L’intelligence artificielle est sur toutes les bouches ces temps-ci, avec de plus en plus d’applications au quotidien. Et dans le sport aussi ! Le cyclisme professionnel semble même être le sport qui tire le plus partie de l’IA. La raison est simple : les IA ont besoin de données, et les cyclistes professionnels en génèrent des montagnes. Ce sont de vraies usines roulantes à produire de la donnée, le carburant idéal pour l’intelligence artificielle.
Nous allons dans cet article explorer les changements qu’apporte l’IA dans le cyclisme, depuis les équipes professionnelles jusqu’à la conception des vélos, en passant par les apps de partage ou encore la sécurité en ville.
Cyclisme professionnel
L’équipe Jumbo-Visma a fait les gros titres il y a quelques semaines en annonçant le renouvellement jusqu’en 2027 du contrat de Jonas Vingegaard, vainqueur du Tour 2022. La nouvelle est venue avec la vidéo suivante :
Le garçon dans la vidéo et son accent nord-américain ont été générés par une intelligence artificielle, ce qui semble avoir plutôt amusé Vingegaard. Ce n’est clairement pas la meilleure utilisation qu’a faite l’équipe hollandaise de la nouvelle technologie. Ils ont eu de meilleurs résultats en demandant à une IA de concevoir un maillot de vélo inspiré par les couleurs, par les motifs et par les styles des plus célèbres peintres hollandais.
Mais c’est dans la planification des entraînements et de l’alimentation que l’IA a son plus grand impact auprès des équipes professionnelles, autant en termes de performances que d’accomplissement des objectifs.
Ce que les entraîneurs et les nutritionnistes font en suivant leur expérience, leur jugement et les données à leur disposition peut maintenant être fait avec des algorithmes et une intelligence artificielle. L’IA utilisée par Jumbo-Visma analyse toutes les données des cyclistes, le type de trajet et les conditions météo pour prédire les besoins énergétiques de chaque coureur à chaque course. C’est une question de chiffres et de probabilités, digérés et analysés en un rien de temps pour donner des résultats impressionnants : n’oublions pas que la Jumbo-Visma est une des toutes meilleures équipes du monde.
D’autres équipes professionnelles ont adopté l’IA : UAE, Movistar, Israel Premier Tech, NTT Pro Cycling et bien sûr Ineos Grenadiers qui a créé et popularisé le concept de gains marginaux, à étudier et analyser jusqu’au moindre détail pour triompher pas moins de 7 fois dans le Tour de France lors de la dernière décennie.
Et si nous manquons d’informations précises, il est certain que d’autres équipes utilisent aussi l’IA à des degrés divers pour analyser les données de leurs cyclistes, de leurs vélos, de leurs équipements et de leurs accessoires. Elles prendraient autrement le risque de se laisser distancer par leurs rivales.
Conception des pièces et des vélos
En matière de conception de vélo par IA, les infos vont souvent se faire le relais des modèles les plus uniques, comme le vélo concept présenté par Decathlon en 2021, ou encore le vélo aéro qui a battu deux records de vitesse. Ces modèles sont des preuves de l’énorme développement et des solutions proposées par l’utilisation des intelligences artificielles.
Les marques et leurs ingénieurs fournissent à l’IA toutes les données disponibles sur leurs vélos et ses matériaux : faiblesses, zones soumises au stress, types de carbone, etc. L’IA analyse tout ça et peut créer en très peu de temps toute une gamme de nouveaux designs qui respectent les exigences et les requis donnés par les fabricants. Ces designs n’ont pas besoin d’être créés sous forme physique : il est possible de les tester virtuellement pour y gagner du temps et économiser les coûts de fabrication. Si les résultats sont positifs et respectent les attentes du constructeur, alors la prochaine étape est de tester à nouveau le design, cette fois-ci sous sa forme physique.
Réduire les coûts de production tient non seulement à utiliser moins de matériaux et à gagner du temps, mais aussi à éviter d’utiliser ou de remplacer des équipements très coûteux comme des souffleries. La plupart des vélos aéro et de contre-la-montre sont d’abord testés virtuellement avant de prendre la forme d’un prototype physique.
L’IA apporte une certaine objectivité et de la prédictibilité aux fabricants qui, en dehors de toute considération marketing, peuvent affirmer que oui, leurs vélos sont bien aussi agiles, solides ou aérodynamiques qu’ils le prétendent. Ils les ont testés encore et encore. Le reste n’est plus que perception et subjectivité, c’est-à-dire que la seule véritable évaluation réelle viendra des utilisateurs.
Sécurité et vélo en ville
L’intelligence artificielle est aussi mise à contribution par les villes, par les vélos et par les apps de vélopartage pour améliorer la sécurité de tous et optimiser l’efficacité des déplacements. Voici quelques exemples :
Il est possible d’utiliser l’IA pour étudier les données des vélos de route et tout terrain, pour étudier la fluidité de la circulation, les zones à haut risque, les trajets optimaux, les accidents, les feux de circulation. Il est ainsi possible d’identifier les modes d’utilisation et les zones à problème pour permettre une meilleure planification de l’amélioration des infrastructures.
Il est aussi possible d’utiliser l’IA pour développer des systèmes d’alarme qui détectent les situations à haut risque pour les cyclistes (véhicules qui se rapprochent trop, virages dangereux…). Ces systèmes peuvent faciliter la communication entre vélos et voitures, en activant une alarme visuelle ou sonore par exemple pour alerter le chauffeur et le cycliste et leur permettre de prendre les précautions adéquates.
L’IA est aussi un excellent outil pour analyser où, quand et comment sont utilisés les vélos pour les entreprises et institutions qui utilisent un système de vélopartage. Ces données combinées à d’autres éléments (météo, calendrier…) permettent à l’IA de contribuer à l’optimisation du système pour offrir le meilleur service possible à tout moment. Les opérateurs eux-mêmes peuvent faire des économies en utilisant les données de panne et de casse pour implanter un système de maintenance pour les vélos avec des upgrades ou remplacements périodiques.
Au final, l’intelligence artificielle est un outil utile pour les fabricants, pour les designers, pour les ingénieurs, pour les institutions publiques, pour les entreprises et pour les équipes cyclistes professionnelles. On pourrait aussi dire que l’IA contribue aussi à éteindre la flamme, à ne plus compter sur ses instincts. Ou que l’analyse des données transforme les cyclistes en machines. Le facteur humain est pourtant prépondérant chez les plus grands champions de notre époque, comme Pogacar, Van der Poel ou Wout Van Aert. Les compétitions de cyclisme resteront imprévisibles, et continueront de nous offrir ces instants inoubliables.
