisées pour mesurer l'état de forme d'une cycliste.

La publication aide également à mieux comprendre pourquoi ce projet s'inscrit dans son profil. Faulkner se souvient avoir étudié l'informatique à Harvard, avoir travaillé dans le capital-risque et investir activement dans des entreprises liées à l'intelligence artificielle. Tout ce bagage l'a maintenant amenée au cyclisme professionnel, où elle concourt sur le WorldTour tout en préparant son grand objectif à moyen terme, défendre l'or olympique à Los Angeles 2028.

Son message laisse également une idée de fond qui va au-delà de son cas particulier. Faulkner est convaincue que l'intelligence artificielle peut changer la recherche sur la performance féminine "depuis la base" et veut faire partie de ce processus. Elle ne le présente pas comme une mode technologique, mais comme un moyen de combler un vide historique dans la connaissance appliquée au sport de haut niveau féminin.

Elle s'inscrit également dans la manière dont elle-même explique son parcours sportif. Faulkner se souvient être arrivée tard au cyclisme et n'avoir jamais eu l'avantage d'une longue formation préalable en compétition. Sa réponse, selon ce qu'elle raconte, a été de compenser par l'analyse, l'étude et la préparation. Avant sa première course européenne, elle a même fait des fiches sur ses rivales, étudié chaque virage des parcours et révisé ses données avec obsession. Maintenant, cette même logique l'a amenée un pas plus loin avec un outil conçu par elle-même.

Ce type d'initiatives s'inscrit également dans le pas que nous avons récemment franchi chez Brujulabike, où nous venons de lancer notre propre intelligence artificielle appliquée au cyclisme. Grâce à Brujulabike Coach, tout cycliste peut accéder à une planification guidée basée sur ses données, avec des recommandations adaptées et une approche pratique qui vise à rapprocher ce type d'outils, jusqu'à présent réservés à des profils plus avancés, d'un usage réel au quotidien.