#452 [CONSEILS D’EXPERTS] Les mathématiques au service de la performance avec Joseph Mestrallet

Ermanno : Salut les sportifs, c’est Ermanno et je suis très heureux de vous recevoir pour un nouvel épisode du podcast Deviens très athlète x OpenTri et aujourd’hui on innove, on est en présentiel, j’ai déjà fait quelques hors-série en présentiel au bord d’un lac, au bord d’un lieu d’entraînement ou de compétition mais là aujourd’hui j’ai un invité qui est carrément venu jusqu’à moi et je suis super content de recevoir Joseph Mestralet, salut Joseph ! Salut, comment vas-tu ? Ça va et toi ? Super bien ! Bon attends, alors juste avant de rentrer dans le vif du sujet, juste pour fixer le décor, qu’est-ce que tu fais à Toulouse Joseph ? T’habites pas là ?

Joseph MESTRALLET : Non, je suis pas du tout de la région et je découvre un petit peu cette ville, je travaille avec une entreprise qui s’appelle Nutripure et qui vous devez connaître sûrement et qui est basée à Deim donc pas loin de Toulouse et je passe de temps en temps pour travailler un peu dans les bureaux pour voir justement un petit peu des gens, faire des entretiens d’embauche avec les différentes personnes avec qui je vais travailler donc c’est pour ça que j’étais là trois jours et je me suis dit mais attends mais c’est l’occasion rêvée, j’ai envoyé un message à Hermano parce qu’on devait s’enregistrer à un podcast et du coup ça a été l’occasion

Ermanno : Bon bah en plus pour la petite histoire Nutripure, j’ai failli… J’ai bossé avec eux pour eux en tant que recruteur freelance Bon ça c’est pas fait, ils ont embauché une autre équipe a priori mais en tout cas ils ont des beaux bureaux bien sympas à quelques kilomètres d’ici Tu bosses avec eux, je collabore aussi avec Cyril Blanchard qui bosse aussi avec eux Donc voilà, la boucle est bouclée, ça se referme Écoute je suis super content de t’avoir aujourd’hui, on en a très légèrement parlé en off mais comme je t’ai dit moi je prépare rien et c’est volontaire C’est pour que celles et ceux qui nous écoutent… Là tout de suite maintenant te découvrent et découvrent tous les sujets qu’on va aborder en même temps que moi Pour que je ne sois pas trop biaisé dans l’orientation de l’interview Mais du coup je te tends déjà le micro, même si c’est toi qui es en face, pour te présenter Dis-nous tout, qui est Joseph Mestralet ?

Joseph MESTRALLET : Oula, grosse question

Joseph MESTRALLET : Beaucoup de choses un peu à dire Moi je dirais que je suis juste un mathématicien J’aime bien me définir comme ça pour expliquer un peu le métier que je fais Surtout parce que c’est vraiment le domaine et la science que j’essaie de pousser En fait c’est vraiment les mathématiques au service des athlètes de haut niveau Et c’est vraiment ça que je fais au quotidien pour leur aider à optimiser leur performance

Ermanno : Bon mais mathématicien, parle-nous un petit peu de ton parcours

Joseph MESTRALLET : Moi j’ai fait… Je commence en lycée scientifique, après prépa, école d’ingé Donc ça vraiment je me suis éclaté, j’ai vraiment beaucoup aimé la data science Parce qu’en fait on pouvait avoir un aspect hyper concret sur le monde J’ai fait des stages dans des milieux totalement différents Mais dans des quotations de transport maritime Où vraiment il fallait comprendre le monde et le retranscrire sur un ordinateur C’est vraiment ce qui me plaisait beaucoup Et en fait j’ai eu la chance de faire un master en école de commerce Et notamment un échange à l’étranger Et en fait j’avais une master thésis à faire Et en fait c’est vraiment un sujet où pendant un an on va défoncer un sujet En prenant deux sujets passion Et moi vraiment c’était les maths, les mathématiques, les sciences, les sciences Et le sport de haut niveau J’ai un des montagnes à la base C’est vraiment ma passion, la montagne, l’outdoor, l’alpinisme, le ski, le trail, etc Je me suis dit comment est-ce que je peux allier mes deux passions Et vraiment je suis passionné de maths Il y a vraiment cette notion d’émerveillement devant la puissance des mathématiques Donc j’ai vraiment mis ces deux passions en même temps Je me suis dit comment est-ce que je peux essayer de trouver un boulot dans ce domaine là J’ai interviewé énormément de personnes J’ai commencé à bosser avec des athlètes

Ermanno : Parce que c’est vrai que j’ai dit à la base que tu n’étais pas de Toulouse Mais tu ne nous as pas dit d’où tu étais Là tu nous parles des montagnes Ça change un petit peu comme environnement par rapport à l’endroit où tu habites ?

Joseph MESTRALLET : Ouais bien sûr Après je suis aussi pas mal dans le mouvement Il y a pas mal de déplacements aussi sur les différents sites de compétition C’est une ville qui est très très jolie Moi je viens des vraies montagnes

Ermanno : C’est quoi les vraies montagnes ?

Joseph MESTRALLET : Donc je mentionne bien sûr les Alpes Par rapport à vos petites collines de Piri

Ermanno : Moi je suis culpé de se rapporter Ça fait un an que je suis là dans les collines

Joseph MESTRALLET : Non non je rigole C’est des super montagnes Et j’y passe de temps en temps aussi Je viens des Alpes dans un petit village qui s’appelle Argentière Au pied du Mont Blanc à côté de Chamonix

Ermanno : Donc forcément le cadre ça va bien J’imagine que vous êtes biberonné aussi au sport D’été, d’hiver, la nature, là où tu dors Et ça vient aussi peut-être de là ta passion pour ces sports ?

Joseph MESTRALLET : Ouais bien sûr je pense Ouais le sport Pour moi il y a vraiment aussi la notion de compétition Vraiment le fait de se dépasser, d’être le meilleur Parce qu’en fait on pourrait pratiquer du sport juste pour le loisir Moi j’ai vraiment cette notion de comment est-ce qu’on peut mettre tout en cause et en branle pour être le meilleur Je pense qu’il y a le côté très Chamonix Où en fait c’est un gigantesque concours de ce qui est le plus fort Et il y a vraiment une notion de déplacement qui est hyper importante à travers l’alpinisme justement Je pense qu’il y a aussi le fait que j’ai un frère jumeau Et du coup forcément ça a été la compét’ depuis qu’on était petits Donc j’ai dans le sang en fait le fait d’être le meilleur Et d’aller chercher chaque 0-1% de performance en fait grâce au data et au maths Excellent

Ermanno : Le cursus que t’as fait c’est le cursus X et HEC c’est ça ?

Joseph MESTRALLET : J’ai fait l’NCA d’abord donc prépa à Pasteur, l’NCA en école d’ingé Et après j’ai intégré en master XHEC Donc c’est plus une notion d’entrepreneuriat Parce que je savais que j’avais envie de monter ma boîte J’étais fait justement pour porter un projet un peu différent Et puis j’ai des… Je sais pas comment dire… Mais j’ai des idées trop différentes J’ai envie de faire quelque chose qui est unique Qui est vraiment complètement différent Donc je me suis dit l’entrepreneuriat ça peut être intéressant Et j’avais besoin de cette formation académique Donc j’ai postulé et j’ai passé une année extraordinaire là-bas Et on a pu faire un échange à Berkeley aussi Donc c’était des années de ma vie exceptionnelles

Ermanno : Bon un petit coucou à Simon de la Wade Academy, de la Wade School Qui a fait le même cursus que toi

Joseph MESTRALLET : Vous étiez ensemble ou c’était une promo différente ? Non, non, non, on était pas ensemble

Ermanno : Lui c’était l’autre échange Lui il a fait HEC et après X Enfin il venait d’HEC Oui

Joseph MESTRALLET : Il a fait ce cursus X, HEC c’est ça ? Oui mais en fait c’est un master Où on est en dernière année d’études Donc moi c’était vraiment après mon école d’ingé Et en fait il y a 33% Un tiers qui vient d’HEC, un tiers qui vient de l’X Et un peu un tiers le reste du monde Et en fait c’est hyper intéressant parce qu’on a des avocats Vraiment même des boulangers Des gens qui font de la restauration Et en fait c’est intéressant parce qu’on peut vraiment créer Des grosses boîtes et des belles boîtes Parce qu’il y a le côté business Le côté technique avec l’X Et après le côté vraiment Le côté technique avec l’X L’expérience métier, l’expérience terrain Qui est fondamentale en fait dans une boîte

Ermanno : X pour ceux qui ne connaissent pas Polytechnique La fameuse école polytechnique où les élèves sont militaires On est quand même sur un podcast de sport Revenons un petit peu au sport Toi ta pratique du sport, où est-ce qu’elle en est ? Parce que tu viens des montagnes mais tu as plutôt un physique de rugbyman On fait du rugby aussi dans les Alpes ?

Joseph MESTRALLET : Je pense que c’est génétiquement Mais je disais que j’ai fait du rugby quand j’étais petit aussi Je pense que aussi Génétiquement je l’ai fait pour ça Genétiquement J’ai pas mal au scout typiquement C’est vraiment un truc où quand j’étais coupé de manche Je pensais hyper actif Et du coup tu te laisses un ballon et tu vas mettre des caramels à droite à gauche Ça fait toujours plaisir

Ermanno : C’est excellent T’as ça ou la boxe ?

Joseph MESTRALLET : Et le rugby t’as vraiment cette notion D’échappement, d’évitement, de beauté du geste J’ai fait un peu de rugby quand j’étais petit Et après Sinon pas mal de sport de montagne J’adore la liberté, l’aventure Et du coup aller se barrer 3h, 4h dans les montagnes C’est vraiment ce qui me fait rêver Ok

Ermanno : Tu cours aussi un peu non ?

Joseph MESTRALLET : Ouais un peu

Ermanno : Un peu beaucoup ?

Joseph MESTRALLET : Non mais en fait c’est très difficile à dire Parce que tous les athlètes que j’entraîne T’es un homme de données

Ermanno : T’es passionné de maths, de tata science Donc tu peux pas être vague sur un peu quand même

Joseph MESTRALLET : Non mais je veux dire que Tous les athlètes que j’entraîne Ils sont champions olympiques Ils font 27 27,30 ou 27 ou 28 Donc moi quand je vois mes temps à côté Mais je suis absolument nul Donc c’est vrai que dans la population générale On pourrait dire Ah bah en fait tu cours super bien Mais sauf que moi je considère pas ça Parce que mon échelle de comparaison Elle est incroyable Ouais forcément

Ermanno : C’est ce que j’essayais d’expliquer aussi A certaines personnes de la communauté des trailers Quand je me défélissais comme un sportif du dimanche Bon on va pas revenir sur ça Et du coup aujourd’hui on va parler un petit peu Data dans le sport Data science Comment la data t’aide ? Tu disais que t’entraînes des athlètes Ou du moins tu analyses leurs données Qu’est-ce que tu fais justement avec des athlètes Et en particulier des athlètes de haut niveau ?

Joseph MESTRALLET : Je pense qu’il y a vraiment ce rôle de consultant Donc le terme entraîner C’est pas le terme exact Je le dis parce que ça permet aux gens de mieux comprendre Mais c’est plus le terme Je pense que mon métier c’est performance scientist Donc c’est vraiment le scientifique Pour la performance Pour les aider justement à mieux performer En fait c’est une sorte de super consultant Qui est là Et qui reçoit un appel en mode Quand est-ce que je dois organiser mon stage en altitude Et là tu prends toutes les datas Tu prends toutes les études scientifiques Tu vas essayer de comprendre comment est-ce qu’il fonctionne Pour justement lui donner la meilleure réponse Donc vraiment mon métier c’est de répondre au trade-off Au compromis En fait j’ai une question J’essaie de voir toutes les conditions possibles Toutes les datas possibles disponibles Pour donner une réponse factuelle Et pour l’aider à faire le bon choix

Ermanno : Et ça c’est adressé que aux sportives et sportifs de haut niveau ? Ou monsieur et madame tout le monde ? Toi, moi, les sportifs du dimanche Est-ce qu’on peut aussi utiliser tes services ? Ou au moins est-ce qu’on peut tirer des enseignements De tes analyses Pour pouvoir savoir nous Quand va être notre pic de forme Quand est-ce que ça va être le mieux Pour aller faire notre stage en altitude Pour aller passer une semaine dans un caisson Est-ce qu’on peut utiliser tout ça nous sportifs amateurs ?

Joseph MESTRALLET : C’est une question qui arrive plutôt à la fin des podcasts

Ermanno : Je ne fais pas comme tout le monde

Joseph MESTRALLET : ‘est vraiment le On va y arriver justement Et pour le coup Je pense que C’est beaucoup plus intéressant Pour l’instant de le faire avec les athlètes de haut niveau Parce qu’il y a plus de data qualitative Et moi j’ai vraiment besoin d’être méga précis Sur la data qu’on a Surtout il y a aussi de l’argent pour pouvoir justement développer ce genre de choses Mais clairement mon objectif Quand j’ai lancé Enduro il y a 3 ans C’était vraiment de développer et de créer cette légitimité Auprès des athlètes de haut niveau Et ensuite de faire ce que j’appelle La trickle down théorie La théorie du ruissellement En fait de utiliser tous les travaux que j’avais fait Et la compréhension très fine de la physiologie Pour justement Le grand public, les amateurs Et pouvoir le mettre à disposition de tout le monde

Ermanno : Il faut quand même qu’on vienne sur un point Tu dis il faut qu’il y ait de l’argent pour pouvoir faire tout ça Depuis quand il y a de l’argent dans le sport de haut niveau ? Alors je mets à part Le basket, le foot et le tennis Mais dans le trail, dans l’ultra trail Dans le triathlon un peu plus Et encore ça dépend des disciplines dans le triathlon Mais l’argent il vient d’où en fait ?

Joseph MESTRALLET : Il faut être pas mal bon là dessus Il faut justement avoir quelque chose d’assez différent Sur l’athlète à proposer Pour te dire J’ai lancé ma boîte il y a 3 ans Pendant 2 ans j’étais dans ma chambre A coder et j’ai mangé des pâtes Tous les jours pendant 2 ans Et j’ai pas trop vu la lumière du jour Donc effectivement au début c’était vraiment dur Parce qu’il fallait justement produire quelque chose Moi j’avais en tête Cette vision, j’étais persuadé que ça allait marcher Personne n’y croyait Mais je me suis vraiment attaché à ça Et au fur et à mesure ça a commencé à bien marcher Pas en France Parce que pour le coup il y a pas assez d’argent Pas assez de budget Ça commence à s’y mettre Mais mes premiers athlètes Ont été des athlètes anglo-saxons, internationaux Qui eux comprenaient vraiment le besoin Et qui avaient quelques budgets Parce que quand on est athlète de haut niveau Et en trail ça commence à arriver On a des salaires à peut-être 500 000, 600 000 euros Et là tu peux te payer justement Les services d’un performance scientist Surtout il faut vraiment le prendre comme un investissement Dans la mesure où c’est un investissement Qui va arriver pour justement Te permettre de te développer correctement Et gagner 200 000 euros sur ton prochain contrat Parce que t’as gagné l’UTMB Parce que t’as fait une médaille d’or olympique

Ermanno : Ouais alors après je suis d’accord avec toi Mais encore une fois peut-être pas en France Le trail ça commence à arriver Je connais pas beaucoup de trailers qui font un demi-million De salaire par an Bon sauf peut-être Kylian

Joseph MESTRALLET : Ouais maintenant t’en as peut-être 4, 5, 6 Mais pour moi c’est déjà suffisant parce que

Ermanno : C’est du salaire ou c’est du chiffre d’affaires ? C’est du salaire

Ermanno : Mais en fait comme tu dis c’est un investissement Mais tout est d’investissement dans le sport À commencer par l’entraînement depuis le plus jeune âge Prendre un prêt mental Prendre un entraîneur Être à côté d’un endroit où il y a les structures qui vont bien pour s’entraîner Donc quand on est trailer bah plutôt les Alpes J’ai l’impression que c’est les Pyrénées Ça marche aussi

Joseph MESTRALLET : Il y a des très bons trailers dans les Pyrénées

Ermanno : Il y a des très bons trailers en Bretagne aussi Mais tout est question d’investissement On parle souvent du 4ème sport dans le triathlon Mais finalement il n’y a pas un 4ème sport Il y a 25 4ème sports Il y a le sommeil, il y a la récupération, il y a l’alimentation Il y a l’analyse des datas Aujourd’hui on va parler justement beaucoup plus des datas Quelles sont ces datas qu’on peut utiliser Qu’on peut analyser, qu’on peut faire parler

Joseph MESTRALLET : Elles sont infinies Et en fait c’est ça qui est assez fou Au début j’étais vraiment concentré Sur la course à pied, sur le trail Parce que c’est mon domaine d’expertise Et en fait tu te rends compte que pour être bon en tant que mathématicien Faut aussi être très bon Praticien dans soi-même Parce que sinon ça va pas fonctionner Et en fait tu peux tout prendre Quand je te dis que c’est vraiment un métier de consultant Pour un premium Je rediscutais avec Quentin Fillon-Maillet Avant-hier On connait pas

Joseph MESTRALLET : Le biathlon c’est un sport Où tu fais du ski de fond et tu tires à la carabine C’est très sympa Et vraiment il m’a dit Je veux de l’aide sur ça, ça, ça Et en fait c’est des données que j’avais pas forcément encore beaucoup Typiquement les statistiques au tir J’avais jamais vraiment fait ça Et pour le coup c’est des trucs qu’on va récupérer Qu’on va essayer de corréler aux données De météo, de vent, d’humidité De la piste aussi Ces données physiologiques avant le tir Justement comment est-ce qu’il était Donc en fait c’est infini, il y a toutes les données qui existent Nous on a une quinzaine, une vingtaine de capteurs Et en fait on peut récupérer 50, 60 champs de données Ça peut être la taille, le poids Le sexe, la raideur tendineuse La VO2max, les temps de soutien La salinité de la transpiration C’est infini Et le but c’est, le corps humain c’est tellement Complexe, c’est tellement difficile à comprendre Que ben en fait on est obligé justement d’avoir Plusieurs capteurs qui seront tous faux Parce que ça reste une petite vision Du corps humain, mais c’est vraiment hyper intéressant Pour avancer là-dessus

Ermanno : Ouais, machine complexe, et encore là on parle que du corps On n’est pas encore parlé du cerveau

Joseph MESTRALLET : Le cerveau et même je disais en fait Le gear, donc l’équipement, quand tu vois Les travaux qu’on peut faire en aérodynamisme là-dessus En fait tu dis c’est fondamental Moi je m’inspire beaucoup d’autres sports aussi La Formule 1, le vélo aussi C’est fondamental, c’est énorme Tout ce qu’on peut faire et on n’a clairement Pas arrêté de s’amuser je pense

Ermanno : Si on prend juste un des exemples D’une des disciplines du triathlon qui est la natation La polémique qu’il y a eu Il y a quelques années avec l’histoire Des combinaisons en peau de requin On les autorise, on les autorise pas Finalement on les a interdits parce qu’on s’est rendu compte Que ça améliorait Drastiquement les performances Donc oui, il y a Le corps humain, il y a le cerveau Et puis, enfin le corps humain dans son ensemble Cerveau compris, il y a encore une machine à part Et puis l’équipement qu’on met à côté

Joseph MESTRALLET : Ouais bien sûr

Ermanno : Ok Et tout à l’heure tu disais que Pour pouvoir bien faire ton métier T’as besoin de toutes les données possibles Et imaginables, mais t’as besoin qu’elles soient fiables Ça veut dire quoi une donnée fiable ? Est-ce qu’une donnée fiable c’est une donnée qui est issue D’une montre connectée ? Garmin, Suunto, Polar, Apple Watch Tout ce qu’on veut, est-ce que c’est des données qui vont sortir D’une application qui vont être à moitié retraitée Comme Strava par exemple, est-ce que ça va être Des données que toi tu vas aller Collecter avec des capteurs que toi Tu as développés, ça va être quoi Une bonne donnée ? Je me pose au candidat que j’ai dans mon métier de recruteur Qui postule pour des postes de data analyst Ou data scientist, comment on sait si une donnée Est bonne pour pouvoir aussi prédire derrière

Joseph MESTRALLET : Ouais, il y a plein De façons d’avoir une mauvaise donnée Il y a plein d’exemples différents En data science on dit souvent Garbage in, garbage out Donc en fait, si t’as de la donnée garbage Poubelle, si t’as de la donnée poubelle en entrée Ou imprécise, forcément En sortie de ton modèle, t’auras de la prédaction Qui sera mauvaise aussi

Ermanno : Ces fameux 3% Du PIB Qu’avait fixé la commission européenne Et finalement ils se sont rendu compte qu’il y avait

Joseph MESTRALLET : Une couille dans la formule de calcul Du fichier Excel

Joseph MESTRALLET : Typiquement Ça peut être justement un peu des erreurs de calcul comme ça Mais en fait il y a plein de façons de se tromper Que ce soit juste la donnée qui est pas bonne Donc le capteur qui est pas bon Je te donne un exemple C’est la fréquence cardiaque au poignet par exemple En fait on sait très bien que ça bug Parce que t’as des vibrations etc Donc il faut absolument mettre chest trap Ou armband au bras

Ermanno : Le cardio thoracique

Joseph MESTRALLET : La ceinture cardio thoracique Le brassard au bras Désolé pour tous les anglicismes

Ermanno : Et puis en plus c’est vrai que ça change aussi Suivant la couleur de peau Suivant le niveau de pélosité Suivant l’épaisseur de l’os sur le poignet Il vaut mieux avoir la ceinture cardio thoracique Oui bien sûr

Joseph MESTRALLET : En vrai ça c’est fondamental Mais même imagine ta ceinture Elle a 3 ans On était sur la maxi race ce week-end Du coup j’accompagnais Roof Et du coup c’est un peu une course de préparation Pour l’UTMB Dans cette montée tu vas vraiment te donner à fond Parce que ça permet de tester un race pace Et de voir comment est-ce que t’es capable De soutenir justement une accélération Sur 2,5 km

Ermanno : Race pace je corrige un peu

Joseph MESTRALLET : Allure de course Désolé je vais faire attention L’allure de course sur l’UTMB Et typiquement elle fait sa course Je vois qu’elle est un petit peu en deçà Des allures en minutes Que je lui avais donné Et du coup je vois que sa fréquence cardiaque Est relativement faible Et j’ai dit bah attends Tu te fous de moi Je t’ai demandé d’accélérer Et t’as pas tant accéléré que ça Et je pense que c’est sa ceinture cardiaque Qui était mauvaise Et du coup elle est restée à 135 Alors que normalement elle aurait dû monter à 171

Ermanno : On pourrait en parler De ces capteurs de fréquence cardiaque Et même comme tu le dis Il y a la ceinture cardio thoracique Qui est quand même un peu plus Qualitative en termes de fréquence cardiaque En termes de données Que le capteur au poignet pour les montres En tout cas en termes de course à pied Parce qu’après ils peuvent être très bons Pour certaines autres choses Notamment si tu prends Si tu fais ton health snapshot C’est maintenant moi qui fais des anglicismes Mais sur les Garmin On a cette capacité Quand on veut de faire un snapshot Donc apprendre à un moment donné Quel est ton niveau de forme Il calcule la HRV, la fréquence respiratoire Et là si tu bouges pas Le capteur est pas si mauvais que ça Mais pour revenir sur les ceintures Il y a aussi l’effet que Malgré tout il y a quand même aussi Beaucoup de perturbations des fréquences Quand la montre communique Avec la ceinture Je le vois là quand je vais courir Le long du canal du midi Il y a des moments près des écluses Il doit y avoir des fréquences électriques Qui perturbent tout Et mon cardio fréquence mètre m’indique Que je passe de 90 à 130

Joseph MESTRALLET : C’est intéressant ça Mais tu vois ce genre de choses Une donnée elle est forcément biaisée Comme tu dis un snapshot à un instant donné Mais il y a d’autres trucs Par exemple le fait que Quand il fait 5 degrés de plus Ma fréquence cardiaque va augmenter ou diminuer Il faut le prendre en compte Il y a aussi typiquement rien que Sur la compréhension elle même du corps Le fait de prendre les lactates Pour étudier à quel point on est fatigué En soi ça reste quelque chose Qui est pas forcément bon Parce qu’on connait pas encore super bien Tous les cycles de consommation De clearance D’utilisation du lactate par le corps Et du coup ça pour le coup C’est le plus simple et le plus précis Qu’on ait actuellement justement Sur le fait de comprendre bien La fatigue du corps à ce moment là Mais c’est pas encore super précis Donc on va avoir un capteur qui nous donne Un très bon taux de lactate Mais ce sera pas encore justement suffisant Par rapport à la compréhension physiologique Surtout que c’est qu’à un instant T

Ermanno : Ça va être au moment où tu vas faire ton test Et tu vas mesurer ton lactate Mais à la limite pour avoir des données fiables Il faudrait que t’aies un capteur Infini Comme les capteurs de glycémie Qui commencent à se développer de plus en plus Sur la base des gens qui sont diabétiques Maintenant on retrouve aussi ça dans le sport Et même dans la vie quotidienne On a le capteur qui est branché tout le temps

Joseph MESTRALLET : Et tout le temps ça mesure ton niveau de glycémie Mais ça va arriver pour le lactate Et voilà pour le coup je pense que ça va être une vraie vraie vraie innovation Parce qu’en fait actuellement on travaille qu’à la fréquence cardiaque Enfin même dans les plans d’entraînement que tu trouves dans les journaux C’est vraiment

Ermanno : Tu peux travailler aussi à la puissance

Joseph MESTRALLET : Mais c’est encore différent Pour le coup Peut-être en vélo mais pour le coup en course à pied quand même un peu moins Et en fait je pense que quand il y aura un capteur De lactate en temps réel Mais tous les plans d’entraînement vont shifter Parce qu’en fait on sera beaucoup beaucoup plus précis Justement avec L’étude dans la zone dans laquelle on est Mais tu vois tu parlais de glycémie C’est la même chose C’est un capteur qui est vraiment intéressant pour avoir tout ça Sauf qu’en fait si on se rend compte que c’est dans le liquide interstitiel Donc c’est pas vraiment le sang Forcément il y a déjà un petit délai Qui dit délai dit imprécision Et surtout en fait Il y a aussi Dès qu’on a des hormones par exemple On s’était rendu compte dans les différentes Courses de vélo quand il y avait une chute Un peu un moment de stress En fait ton corps forcément il est à fond Il produit justement De la glycémie du coup ça te fait remonter ta glycémie Du coup ça typiquement c’est un truc où le capteur Il a beau être super bon mais en fait Ca réussit pas à vraiment comprendre Quel est le réel taux de glycémie Natif Qui est utilisé à l’effort et ça c’est quand même fondamental

Ermanno : D’où le besoin aussi d’avoir Au delà de capter des données Une analyse tri, quadri, multidimensionnelle Quelle est la valeur de la donnée A ce moment là Quel a été le fait de course Ou le fait d’entraînement à ce moment là Tu l’as dit on prend une course de vélo il y a une chute Le taux d’adrénaline il explose la glycémie elle explose Pourtant le mec il a pas appuyé plus fort sur ses pédales C’est juste qu’il a eu peur De se prendre le vélo qui était en face Mais ça si tu as pas cette analyse multidimensionnelle Bah tu peux pas le comprendre en fait Toi quand tu vas avoir juste un pic de données A la limite tu vas dire c’est un artefact

Joseph MESTRALLET : Mais c’est tout ce que tu vas pouvoir te dire Si tu connais pas l’effet de course Et ça c’est fondamental et c’est pour ça que ça prend aussi Autant de temps mon boulot Et c’est juste que avant de le donner pour un athlète amateur Bah ça va prendre quand même un petit peu de temps Mais tu vois genre Un exemple que j’adore redonner Parce que vraiment il est hyper parlant Et il est un peu drôle aussi J’analyse la Western States Donc une course aux Etats-Unis de Roofcroft Une athlète néo-zélandaise

Ermanno : Une petite course d’ultra trail

Joseph MESTRALLET : Une des plus populaires Connue et plus ancienne aussi Aux Etats-Unis c’est la deuxième plus belle course du monde Après l’UTMB je pense D’après mon analyse de Chamonix

Ermanno : Sachant que l’UTMB est quand même la plus belle du monde

Joseph MESTRALLET : C’est championnat du monde Et du coup Une très belle course que gagne Roofcroft En 2021 21, 22 quelque chose comme ça Ou 22 Il faudrait que je révise Et en gros Je fais passer tout ça dans mes algorithmes Et en fait mon algo Il faut arrêter les headstations Les stations d’avitaillement Les ravitaux Parce que c’est mauvais Il se fout un peu de moi

Ermanno : C’est mauvais Après 50 bandes tu tombes

Joseph MESTRALLET : Et du coup je regarde un peu C’est mauvais parce que la fréquence cardiaque Augmente trop aux stations de ravitaillement C’est une première nouvelle On va essayer d’aller creuser un peu plus dedans Je regarde toutes les données Et je vois que sur le premier ravitaillement Il y avait une augmentation assez importante De la fréquence cardiaque Je dis Il y a peut-être un truc qui cloche Je lui demande Qu’est-ce qu’il s’est passé Je me suis juste étouffé avec une banane Et ma fréquence cardiaque a monté Et c’est effectivement ça qu’il faut faire attention C’est labelliser tout ça On est tellement précis Qu’on ne peut pas se permettre d’avoir ce genre d’erreur J’ai dû délabelliser Enlever cette partie du truc Parce que c’était mauvais dans la compréhension de mon algorithme

Ermanno : Le fameux garbage in

Joseph MESTRALLET : Cette banane était un vrai garbage

Ermanno : Sachant que ça aurait pu être aussi autre chose Si ton algo te dit Il faut arrêter toutes les stations de ravitaillement Peut-être que Que ce soit la Western Ou l’UTMB ou autre Dans les stations de ravitaillement Tu vas avoir des stations de prise de vue Tu vas avoir les stations de relais téléphoniques Pour pouvoir faire la couverture de la course Et ça, ça peut aussi créer des interférences Mais du coup, ta fréquence cardiaque va exploser Alors qu’en fait, la personne est juste à l’arrêt En train de pisser

Joseph MESTRALLET : Il faut faire hyper gaffe à ça C’est là où tu vois La puissance des maths Mais aussi l’idiotie C’est très bête comme machine C’est basique C’est logique Qui dit logique Dit très bête aussi Il faut apporter un peu cette expertise Qu’on est obligé d’avoir dans le sport dans lequel on travaille

Ermanno : On digresse un peu Mais c’est aussi ça les épisodes C’est pour partir un peu sur tous les sujets Et essayer de mieux comprendre Ton job c’est de récolter des données De les analyser Et de faire des Recommandations en tant que consultant Sur l’utilisation de ces données C’est-à-dire, on a noté que ça Je te suggère d’agir autrement Pour tes prochaines courses Ou pour tes prochains entraînements Effectivement, on peut comprendre que ça Ce soit plus adapté déjà aux sportives Et sportives de haut niveau Eu égard à la collecte de données Mais aussi à l’interprétation de ces données Typiquement, un sportif amateur Va mettre sa ceinture thoracique Pour mesurer la fréquence cardiaque Ou va utiliser sa montre avec le capteur Au poignet Est-ce qu’il a conscience Qu’il y a quand même un laps de temps Entre le moment où la mesure est prise Et le moment où elle est retranscrite Dans la montre Typiquement, on le voit bien On fait un sprint La fréquence cardiaque Elle n’augmente pas tout de suite Et une fois qu’on est arrêté La fréquence cardiaque Elle ne redescend pas tout de suite Ça, un sportif de haut niveau Va l’avoir en tête Donc il va pouvoir éventuellement l’intégrer Peut-être même que toi Tu vas pouvoir lui dire Tu as un lag de 3 secondes et demi Bon, on va arrondir à 3 Donc prends-le en compte Dans la mesure Ou dans les recommandations Que je te donne Quand tu arrives au pied de la montagne Maintenant, comment tu concrétises tout ça ? Tu nous as parlé d’algorithme Je voulais revenir déjà sur les capteurs Sur la captation des données Est-ce que toi, tu as développé des capteurs Pour tout ça ? Ou tu t’appuies sur des capteurs Qui sont sur le marché ?

Joseph MESTRALLET : Non, impossible Trop dur Le hardware, c’est un métier à part entière Et c’est impossible de développer En même temps de faire le travail que je fais Ça, c’est sûr et certain Par contre, on teste beaucoup Justement de capteurs Que nous envoient les différentes marques En fait, eux, leur but C’est de faire du chiffre grand public Donc en fait, on les aide Limite à développer Certains de leurs produits En leur faisant des retours Et en testant vraiment À la pointe de la pointe Justement leurs capteurs Pour être vraiment efficaces Donc ouais, on a pas mal de capteurs Qui nous sont envoyés Pour pouvoir tester Dans tous les sports différents ? Ou tu te concentres justement Que sur la course à pied ? Non, dans pas mal de sports En vrai, le moteur Ce que j’appelle l’engine de l’athlète C’est vraiment utile dans tous les sports En tennis, que ce soit en course à pied Que ce soit en vélo, etc C’est vraiment un fonctionnement Qui est hyper important Donc la sanité de la transpiration On peut pas faire On peut pas dire que ce soit un capteur Juste pour la course à pied C’est un capteur pour tous les sports Justement qui a un peu d’endurance Où il y a quand même peut-être Une heure ou deux heures d’effort Parce qu’on va perdre justement Des sels minéraux Donc ça c’est important Mais ouais, c’est des capteurs Qu’on utilise dans beaucoup de sports différents

Ermanno : Tiens, parlons de la salinité par exemple Si on prend la fréquence cardiaque C’est assez bien connu On sait la mesurer On sait que même si chaque personne Est différente On va avoir des templates On va avoir des idées De comment ça va évoluer Et quelles sont les recommandations Qu’on peut donner Sur la salinité Totalement différent Qu’on soit petit, grand, blanc, noir, jaune Qu’on ait 12 ans Ou qu’on en ait 80 On va pas avoir le même type de sueur Déjà, est-ce que la sueur En tout cas de ce que tu sais Elle va évoluer suivant ton âge Ou ta façon de manger Ou ta façon de boire, etc. Et puis surtout Comment est-ce qu’on en définit Des templates Des algorithmes Qui vont analyser tout ça Ouais

Joseph MESTRALLET : C’est un exemple assez précis Moi si je te pose la question Est-ce que t’as un salty sweater ? Ça veut dire La traduction littérale C’est un transpirateur salé Donc en gros Ça veut dire Est-ce que t’évacues beaucoup De sel minéraux Avec ta transpiration ? Ça effectivement C’est des trucs qui changent beaucoup En fonction même de l’entraînement On remarque Les quantités de sudation En fait sont vraiment différentes En fonction de À quel point justement T’entraînes Et ton état de forme Parce qu’en fait C’est aussi une façon De se rafraîchir Et du coup Souvent plus tu t’entraînes Plus tu vas avoir tendance Justement à activer Cette fonction de sudation Qui est très importante Et oui effectivement C’est hyper personnel Par rapport Comme tu disais À la race À l’ethnie Au sexe À la taille À l’âge Et du coup Justement on comprend très bien ça Pour en fait Déterminer la perte Et du coup Ce qu’il faut prendre Justement en alimentation Et en supplémentation

Ermanno : Ça c’est sur la captation des données Après maintenant Sur l’analyse Toi t’as développé Enfin toi vous Vous avez développé Des algorithmes Comment tu exploites tout ça ? Comment tu fais Des recommandations Aux sportifs Que t’accompagnent ?

Joseph MESTRALLET : Du coup comme je te disais C’est vraiment Je récupère une question Et je vais essayer De répondre à cette question Et ça c’est C’est doublement important Parce que déjà Je sais exactement Quel est le sujet Qui va m’intéresser le plus Et surtout l’athlète Va être beaucoup plus sensible A la réponse Parce que c’est déjà Un pain point Un problème pour lui Et du coup Il va avoir tendance À écouter justement Et à beaucoup plus suivre Les recommandations Et après c’est juste Des briefs Des Tu vois Typiquement sur certains Race briefing de course Sur un UTMB Ça peut faire 60 pages Tu vois Sur vraiment l’explication C’est assez holistique Donc ça va être Le pacing forcément C’est ma marque de fabrique Mais après Ça va être La météo L’alimentation Les différents équipements Qu’il faut mettre Sur et sur la course Ou sur tous les points De ravitaillement en eau Hors des stations De ravitaillement Au cas où Justement Il y a une flasque Qui se perce Ce genre de choses Tous les what if Donc c’est Les cas non conformes Comment est-ce que ça se passe Il y a ça ou ça qui se passe L’analyse de la concurrence C’est hyper large Et en fait Je leur fais des débriefs Ou des articles Que j’écris Avec toutes les indications Je leur pitch le truc Pour justement Les former Et ils me disent Ok bien compris Et après ils font leur course Et ils l’appliquent en course

Ermanno : Et t’interviens du coup En prédiction de course Ou aussi en débrief de course Là tu dis par exemple Ready to brief Quelqu’un qui va faire l’UTMB Tu vas analyser ces données Post course Tu vas lui faire un débrief là-dessus Dans quel objectif Mieux comprendre Ce qui s’est passé dans la course Et donc pouvoir réagir Sur la prochaine Ou au contraire Déjà préparer la prochaine course Pour lui faire des recommandations Soit eu égard à ça Ou ces questions Soit toi-même De façon proactive Mais aussi Lui faire ses recommandations

Joseph MESTRALLET : A chaque fois Si on fait un débrief de course C’est surtout Pour la course d’après Ça n’a pas de sens De faire juste un débrief Ah t’as été fort Ah t’as gagné Ou au contraire T’as perdu Pour le coup C’est vraiment pour la course d’après Et tu vois Si j’accompagne quelqu’un En fin de carrière Je suis pas sûr De lui faire un débrief Sur sa dernière course Parce que ça aurait pas vraiment D’intérêt quoi

Ermanno : Par contre Tu dois avoir un paquet de data Si t’accompagnes quelqu’un En fin de carrière

Joseph MESTRALLET : Tu vois un truc qui est marrant Mais c’est ouf Et c’est vrai que c’est vraiment important Quentin Toujours Fillon Maillet Il m’a dit Qu’il avait des données Depuis 2005 Qu’il va justement Tout m’envoyer Pour réussir à comprendre Comment est-ce qu’il a changé Et 2005 C’est quoi C’est 230 Ouais ça 230 départs De coupe du monde Là t’as de la donnée intéressante A avoir

Ermanno : Sachant que la donnée Après la captation de la donnée La valeur de la donnée Et la qualité de la donnée T’es pas la même

Joseph MESTRALLET : Ouais non bien sûr Mais ça reste quand même intéressant Je pense que Même à Quentin Fillon Maillet Il avait des capteurs De fréquences cardiaques Qui étaient vraiment intéressants Même en termes juste De volume d’entraînement C’est intéressant de voir Comment est-ce qu’il a fait D’essayer de corréler Le volume d’entraînement Au taux de réussite Des tirs couchés par exemple Ça pour le coup On a depuis 2005 Les données C’est hyper intéressant Sur les statistiques de course

Ermanno : Et toi après Ces données là Tu les destines que A ton client Ou ça te permet De créer des modèles Et après d’intervenir Pour d’autres clients Typiquement là Si tu prends toutes les données De Quentin Fillon Maillet Et que t’as un autre athlète Qui vient te voir Et qui te pose la question Tu sauras te baser Un petit peu sur

Joseph MESTRALLET : Le template que t’as créé Non ça on peut pas du tout Pour le coup C’est trop précis Déjà moi j’aime pas Parler de clients C’est plus des athlètes C’est un peu comme Les médecins qui disent Non c’est pas des clients C’est des patients Mais ouais moi c’est vraiment Je suis au service D’un athlète en particulier Et on signe un NDA Et ça faut se rendre compte

Ermanno : Qu’il y a un accord de non

Joseph MESTRALLET : De divulgation d’informations Non disclosure agreement C’est en fait le fait De dire qu’on a accès A ces données Mais par contre On ne le dit à personne Et on n’a pas du tout Le droit de les transmettre Ça c’est hyper important Et ça je pense Que les français N’ont pas encore trop Cette vision là Mais c’est vrai Que c’est de l’or en barre Ces datas là En vélo On s’en rend compte Vachement C’est impossible D’avoir des données en vélo Je pense qu’il y a aussi Une raison cachée Qui est peut-être Ils ont peur De se rendre compte Qu’il y a des augmentations Trop importantes De performances Mais c’est vraiment C’est pour ne pas

Ermanno : Divulguer les secrets De l’entraînement C’est pour ça

Joseph MESTRALLET : Les secrets de l’entraînement Les special techniques C’est ça Les faire avantage Les méthodes spéciales Qu’ils utilisent Mais pour le coup Je pense que Ça c’est vraiment Mais la valeur C’est le passeport De l’athlète Et du coup On peut pas du tout Se permettre De le transmettre Ou quoi On a signé avec Bon ce sera officiel Je pense quand il sortira Le podcast Mais on a signé Avec une athlète Qui est championne olympique Française En triathlon Je l’imagine Je le vois pas Après qui sait On s’est battu Pendant 3 mois Avec les avocats Justement à dire Ok on a le droit De dire ça Qu’est-ce qu’on fait Comment on se positionne Et c’est des contrats Qui font des centaines Et des centaines de pages Et notamment sur l’exclusivité Forcément pendant la compétition Et la période d’entraînement On a pas le droit Justement de signer Avec deux athlètes Ce qui est totalement normal Et il y a même Genre deux ans supplémentaires De On appelle ça Le NCA Non competing agreement En fait on peut pas Travailler avec Une de ses concurrentes Enfin même Pour aller plus loin Ils ont pas voulu Qu’on accompagne quelqu’un En triathlon longue distance Alors que En fait ça aurait pu être Hyper intéressant D’avoir justement Une athlète Courte distance En WTCS Et formant olympique Et peut-être quelqu’un Justement en longue distance Parce que c’est quand même Deux sports différents Même ça c’est pas passé Après on en a quand même Je peux lui proposer Et si elle donne son accord Je peux accompagner Une de ses athlètes Mais pour l’instant C’est impossible Et voilà Et c’est normal C’est complètement normal Et c’est faire quoi

Ermanno : Alors c’est normal oui Après ça c’est peut-être Notre vision plutôt franco-française Parce que si tu regardes Du côté anglo-saxon Et en particulier américain C’est toujours une question De business Et quand t’as Quand t’as des données Que t’arrives à créer Un template Un pattern C’était le mot Que je cherchais tout à l’heure Et que ça te permet Après de le dupliquer Ou de le scaler A moindre coût A quelques ajustements près Il y a plus de capacité De business Oui bien sûr Moins de temps passé Plus de business à faire Et etc

Joseph MESTRALLET : Mais c’est le gros projet Pour l’année 2025 Et 2026 Avec Enduro C’est en fait De réussir A trickle down theory Donc la théorie du ruissellement Sur le grand public Donc c’est pas forcément Les datas en tant que telle De l’athlète Mais c’est plus La compréhension globale Géniale Générique Etc Du sport Qui nous a permis En fait de développer Ces algos De le proposer au grand public Donc ça va être Tous les athlètes amateurs Donc potentiellement Beaucoup de triathlètes Qui sont en train De nous écouter Pour en fait Avoir un plan de pacing Qui soit beaucoup plus personnalisé Que ce qu’ils sont capables de faire Et surtout d’avoir Cette granularité En fait de la donnée Qui leur permet En fait d’être très précis Sur un parcours Qu’ils connaissent pas Par exemple

Ermanno : Sachant que Et là c’est Enfin c’est une question Peut-être idiote Tu vas me dire Mais un athlète de haut niveau Un sportif Une sportive de haut niveau Ça ne se comporte pas pareil Et son corps Ne se comporte pas pareil Et il n’a pas Les mêmes capacités De récupération Qu’un amateur Un sportif de haut niveau Il va s’entraîner Peut-être 20 heures Allez 30 heures par semaine Pour les plus Ceux qui font le plus de volume Par contre En théorie Il va avoir Au moins 30 heures De récupération Entre le sommeil La sieste L’alimentation L’hydratation Machin etc Sans parler des kinés Un athlète amateur Même ceux qui vont Au championnat du monde D’Ironman A Hawaï Ou à Nice Une année sur deux Mais ceux qui bossent Ils bossent 40 heures Par semaine Ils s’entraînent 20 heures Ils récupèrent quand ils peuvent Et souvent Ils ont des enfants Ils ont une vie de famille Qui ne leur permet pas De vivre comme un sportif de haut niveau Et tout ça Peut-être que ce n’est pas Le même pattern Que les datas Que tu as analysées Sur des sportifs de haut niveau

Joseph MESTRALLET : Oui bien sûr Ça pour le coup Ça semble vrai Après pour le coup Il y a quand même Une compétence Une expertise Assez forte Qui pourrait être réutilisée Quand tu vois Les consommations énergétiques À différents seuils Etc Ça pour le coup C’est vraiment intéressant Mais C’est vrai Qu’il y a Je pense que même Les athlètes de haut niveau En tant que tels C’est des exceptions C’est des bizarreries De la nature Parce qu’ils sont Un truc poussé à l’extrême Etc On est dans X-Men Non mais vraiment C’est des Je ne sais pas C’est des fucking exceptions Ils sont trop bizarres Parce qu’en fait Ils ont une capacité De récupération Qui est exceptionnelle Ils ont une résistance À la douleur Qui est exceptionnelle Et du coup On ne peut pas récupérer Tel quel justement Le modèle Pour un athlète amateur Mais par contre Ça donne quand même Beaucoup d’informations Tout le travail que je fais Quand tu bosses Pendant 3 ans 90 heures par semaine Je peux te dire Que tu en acquiers De l’information Et du coup Il y aura quand même Une grosse expertise Pour le grand public Pour justement Leur permettre D’avoir un plan de nutrition Qui est un peu plus précis Le fait de pouvoir Ralentir un peu Quand tu as le vent de face Parce que justement On a calculé ton CDA Ton coefficient d’arrêt dynamisme Ce genre de choses Ça peut être vraiment intéressant Je pense pour le grand public

Ermanno : Au delà de ça Si on extrapole On sort un peu du podcast De la traite lettre Quoique On a aussi interviewé Pas mal d’amateurs Qui sont des gens Qui sont Assez performants Dans leur vie professionnelle Petit coucou à Philippe Martin Qui en est je crois A 52 Triathlon distance Ironman Alors qu’il est CEO D’une division Chez Safran Qui pèse plus de 20 millions De chiffre d’affaires Donc voilà Je dis vulgarien Philippe t’en a parlé Si tu nous écoutes Donc Il y a aussi le fait D’être performant dans le sport Mais performant au boulot Est-ce qu’il y a Une branche De l’enduro Qui va se destiner A accompagner Les athlètes De haut niveau Professionnels Ces gens qui Performent Ultra performent Dans la vie professionnelle Ouais

Joseph MESTRALLET : Carrément moi c’est vraiment Un truc qui m’intéresse bien Que ce soit Par l’intermédiaire de l’outre-pure Ou directement chez l’enduro Mais c’est vraiment un truc Qui me passionne pas mal Le fait d’aller gagner Une médaille d’or olympique Forcément c’est Très très excitant Mais en fait d’aller Se battre Pour passer sous La barrière horaire De l’UTMB Donc en 46h30 En fait c’est aussi excitant Parce que t’as On retrouve la compétition Dont je t’avais parlé Où en fait Il faut tout mettre en oeuvre Pour faire 46h Donc c’est plus 19h C’est 46h Et pourtant En fait t’as plus de contraintes Tu parlais du boulot Des enfants etc Mais c’est encore plus excitant Je trouve D’aller mettre tout ça Pour aller Passer cette barrière horaire Et moi c’est vraiment Ce qui m’intéresse pas mal Ou d’aller finir Un 50ème Ironman Ou d’aller gagner 3 minutes Sur son 53ème Ironman Enfin c’est vraiment Des choses qui sont Très intéressantes Et pour le coup Il y aura comme Complètement une grosse partie D’enduro à terme Qui ira là-dessus Parce que C’est aider des gens A passionner A mieux performer Ce que j’appelle Les comités d’amateurs Donc les amateurs Éclairés tu vois Qui ont envie De s’entraîner Comme des professionnels Et en fait On peut créer Des belles histoires Je pense que Le sport c’est aussi Des belles histoires Et en fait Pour ceux qui sont Passionnés de data Mais c’est exceptionnel En fait de traquer De voir comment Est-ce qu’on évolue Et je pense que Ça peut vraiment bien marcher Dans le futur

Ermanno : Je reviens justement Sur la question que je te posais Mais vraiment Sur l’environnement professionnel Est-ce que Vous allez aussi accompagner Des patrons Donc des CEOs Des C-level Donc des gens Des dirigeants De grosses boîtes Qui ont besoin De performer Mais à leur niveau Ils ne sont pas sportifs Mais par contre Leur boulot C’est du sport

Joseph MESTRALLET : Ça c’est un point intéressant J’avoue que Je n’en ai pas encore Trop parlé C’est encore un petit peu Un secret À ce niveau-là Mais on

Ermanno : Tu veux signer un NDA ?

Joseph MESTRALLET : De toute façon Il y a Je ne sais pas Combien de milliers Ou millions D’auditeurs du podcast Qui vont avoir Accès à cette information Donc potentiellement Quelques high potential Ou C-level Donc justement Des gens qui travaillent Dans les grosses entreprises Là on est en train De signer potentiellement Une mission Avec LVMH Ok Donc on a Pour justement En fait S’occuper des personnes De leur board Sur quelques Jours Justement dans l’année En fait De faire vraiment Des camps d’entraînement Spécifiques Donc pas forcément C’est pas des sportifs Mais par contre En fait Comme tu dis Ils travaillent 45 heures 50 heures 90 heures Par semaine Et du coup Ils ont besoin De cet équilibre de vie Et en fait Tout l’approche Holistique Qu’on apporte Aux athlètes de haut niveau Que ce soit en nutrition En sommeil En Même en respiration En fait C’est des choses Qu’on peut carrément Reproduire Dans le Dans le domaine Du boulot Et qui pourront Leur être vraiment Efficaces Donc je t’en dirais plus Quand on fera Ses premiers Camps d’entraînement Avec LVMH Mais eux Ils sont Hyper appartants Là-dessus Et c’est vrai Que ça peut être Vraiment intéressant De bosser avec des gens Comme ça Intéressant

Ermanno : On suivra ça Avec plaisir

Joseph MESTRALLET : S’il y a d’autres Personnes intéressées Justement dans les auditeurs En vrai S’il y a quelque chose Que j’aimerais bien développer C’est pas moi Qui m’en occupe Chez Enduro Mais ouais C’est vraiment un truc Qui est intéressant Et on va chercher De l’information On va chercher Justement aussi De l’expertise là-dessus Donc c’est vraiment cool

Ermanno : Avec la difficulté Qu’aller récolter De la tata Pour les sportifs Même les committed amateurs Même les sportifs Et surtout les sportifs De niveau C’est dans les mœurs On porte tous maintenant Quasiment une montre connectée La ceinture cardio-thoracique C’est Voilà Qui va courir Sans sa ceinture cardio Franchement Mais Chez les dirigeants C’est peut-être autre chose C’est peut-être différent Et il y a peut-être aussi Une réticence A partager ces données

Joseph MESTRALLET : Alors pour le coup Moi mon avis là-dessus C’est T’es réticent Ça veut dire Que c’est pas fait pour toi Et ce qui soit vrai Pour les athlètes de haut niveau Ou pour les high potential Comme on dit En vrai Moi j’impose pas du tout Du tout la data Aux gens C’est vraiment Si ça vous intéresse Et si tu penses que Enduro ou Joseph Peut t’aider Bah dans ce cas Tu te mets au niveau Justement pour pouvoir le faire Tu vois j’ai eu des athlètes Où en fait Même typiquement Mon process de recrutement d’athlètes Donc c’est les gens Qui viennent me voir Qui me disent J’ai suivi un peu Ce que tu avais fait Est-ce que tu serais intéressé Pour bosser avec moi Donc je leur fais un peu Le pitch etc Souvent ils sont Très très très excités Parce que c’est sexy Comme accompagnement Mais je leur dis On ferme le call T’attends deux jours Et tu me fais un mail Pour me dire Oui je suis intéressé Pour bosser avec toi Parce que j’ai besoin D’avoir des gens Qui sont fondamentalement Convaincus Que c’est une bonne chose Pour eux Parce que c’est tellement Contraignant comme domaine Comme technique en fait Parce qu’il faut porter des capteurs Il faut faire des feedbacks Il faut être hyper Méticulé aussi Je sais pas Justement dans sa façon De faire les choses Que c’est pas du tout Réservé à tout le monde Et du coup je dis Les gens qui n’ont pas envie De porter des capteurs No way Vous serez même Peut-être plus efficace Sans ça Donc moi j’ai vraiment Envie d’avoir que des gens Et il y en a là Très largement Qui sont intéressés De bosser avec nous En portant ces capteurs Et en étant efficace là-dessus

Ermanno : Et d’ailleurs je vais juste Partager une petite expérience Moi je suis pas sportif de haut niveau Mais il y a deux ans Quand j’ai fait mon défi En préparation du défi Pendant neuf mois J’ai pu échanger Avec un sport scientist Donc un scientifique Des données Appliquées au sport Et j’avais eu accès Alors je pense que Je peux en parler maintenant Il y a prescription Mais la plateforme De collecte de données Enfin plutôt de feedback De données De l’INSEP Pour les sportifs de haut niveau SDH PAMS P-M-A-S Ok Et c’est vrai que C’est super contraignant Parce qu’en fait le matin Il faut que tu logs tes données De la veille Ou de la nuit Puis dans le courant de la journée Il faut le refaire Et puis en fait C’est pas du tout connecté Avec les appareils connectés En tout cas c’était Pas le cas il y a deux ans Franchement moi J’avais aucun problème A porter 18 000 capteurs Sur moi Mais si tout est interfacé C’est tellement plus simple Et là c’est vraiment C’est du déclaratif Donc il faut ouvrir l’application Qui plante une fois sur deux Il faut aller mettre tes données Quand t’as dormi Quand est-ce que tu t’es couché Quand est-ce que tu t’es réveillé Qu’est-ce que t’as mangé Etc Et je peux comprendre Que c’est destiné Que aux gens

Joseph MESTRALLET : Qui ont vraiment envie d’y aller Mais ça pour le coup C’est quand même Une sacrée mauvaise expérience Par rapport à ce qu’on fait Nous ce qu’on est capable De porter en tant qu’expérience client C’est l’expérience athlète Pareil c’est un gars De l’INSEP Qui avait repopularisé Un peu le terme Invisible monitoring Donc en fait c’est A quel point on est Le plus invisible possible Pour l’athlète Effectivement pour le coup Moi je leur demande jamais D’aller mettre leur data et tout C’est juste Ils ont leur capteur Et moi je reçois Toutes les informations En direct Mais sans qu’ils le sachent vraiment Ça c’est hyper important Parce que ça apporte Tellement de charge mentale Que j’essaye vraiment De m’effacer le plus possible Pour pas justement Qu’ils aient de travail Supplémentaire à faire Et donc pour éviter Ce genre de Très mauvaise expérience Qui est une expérience atroce En vrai parce que T’as pas envie d’aller Mettre tout ça Le but ce serait vraiment Juste tu prends Limite une photo De ton repas Et là t’as un algorithme d’IA Qui te calcule tout Sans que t’aies Ok il y avait 342 grammes de patates Et il y avait une banane Mais en fait t’étais plus grosse Donc enfin Tu sais ce que je veux dire

Ermanno : Ouais bon on y est pas encore Mais c’est vrai que Limiter tous ces irritants Ce serait tellement plus sympa Ah bien sûr Ou même un rapport A la fin de la journée Et puis t’as juste à valider Ou à modifier quoi Ouais bien sûr S’il y a des données Qui ont été mal saisies Typiquement tu reprends la photo De ton repas Et puis qui est analysé par l’IA Et puis t’as dit Bah c’était une banane Non c’était pas une banane C’était je parle à Kiwi Bon bah voilà tu connais

Joseph MESTRALLET : Et bien pour le coup L’INSEP ils ont quand même Bien avancé dessus Avec le SDH Et notamment Nathor Migouins Qui est un ingé monstreux Il est vraiment très très fort Là dessus Et justement lui Il porte un peu Cette vision nouvelle Moderne De se dire Bah voilà faut avancer Faut avoir de la thé Qui soit au niveau Une appli qui plante C’est pas normal Une appli qui est pas connectée A Coros, Garmin etc C’est pas normal non plus

Ermanno : Bon revenons un petit peu Aux sportifs amateurs On a beaucoup parlé De tout ce que tu fais Tout ce qu’on peut faire Tout ce qu’on pourrait faire Du ruissellement Qui va arriver bientôt Chez les amateurs Mais pour l’instant Aujourd’hui ça y est pas En tout cas C’est pas ce que propose Enduro Mais aujourd’hui Un sportif amateur Qu’est-ce qu’il peut faire Des données Parce que mine de rien On a une montre connectée Si on la porte tous les jours On a déjà Pléthore d’informations Juste pour partager une anecdote Là je me prépare pour l’autilo J’ai été malade pendant 6 semaines Et notre coach On fait des points hebdo Sur comment avance l’entraînement Moi j’avais rien à dire Pendant 6 semaines J’ai malade, malade, malade Et le coach est arrivé à dire Je porte ma Garmin tous les jours Tout le temps 24h sur 24 Sauf quand je la recharge Et par rapport aux données Qui sont déjà transmises Par ma Garmin et dans nos lieux Il savait dire Non mais là c’est bon T’es en forme T’as pas perdu ton niveau de forme Le sportif amateur Qui porte une montre connectée Ou autre chose Une montre Ou un bracelet Ou autre Il collecte déjà Pléthore d’informations Et il a déjà Qu’est-ce qu’il peut en faire Ce sportif amateur Lui Si il est pas entraîneur S’il a pas le regard D’un data analyst D’un data scientist D’un sport scientist Qu’est-ce qu’il peut faire Qu’est-ce qu’il peut faire Monsieur et madame tout le monde Qui court 3 fois par semaine Et qui a déjà Toute une batterie de données Ouais

Joseph MESTRALLET : C’est vrai que c’est assez difficile C’est le gros trou Dans la raquette actuellement C’est que Pour moi j’appelle ce travail C’est un peu des cimetières de data C’est des Les gens ont un milliard de trucs Mais ils savent pas les utiliser Et ça je trouve ça super dommage Dans la compréhension fine et technique Du coup tu vois là On a lancé Avec Enduro Donc c’est déjà On a des plans de pacing Qui sont personnalisés Qui sont déjà disponibles Tu vois A la vente etc Donc c’est déjà quelque chose Qui existe Et surtout en fait Je sais pas si t’avais vu passer Sur Strava On a fait une intégration Qui permettait en fait De calculer le coût De l’altitude De la température Du vent Et du dénivelé Sur une course A pied ou à vélo Tu vois Et grâce à ça en fait On récupère pas mal de données Avec les gens qui veulent Pour leur construire Une compréhension Ce que j’appelle Une matrice de coureur Et ça c’est vraiment Le petit frère Du Digital Twin Qu’on utilise pour les athlètes De haut niveau En fait c’est à travers Cette matrice de coureur Lui déterminer Quels sont ses points forts Ses points faibles Et justement Lui donner une première aide Justement dans cette analyse De données Et donc ça c’est vraiment Quelque chose Qui est déjà sorti Et qui va continuer A s’améliorer au fur et à mesure Donc pour moi C’est une des solutions Forcément je parle d’Enduro Parce que c’est un peu La boîte C’est ce que j’essaie de pousser Mais c’est vrai qu’actuellement Dans le domaine Il y a peu D’aide à la décision Il y a peu de compréhension Et la science de l’entraînement C’est quand même un truc Mais monumental Enfin tu dois très bien le connaître Les répondeurs Les non-répondeurs Les temps de soutien Comment est-ce que ça fonctionne L’impact de la température Enfin T’es obligé De te sur-documenter Et moi ça fait Depuis que je suis petit Que je m’entraîne Enfin je m’entraîne fort Que je lis énormément de choses Et encore aujourd’hui J’apprends des milliards de trucs Quand je fais ma veille Technologique Ma veille scientifique là-dessus Donc Je pense que

Ermanno : Surtout que tout change A une vitesse Enfin le polariser Bien sûr On n’en parlait plus On en parle La course pieds nus On n’en parlait plus On en parle Tout change

Joseph MESTRALLET : En plus Voilà

Ermanno : L’occasion de placer Sagaro D’autres ambassadeurs Si vous voulez un code Pour avoir 10% Et tester les chaussures Tiens mais je suis fort Ah t’es bon T’es bon Merci

Joseph MESTRALLET : Je suis un bon invité Non mais effectivement Et du coup c’est soit On prend un coach Qui lui pour le coup Bah connait tout ça Et va pouvoir analyser Donner Donc là c’est Mais ça peut être très vite 250 euros 500 euros Par mois Parce que bah C’est un vrai travail D’expertise Soit justement Bah en fait c’est utiliser Des outils Qui vont commencer à sortir De vraiment De compréhension Du modèle physiologique De l’athlète

Ermanno : Et cet outil d’enduro Pour les athlètes amateurs Tu y accèdes comment ?

Joseph MESTRALLET : C’est directement Sur le site Faut aller regarder On l’est sorti en plus La semaine dernière La nouvelle version du site Donc ouais Faut juste se connecter Regarder un petit peu Ce qu’on fait Il y aura tout ce qu’il faut

Ermanno : Bah je remettrai un lien

Joseph MESTRALLET : Ah ça marche

Ermanno : T’as parlé vite fait d’IA

Joseph MESTRALLET : T’as un très bon Interview vertueux aussi Merci On se renvoie à Laval

Ermanno : T’as parlé un petit peu D’IA tout à l’heure C’est quand même un peu Le gros sujet du moment On est en 2025 Quand on enregistre Début juin

Joseph MESTRALLET : J’espère qu’il va pas sortir En 2027 Non non

Ermanno : Pas celui-là On en parle de plus en plus Est-ce que vous Vous vous aidez De l’IA Que ce soit pour Constituer des algorithmes Pour analyser les algorithmes Pour aller capter de la donnée Est-ce que l’IA C’est votre meilleur ami aussi ?

Joseph MESTRALLET : Ah ouais mais 200% Enfin moi Ma formation c’est justement Data science et IA Enfin je me suis vraiment C’est mon domaine d’expertise Et je pense que C’est ce qui me permet D’être bon aujourd’hui C’est parce que la qualité De nos algorithmes C’est justement parce qu’on fait De l’opti Donc de l’optimisation On a beaucoup d’algo Qui tournent là-dessus Et c’est pour ça que je pense Qu’on est actuellement Une des seules boîtes A le faire de manière aussi précise Et c’est comme ça Qu’on réussit à signer Des très très bons athlètes Tu vois C’est parce qu’il y a vraiment Cette J’aime bien me définir Avec la double casquette La casquette expertise académique Qui est quand même importante C’est vraiment le geek Le data scientist Qui analyse tout ça Et de côté L’entraîneur Plus le côté Expérience terrain L’un sans l’autre Ça marche pas Mais il faut vraiment avoir Cette expertise terrain Et il y a beaucoup De sports scientists Qui se disent Ok bah trop bien Je vais commencer à analyser les données Mais en fait Quand t’as pas fait 5 ans d’école d’ingé 2 ans de prépa C’est très compliqué quand même Justement d’aller D’aller cranter Sur cette Compréhension D’avoir du débiaisage Etc En fait T’es pas assez bon Techniquement Même avec 3 ans de cours de CNED Pour justement Réussir à être bon là dessus Donc effectivement C’est beaucoup D’IA Moi j’aime pas trop le dire Parce qu’il y a des centaines De gens qui disent Ouais on fait de l’IA Alors qu’en fait C’est pas du tout Donc je trouve C’est un peu un buzzword Donc moi j’évite De trop trop le dire Mais effectivement S’il y a une boîte Qui utilise de l’IA Je pense dans le monde du sport Clairement Ou du ML C’est Enduro

Ermanno : Le ML Donc Machine Learning Pourquoi ? Pour mieux comprendre L’évolution Les patterns que vous créez Faire évoluer les algos

Joseph MESTRALLET : Ouais c’est ça C’est C’est C’est comprendre Les grands jeux de données C’est Je pourrais rentrer en détail Dans tous les algos qu’on fait Mais il y a des trucs de LSTM par exemple Donc c’est Short Term Memory En gros c’est Je vais donner un exemple Tout simple Là c’est vraiment du technique Ça intéressera peut-être Certaines personnes Mais en fait C’est dans la rédaction De texte Donc en fait Comment est-ce que ChatGPT écrit ses phrases Donc en fait Il va pousser du coup Des mots au fur et à mesure Et en fait Long Short Term Memory Ça veut dire que En même temps Il regarde le mot Qui est juste avant Pour que ça ait un rapport Avec le mot d’après Et en même temps Long Il va quand même Aller chercher dans sa mémoire Quel est le contexte global Parce que sinon Il dit des phrases Qui sont juste techniquement Mais qui n’ont pas de sens global Et du coup C’est un peu ce qu’on essaie De faire aussi à l’entraînement C’est de se dire Ok bah Quelle va être la prochaine séance Comment est-ce que mon corps Va réagir à la prochaine séance Avec celle juste avant Parce que c’est quand même La meilleure vision Qu’on ait de l’état de forme À ce moment-là Mais surtout Sur le mois d’avant Ou même l’année dernière À l’année époque Pour justement Aller chercher des informations

Ermanno : Et c’est finalement Ce que fait normalement Un bon entraîneur Bien sûr Il n’entraîne pas À l’instant T Il ne te dit pas Cette semaine tu fais ça Et puis la semaine d’après Il te dit tu fais ça Sans avoir regardé Ce qui a été fait avant Et surtout sans regarder L’objectif qui va venir

Joseph MESTRALLET : Oui bien sûr Je répète la question Est-ce que justement Les algos qu’on utilise C’est ce que devrait faire Un bon entraîneur Mais 100% Quand je te dis Les datas et les mathématiques C’est profondément bête Ils copient l’humain Tu vois même Tout ce qui est réseau de neurones C’est pas pour rien C’est vraiment Comprendre comment est-ce que L’humain fonctionne Pour pouvoir justement Réussir à avoir Un peu plus d’intelligence Là-dessus C’est exactement ça C’est vraiment Tu vas automatiser Ou tu vas essayer De faire mieux que l’humain Je pense parce qu’il y a Il y a quand même cette notion De plus grand champ de données Pour regarder tous les signaux faibles Etc Mais tu vas quand même Essayer de reproduire Le fonctionnement humain Pour être le meilleur possible Clairement

Ermanno : On pourrait rentrer Dans des sujets techniques Mais c’est aussi pour ça Que ça s’appelle Intelligence artificielle Et pas réflexion artificielle Ou réponse artificielle C’est vraiment Intelligence dans le sens Essayer de Mimer l’humain Pour réfléchir Et réfléchir aussi En ayant Tout ce passif Là tu parlais De Quentin Firmaillé Qui va t’envoyer Ses données depuis 2005 Toi ça va permettre De créer des patterns Des algos D’ajuster tes algos De créer des templates Des modèles Sur la base De tous ces entraînements Depuis 2005 Et pas uniquement Depuis la saison dernière

Joseph MESTRALLET : Oui bien sûr Et ça c’est fondamental Et quand les gens me disent Est-ce que l’IA Va remplacer les coachs Non je pense pas Parce qu’il y a quand même Une notion d’expertise Et puis même L’IA se trompe De temps en temps Surtout dans les LLM Donc les modèles de données Large Language Model Ça pour le coup Il y a beaucoup d’erreurs Notamment Il y a encore Anthony avec qui je travaille Qui m’envoie Une capture d’écran D’un chat GPT Et en fait Il y avait une faute De calcul Qui était énorme Donc justement Il faut avoir Quand même une validation D’un humain Qui a justement Cette expérience Mais c’est juste Qu’elle nous permet De travailler plus vite Et surtout De faire toutes les tâches Un peu rébarbatives Qui étaient impossibles Même à faire Par un humain Parce que Il y avait trop De volume de données Là justement Et c’est un peu La tagline d’Enduro Tu comprends un peu Le jeu de mots Autour du nom

Ermanno : Pour ceux

Joseph MESTRALLET : Qui ne sont pas forcément Data Sanity C’est une blague Un peu niche C’est Endure Pour l’endurance Et Raw Pour la donnée brute En fait En anglais C’est la viande crue Raw meat C’est les photos Qui ne sont pas encore Analysées Donc en Data Sanity C’est Data Raw C’est vraiment Des choses Qui ne sont pas encore Exploitées Et du coup La tagline C’est la devise C’est We turn raw data Into relevant analysis C’est comment Est-ce qu’on utilise Des champs de données Des data swamps Des champs de données Qui sont imbitables En quelque chose Qui est vraiment Hyper exploitable Voir visuel Pour l’entraîneur

Ermanno : Quand on s’est dit Qu’on parlerait de data Très innocemment Je t’ai dit Que j’avais quand même Un spoiler Et on revient Sur ce qu’on disait Tout à l’heure Notamment sur mon expérience Quand je te disais Que je devais saisir Mes données Tu me disais Il faudrait que ce soit Le plus transparent possible Il y a quand même un truc C’est qu’effectivement Il faut que ce soit transparent Et lâchez vos écrans Lâchez vos montres Pendant que vous allez courir Pendant que vous allez nager Pendant que vous allez en montagne Profitez de ce que vous avez autour Et même à la salle Profitez des gens à côté Arrêtez de regarder vos écrans Pour savoir Où est-ce que vous en êtes Dans vos données Ressentez aussi Vous ce que vous avez Dans votre corps Et là on rajoute peut-être Un champ Par rapport à toi Et cette analyse multidimensionnelle C’est-à-dire Si tu as les yeux rivés Sur tes données Sur l’écran de ta montre Ou autre Tu vas pouvoir agir D’une certaine manière Mais Tu vas pouvoir agir D’un autre côté Si on travaille au ressenti On va peut-être avoir Encore Un résultat Qui va être différent

Joseph MESTRALLET : Bien sûr Mais ça Je suis 100% d’accord avec toi Et pour le coup J’ai même tendance Tout le monde me dit Ah tu travailles dans la data Donc tu es un ayatollah des données Au contraire Pas du tout Moi je pense que le ressenti C’est hyper important J’essaie même De l’objectiver Justement je le mets Dans tous les algos Qu’on a Parce que En fait le RPE C’est fondamental Dans la compréhension Même du bien-être De la personne

Ermanno : Juste le petit RPE C’est les deux Petits éléments Qu’on te demande de remplir Quand tu as fini une séance Que ce soit sur Nolio Ou même parfois C’est intégré directement Sur la montre connectée En gros c’est Le ressenti De la difficulté De la séance Et le ressenti De la séance De manière générale Est-ce que Tu as apprécié ou pas Donc c’est Ces deux notations là

Joseph MESTRALLET : Ouais exactement Et c’est hyper intéressant C’est en anglais Rated Perceived Exertion Donc c’est vraiment Un index de 0 à 10 D’efforts perçus Pour justement savoir Si on était à bout A 100% Ou au contraire On était tranquillement A 5 Et ça c’est hyper intéressant

Ermanno : C’est sûr que les deux Peuvent être décorrélés C’est à dire qu’on peut Avoir été à 100% Sur une grosse séance De VMA Et par contre Avoir pris un pied énorme On peut aussi être A 0 Enfin à 1 sur 10 En termes d’efforts perçus Mais alors par contre On s’est fait chier Pendant la séance Et on n’a pas du tout apprécié

Joseph MESTRALLET : Et ça c’est important Même en macro Justement d’aller voir Comment est-ce Qu’évoluent ces courbes Et ça tu vois C’est un outil Qui est vraiment intéressant Pour détecter le surentraînement Par exemple En fait tu remarques

Joseph MESTRALLET : Une séance qui était censée Lui coûter 7 de RPE Et lui en coûte 9 Là tu dis Hop il y a peut-être un problème Une maladie Un virus qui traîne Ou quelque chose comme ça Et c’est vraiment intéressant Voilà

Ermanno : On revient sur Qu’est-ce qu’on peut faire De toute cette data Et de ce ressenti Pour les amateurs

Joseph MESTRALLET : Pour le coup Il faut un coach Ou un enduro Pour les aider C’est ça

Ermanno : Ça marche Bon écoute On a fait un bon tour Est-ce qu’il y avait des sujets Que tu imaginais aborder Qu’on n’a pas survolé

Joseph MESTRALLET : On n’a pas trop parlé De triathlon C’est vrai Pour le coup Et Et

Ermanno : Y’a eu des sujets Des données C’est que maintenant Les montres en plus Elles captent très bien Le changement de sport Donc que ce soit En triathlon Ou même en swimrun Où là On a beaucoup de transition Et si on prend au tilot Entre le passage De la course à la natation A re la course A re la natation Etc Donc c’est énorme Et les montres Savent très bien le faire Donc là On a enlevé un irritant C’est-à-dire On n’a plus besoin Soit de passer d’un sport A l’autre sur la montre Soit d’appuyer sur un bouton Pour dire Je passe de la natation A la course à pied Ou de la course à pied A la natation Ou de la natation au vélo Et du vélo à la course à pied Pour reprendre le triathlon Ça ça doit t’aider aussi Toi dans la captation L’analyse des données Et puis on enlève Cet irritant Donc cette charge mentale Donc ça libère aussi l’esprit Et on revient sur ce qu’on disait avant Lâcher vos écrans quoi

Joseph MESTRALLET : Ouais bien sûr Et ça pour le coup Plus la tech elle augmente Plus moi je vais être content Parce que je vais avoir De la donnée de bonne qualité Je te redonne un autre exemple Ça reste un trail Mais je vais voir un athlète Et je lui dis Bah voilà C’est à peu près ce que je fais Il me dit de toute façon Ça marchera jamais Il commence à grombler Alexandre Bouchex Je sais pas si Ouais

Ermanno : Cascade verte Exactement

Joseph MESTRALLET : Et du coup après C’est aussi un peu le personnage Mais il me dit Mais de toute façon C’est complètement débile De faire ça Imagine tu te tord la juie Imagine t’as un imprévu Sur ta course De toute façon La trace GPX Elle est pas précise Je lui dis Bah ok Mais dans 3 ans Ou dans 4 ans On aura des maxi satellites Qui auront une précision Au centimètre près Et du coup Bah autant se lancer Dès maintenant A analyser des traces imprécises Parce que comme ça Dans 3 ans Je serai le meilleur du monde A pouvoir prendre De la donnée de bonne qualité Tu vois Donc là pour le coup Effectivement on avait du garbage in Mais au moins Le modèle il était construit Dès qu’il y a plus de garbage Et bah en fait Bah j’ai des super bonnes Prédictions Donc effectivement en fait A chaque fois qu’un capteur Va devenir de plus en plus précis Bah moi je vais être Encore plus content Et je vais pouvoir améliorer En fait la qualité de ce que je fais

Ermanno : Ouais c’est un peu comme Aller courir avec des poids Sur les chevilles pendant l’hiver Pour qu’après en été Quand on enlève les poids Et qu’on part en pieds nus Et bah on s’envole quoi

Joseph MESTRALLET : Donc c’est vraiment Cette habituation Et pour le coup Moi je suis assez fan De dire Arrêtez de regarder trop les données Donc pour les pros C’est quelque chose Pour les amateurs Enfin On joue pas notre vie Ou je sais pas quoi Sur une course Et le sport c’est quand même Du loisir Il faut kiffer Enfin on fait du sport Pour être dehors Et pas pour regarder ça Et je vois à Paris Des gens qui Qui courent avec leur montre Et qui regardent tout le temps Mais kiffer T’es sur les quais de Seine T’as le Louvre T’as Notre-Dame Mais juste ouvre les yeux Et même si c’est pas La montagne Oui c’est ça Non mais même On peut s’amuser Mais même à la campagne En ville Enfin même Toulouse Tu vois c’est une ville Qui est très très très jolie Arrêtez de regarder Vos montres Et juste allez-y Pour kiffer Et c’est incroyable Enfin on a une chance De fou Donc ça pour le coup En tant qu’amateur J’ai un peu de mal Justement avec les amateurs On a tourné un podcast Avec Hugo Clément Justement sur ce sujet En particulier Et en fait Moi je lui disais Moi je défends pas du tout De regarder trop de data Juste kiffer etc Et laisser quelqu’un De professionnel S’en occuper Parce que Vous devez vous en servir Pour vous libérer l’esprit

Ermanno : C’est clair C’est clair Et bien justement Pour continuer là-dessus Auditrice, auditeur Faites un test quoi Si vous voulez vraiment Avoir la data Vous déclenchez la montre Vous la mettez dans la poche Ou alors vous retournez l’écran Vous le mettez à l’intérieur du poignet Ou vous le cachez Ou vous le mettez Dans la poche Et puis faites votre séance A la sensation Et je pense que Vous vous sentirez Beaucoup plus détendu Moins à vous poser la question Est-ce que j’ai la bonne allure Est-ce que j’ai le bon La bonne fréquence cardiaque Est-ce que j’ai la bonne puissance Etc Et puis Analysez un peu Cette donnée là A la fin de la sortie Et vous verrez Que ce sera certainement

Joseph MESTRALLET : De meilleure qualité Ah bien sûr 100% Parce que le ressenti C’est fondamental Et puis même Imagine Ta montre se plante Sur l’UTMB Combien on envoie

Ermanno : C’est pas sur Strava Ça existe pas Bah si Parcourir

Joseph MESTRALLET : Et puis même Il faut être capable De réagir S’il n’y a plus de montre Ou s’il n’y a plus De fréquence cardiaque Imagine Tu te retrouves planté Sur un marathon de Paris Et qu’en fait T’as plus de données De fréquence cardiaque Bah si t’as pas travaillé Justement à l’entraînement De corréler ton ressenti Avec ta vraie fréquence cardiaque Tu vas pas être bon Et c’est un truc Que je trouve vraiment Hyper intéressant Avec les datas C’est en fait Ça te permet justement De monitorer un peu ton corps Et tu vois Il y avait un athlète En trail Qui disait ça Qui disait Bah en fait La data Ça m’a servi pendant 6 mois Ou 8 mois Où en fait J’ai justement appris A connaître mon corps Je savais exactement Que telle RPE Du coup Correspondait à telle fréquence cardiaque Et après Bah maintenant Je veux virer la ceinture De fréquence cardiaque Et du coup Je m’entraîne juste au RPE Mais heureusement Qu’il y a eu cette data À un moment Pour justement calibrer Mes différentes zones d’entraînement En termes de ressenti

Ermanno : Bien sûr Et ça va être encore plus vrai En triathlon Pour reboucler sur le triathlon Parce qu’il y a 3 sports Donc on doit avoir Un ressenti Un RPE en natation Bon quelles que soient Les conditions climatiques En général C’est le même Un RPE en vélo Qui va être adapté Aux conditions climatiques Et aux conditions de course Et un RPE en course à pied Pour au final Générer un 4ème RPE Qui va être celui De la course Ou de l’entraînement En triathlon

Joseph MESTRALLET : Et c’est ça Qui est fondamental Je trouve ça passionnant Le triathlon Et c’est pour ça Que j’y bosse Justement dedans Avec la compagnie Cassandre J’ai fait aussi Quelques compètes En triathlon En relais C’est juste passionnant Parce que C’est pas genre Iso-sport Donc vraiment Tu dois te dire T’as un pacing Sur une course à pied Où tu dois juste Définir quelle est La meilleure potentielle Physiologique Mais là par contre C’est sur 3 sports différents En fonction justement De ce que t’as fait A l’entraînement Des séances que tu passes De tes groupes musculaires De tes différents temps de soutien

Ermanno : D’autant plus qu’en triathlon Il faut aussi prendre en compte Le fait que Il faut pas générer Trop de fatigue D’un sport à l’autre On dit souvent Qu’en triathlon On gagne pas Grâce à la natation Mais par contre On peut perdre Une épreuve A cause de la natation Parce que si tu crames tout En natation Bon le vélo Ca reste un sport porté Et donc tu diminues quand même Par contre Tu vas prendre toute la charge Sur la course à pied Et si t’es pas nageur Et que t’as tout donné en natation Bah t’auras plus rien En course à pied quoi Ca c’est aussi Quelque chose Que vous avez intégré vous Dans les patterns Dans les modèles

Joseph MESTRALLET : Ah bah ça c’est C’est fondamental Sur le pacing Moi c’est vraiment Le sujet qui me passionne le plus Parce que c’est vraiment C’est de l’optimisation en fait C’est de dire Comment est-ce que En fonction du potentiel Tri-party De mon athlète Comment justement Est-ce que je vais essayer De le pousser au fur et à mesure Et ça oui C’est fondamental en fait Que ce soit T’as différents

Joseph MESTRALLET : Jauges en fait Dans ton athlète Et en fait Quand on définit Notre digital twin C’est un peu Pour les différents athlètes On essaie justement De voir comment Est-ce que ces 50 paramètres Sont imbriqués Les uns avec les autres Et souvent Quand on fait Une simulation de course Tu sais tu mets Une borne supérieure Une borne inférieure Et justement tu te dis Bah voilà On peut augmenter Tous les paramètres Par contre tu peux pas Te dépasser au-dessus De cette borne supérieure Je dis par exemple Je sais pas 195 pour de la fréquence cardiaque Ou même moins Parce que justement Il faut pas générer Trop de fatigue Et après avec ces simulations Tu réussis à voir Quel digital twin Arrive en premier Au bout de la course Justement grâce à ça Et ça qui est vraiment Vraiment passionnant C’est que tu te dis Au fait Comment est-ce que Tous mes Donc je l’avais fait Avec Roof Cross Sur l’UTMB Mais ça va être la même chose Avec Cassandre Coman Mes 1000 Cassandre Beaugrand Qui partent sur le triathlon En fonction de Le vent qu’il y a de face En fonction de si elle prend Une cassure En natation Du coup elle est Dans le peloton En vélo Est-ce qu’il faut Qu’elle passe ou pas C’est ce genre de réponse Qu’on peut lui apporter Donc je lui dis Ok on a 5 paramètres Donc elle est dans le peloton Où il y a le breakaway Qui est devant l’échappée Est-ce que Quel est le nombre De personnes dans l’échappée Quelle est la distance Justement en termes De secondes Entre le peloton Et l’échappée Quel est le vent La vitesse du vent Quel est le sens du vent Et quel est le niveau A pied Des filles qui sont devant Et du coup grâce à ça On est capable de dire Oui ou non Il faut jump Et du coup aller Rattraper l’échappée Ou au contraire En fait on peut continuer Cacher dans le peloton Et elle rattrapera à pied Parce qu’elle est meilleure A pied que les autres

Ermanno : Mais du coup Ça t’oblige Ou ça implique Que tu aies aussi des données Sur les concurrentes Et les concurrents

Joseph MESTRALLET : Bien sûr

Ermanno : Et ça tu les captes Comment ces données là ?

Joseph MESTRALLET : Non mais c’est des trucs Qui sont ouverts A tout le monde Les temps de course Les records A sec justement Donc en course à pied Sur 5 et 10 000 Donc ça c’est intéressant Mais effectivement Je suis beaucoup Les concurrents De Cassandre Et d’autres athlètes Que j’utilise Parce que J’ai besoin de comprendre Comment est-ce qu’ils vont Est-ce qu’ils sont bons en boss A quel moment Faut attaquer De la course Est-ce qu’ils sont Un petit peu bloqués En descente à Nice Et du coup La descente finale Elle va être vraiment préjudiciable Et on va gagner 10 secondes Qui vont permettre De la débloquer Enfin ce genre de choses

Ermanno : Et du coup Tout ça Ces données là Ou le pacing Tu le transmets A ton athlète Mais que ce soit Pour son entraînement Parce qu’encore une fois On le répète On ne teste jamais rien En compétition Donc c’est pas T’arrives la veille Tu dis alors ton pacing Tu vas faire ça Ça ça De là à là Ou est-ce que T’arrives déjà En amont de phase Quelques jours Quelques semaines avant En disant Voilà Quelle va être la stratégie A ce moment là De la course Et donc Pendant ton entraînement Sur les jours Ou les semaines Ou les mois à venir Il faut travailler ce point là Typiquement Tu prenais l’exemple De quelqu’un Qui est mauvais en descente En vélo Bon bah Pour qu’il soit meilleur en vélo Soit il va falloir Qu’il en fasse Soit il va falloir Qu’il lutte contre sa peur Mais dans tous les cas Il va y avoir Un certain entraînement Et un entraînement certain

Joseph MESTRALLET : Ouais bien sûr Mais ça justement C’est un travail Depuis le début Je pense que je mets Trois mois Un modèle physiologique Parce qu’il y a Comprendre comment Est-ce que l’être humain Classique fonctionne Ensuite personnaliser Avec les données Garmin Coros Strava Pour que ce soit Plus adapté à l’athlète Et c’est là souvent Qu’on se rend compte Qu’en fait Qu’un athlète de haut niveau C’est pas du tout La même chose Qu’un athlète lambda Parce qu’il est vraiment Très très shifté Il est vraiment Très très décalé Par rapport à l’athlète lambda Et après moi Je lui fais faire Des tests spécifiques Donc par exemple Si je veux savoir Exactement Comment réagit La fréquence cadagre Entre 17 et 21 degrés Parce que les Jeux Olympiques Ce sera entre 17 et 21 degrés Je le mets dans une chambre A 17.1 17.2 17.3 17.4 degrés Pour comprendre Justement comment Est-ce que sa fréquence cardiaque Drift Ou shift Par rapport à ça

Ermanno : Sachant que là On est encore pas Dans une condition Très multidimensionnelle Parce que tu vas la mettre Dans une chambre Ok T’as une mesure A un instant T Mais en fait Pendant les JO Même s’il fait 24 degrés Ça va pas être la même chose Elle va se transformer Il va y avoir de l’attaque Il va y avoir des supporters Ou au contraire Il va y avoir un gros orage Et puis elle va être Dans une cassure Elle va être toute seule

Joseph MESTRALLET : On va pas être Dans les mêmes conditions Non plus Ouais mais bien sûr Mais c’est pour ça Que je lui ai fait faire Un test parmi plein Donc là pour le coup C’est corrélé Deux caractéristiques C’est-à-dire Fréquence cardiaque Et température Mais en fait Le but c’est Que chaque Des 50 paramètres Soit corrélé Justement 2 à 2 Du coup Ça c’est un des gros points Compliqués justement De la data C’est que t’es obligé De faire beaucoup de tests Pour en fait Fixer tous les paramètres Et qu’il n’y en ait Qu’un seul qui bouge Pour voir justement L’évolution Et c’est vrai Que c’est pas évident D’où ce fameux

Ermanno : Digital twin Donc les 1000 cassandres Qui partent en même temps Et laquelle va arriver En premier Exactement

Joseph MESTRALLET : Et avec plusieurs simulations De vent Avec plusieurs simulations De les tomber A Yokohama Tu vois Ça c’est à prendre en compte Justement On est obligé De réduire la vitesse Dans les virages Parce que C’est slippery C’est glissant Et du coup Ça change aussi le modèle Donc tu vois Tout ce qu’elle aurait pu mettre Et gagner 3 secondes Dans chaque virage Là pour le coup T’es obligé De l’enlever De ton algo Et du coup Ça va te permettre Enfin C’était à prendre en compte Je sais pas dans quel sens Mais en tout cas C’est à prendre en compte Là dessus Et en fait Nous on teste Un maximum de trucs Et je pense Le gros impact De la data C’est que Justement Imagine Elle me dit Regarde Je te donne encore un exemple Sur l’UTMB 2023 2024 Je donne son plan de course A Rouscroft 5 jours avant Et il y avait un nuage Qui se baladait un peu Au-dessus de Chamonix Qui part La veille Et du coup Il fait genre 5 degrés de plus En prédiction Sur la course Pendant la journée Et du coup Je lui dis Attends Il faut absolument Que je change mon modèle Bim Je lui ai refait Son plan de pacing Et je l’ai fait accélérer Pendant la nuit Et ralentir Pendant la journée Parce que justement Il faisait plus chaud Et du coup C’est vraiment C’est des micro détails Comme ça Où en fait La météo Elle va changer Et en fait Là il y a quand même Une vitesse Alors que pour le coup Le coach Il aurait mis Je sais pas 2 jours A recréer son truc Parce qu’il fait tout A la main Moi pour le coup Vu que j’ai le modèle Les conditions de course J’ai juste à compute A mettre ensemble Et c’est comme ça Que ça fonctionne

Ermanno : A l’inverse Là on parlait Des 1000 digital twins De Cassandre Par exemple Est-ce que tu peux Lui dire aussi J’ai lancé Tes digital twins Sur les 1000 Déjà il y en a 800 qui arrivent Donc au delà De se concentrer Sur celles qui arrivent En premier Sur les 200 Qui n’arrivent pas Voilà pourquoi Elles n’arrivent pas Et donc ne fais pas ça En course

Joseph MESTRALLET : Oui bien sûr C’est un peu moins le cas En triathlon Parce qu’il y a peu de DNF Sur les courses de triathlon DNF

Ermanno : Did not finish Des abandons

Joseph MESTRALLET : Mais ça c’est sûr et certain Parce que c’est une course Qui est quand même plus courte Surtout en triathlon olympique Mais pour le coup En triathlon C’est exactement ça C’est en mode Le but C’est un peu ce que je dis A Tom C’est If you want to finish first First you need to finish Donc en fait C’est d’abord Il faut finir la course Pour au moins avoir une chance De finir premier Et ça c’est quand même fondamental Parce qu’il y a plein de gens Qui partent un peu en mode Ok je vais tenter Je vais suivre le premier Mais en fait Ils se crament complètement Et qu’ils abandonnent Et du coup là Le but c’est de se dire Ok la fourchette Dans laquelle je peux être Pour être sûr De finir en très bonne forme Et de pas avoir d’abandon Qui soit problématique Tu vois Tu me parlais aussi De l’entraînement Qu’on pouvait avoir 2022 Je lui fais faire Son planning de course Sur l’UTMB Et en fait Je me rends compte Que de nuit Elle est moins forte Que les autres Et en fait Elle a 3 BPM de plus En fréquence cardiaque Donc 3 battements Par minute cardiaque A cause de la nuit Et du coup Je me dis C’est peut-être la luminosité Une certaine forme De peur du noir Ou de La première chose A laquelle j’ai pensé Tu vois Mais c’est peut-être ça Je saurais pas l’expliquer Comme ça Mais voilà Et du coup Toute l’année d’après Je lui ai dit Bah ok Au lieu d’aller faire ta séance A 14h etc Tu vas faire ta séance A 23h30 Tu prends ta frontale Pour justement T’entraîner en fait A réduire cette peur du noir Et bah en fait A baisser tes BPM Dans ce type d’effort Elle a fait ça Et en fait L’année d’après Elle avait plus aucun problème On a pu accélérer Pendant la nuit Tu vois

Ermanno : C’est impressionnant Ça me fait penser à un truc Qui a rien à voir Mais tu vois Moi j’ai toujours eu peur Des aiguilles A tel point que J’avais fait Je faisais un test d’effort Avec mesure du lactate Sur tapis Donc tu sais T’es harnaché T’as l’électro Le CG électrocardiogramme Qui te mesure Donc là t’es pas sur La petite ceinture Cardio thoracique T’as vraiment T’as vraiment les données Exactes Et quasi en temps réel Et première piqûre Pour mesurer le lactate A l’oreille C’est même pas une piqûre C’est juste On te fait

Ermanno : Pour récolter une goutte de sang Donc tac Je me suis réveillé J’étais en train de prendre des gifles J’ai été à manger par terre Le médecin m’a dit Vous me faites 30 secondes Ou une minute d’arrêt cardiaque Et c’était juste un malaise vagal Parce que j’avais peur des piqûres

Joseph MESTRALLET : Et depuis

Ermanno : Je suis passé par d’autres problèmes Et notamment Après une chute On m’a conseillé De faire du dry middling Dry middling C’est un peu Comme de l’acupuncture Pour schématiser Mais en réalité Ça reste pas dans le derme On rentre à l’intérieur De la peau Et même on va jusqu’au muscle L’objectif c’est De stimuler les trigger points Donc les points de déclenchement Dans le muscle Je t’apprends rien Mais j’en parle aux auditeurs Et du coup C’est vrai que la première séance J’étais pas super rassuré Parce que moi qui ai peur des aiguilles Donc j’ai dit au praticien Écoute Faisons une chose Tu commences par les mollets Je m’allonge sur le ventre Comme ça je vois pas l’aiguille Je saurais que tu vas me piquer Mais je la vois pas C’est la première chose Et après on est passé sur Bon bah je vais commencer A retourner la tête pour les voir Donc on attaquait de l’avant Des jambes Et finalement C’est à force de cet entraînement là Que j’ai réussi A accepter Ou à supporter Les piqûres Et les aiguilles en particulier Donc maintenant Les tests d’effort Avec mesure de la tête Je peux les faire Mais voilà Finalement on est là dessus aussi Sur la peur du noir Bah t’as peur du noir Ok Je vais pas te faire aller Enfin Ou je suppose Que c’est peut-être Cette peur du noir Ou une baisse de la luminosité Parce que ça peut aussi être autre chose Si t’as des problèmes de vue Tu vois moins bien Et puis Bref Et Mais du coup C’est toujours qu’une question d’entraînement Finalement D’adaptabilité D’adaptation Et d’entraînement

Joseph MESTRALLET : Ouais bien sûr C’est l’athlète Qui s’adapte D’où la data

Ermanno : Qui sert à exprimer ça Ouais

Joseph MESTRALLET : Parce que Tu vois c’est tout bête Mais si je lui avais fait Un pacing Iso-luminosité Donc Sans variation Exactement Enfin En prenant pas en compte Ce caractère là En fait Elle aurait été 3 BPM au-dessus Et du coup Elle serait potentiellement Passée au-dessus de son seuil Parce que En fait On flirte avec la ligne rouge Pendant toute la course Même pendant toute la vie D’un athlète Où le but C’est vraiment d’essayer De s’approcher le plus possible De la course De la courbe D’adaptation justement Et en fait Bah imagine Moi je suis à 1 BPM De ma limite physiologique Et qu’en fait Bah là j’ai 3 BPM de plus A cause de la luminosité Bah ça marche pas Et donc en fait Tu vas fucked up ton athlète

Ermanno : Écoute Super intéressant Je pense qu’on a fait Un bon tour Ouais J’aime bien terminer Par deux questions La première Le podcast s’appelle Devenir très athlète A ton avis Quel est ton meilleur conseil Pour devenir très athlète T’as le droit d’intégrer De l’adaptation C’est quand même Ton terrain de jeu

Joseph MESTRALLET : Bah moi dans la question La façon dont je vois la question C’est de devenir Donc on n’en faisait pas avant Au contraire J’aurais tendance A pas mettre beaucoup de data Juste d’aller nager D’aller courir Il faut commencer simple Tu vois Et les gens Qui commencent trop Avec de la data En mode Ok bah je vais faire Mon premier triathlon Donc je vais faire Un test de VO2 max Je suis pas sûr Que ça soit la meilleure chose Pour moi Il faut juste En fait aller nager Et découvrir l’effort Et en fait Au fur et à mesure De De de l’amélioration De la perf En fait Bah on va se dire Ah bah j’ai besoin de ça Et j’ai besoin d’un mec Qui va s’occuper de mon sommeil Et j’ai besoin De faire un peu de pacing Etc Et tu vois J’ai un stagiaire Qui a couru la maxi race Ce week-end Moi j’ai dit Mais en fait C’est ton premier sans borne Juste Prends-le En mode Super kiff Passe une heure et demie Au ravito A discuter avec tes copains Juste comme ça Tu fais une première expérience De distance Et après L’année prochaine Là c’est pour le coup Je m’occupe de toi Et on va vraiment On va vraiment travailler à fond Et pour le coup On sera dans une vraie recherche De performance Et quand on devient Qu’on découvre un sport Faut vraiment y aller tranquillement Et je pense Faut vraiment en profiter

Ermanno : Ouais merci Et puis c’est

Joseph MESTRALLET : Effectivement valable C’est très C’est très antinomique Avec le discours que j’ai Avec les athlètes de haut niveau Mais je suis quand même Très attaché à cette notion De sport au plaisir

Ermanno : Mais secrètement J’espérais que tu répondes ça On revienne sur le Lâchez vos écrans Tu veux devenir triathlète Bah pour devenir triathlète Sors Va t’entraîner Et regarde pas la data Et finalement C’est valable aussi Dans toutes les sous-disciplines Du triathlon Ou même du trail T’en parlais Ton stagiaire Il a fait son premier 100 bornes Peut-être qu’avant Il faisait déjà du trail Et du 50 bornes Là tu peux jouer avec les datas Les analyser etc Mais si c’est ton premier

Joseph MESTRALLET : Mais bien sûr Kiff

Ermanno : Et ton premier triathlon Tu viens du court distance Tu montes sur Ironman Bah kiff en fait Regarde pas ta montre Va faire ton Ironman

Joseph MESTRALLET : Après t’iras à Hawaï Et après t’auras 51 autres Ironman C’est ça

Ermanno : Coucou Philippe Et puis la dernière question Où est-ce qu’on te retrouve Où est-ce qu’on te suit

Ermanno : Avec nos données Sur le site d’Enduro Ouais

Joseph MESTRALLET : Bah sur Il y a un legal site Justement qui vient de sortir Si ça vous intéresse D’aller faire un petit tour On est aussi pas mal présents Sur les réseaux Notamment LinkedIn C’est un domaine Que j’aime pas mal du tout Pour vulgariser Et Instagram aussi Avec Enduro Data Ça pour le coup En fait On a pas du tout parlé Pendant le podcast Mais c’est vraiment un truc Qui m’intéresse beaucoup C’est en fait Comment est-ce que tu transmets Cette petite part d’expertise Qu’on a développée Et du coup moi J’essaie de travailler pas mal En sciences ouvertes À essayer de transmettre De vulgariser Parce que je pense que Les gens peuvent énormément Être aidés en fait Par ce genre de réflexion Donc pour le coup J’essaie d’être le plus large Et le plus libre possible Pour partager tout ce qu’on fait Des réflexions Des algo etc Donc si vous voulez Suivre ça C’est sur LinkedIn Et sur Instagram

Ermanno : C’est vrai que je voulais Je voulais te taquiner là-dessus Parce que je trouve que Tu publies beaucoup sur LinkedIn Et bien justement Des posts de qualité Et donc c’est aussi un endroit Où on peut aller Vous retrouver Te retrouver Et puis aller Comprendre la donnée Que tu as Et les informations

Joseph MESTRALLET : Que tu partages C’est une petite fenêtre ouverte On ne peut pas tout dire forcément Parce qu’il y a les NDA forcément Mais en fait je pense que Dans la data Il y a la data pour la performance C’est 90% de mon taf Mais aussi la data pour le média Et en fait on a des sports Qui sont quand même Relativement compliqués à comprendre Que ce soit en trail Ou en triathlon Et du coup je me dis Ça peut être vraiment intéressant De donner en fait aux gens Une vision un peu plus data Pour comprendre en fait Qui est le meilleur Tu vois sur le T100 Je crois que c’était à Chicago On avait en torré La fréquence cardiaque Des gens Et moi je trouve ça énorme Parce que ça donne Une information supplémentaire Ça apporte du suspense en plus Je trouve que ça apporte Toute une grande dimension Et en fait on peut dire Regarde lui il est dans le groupe de tête Mais en fait il est dans le rouge Au niveau cardio Donc en fait il va peut-être craquer Et en fait il y a beaucoup plus De suivi de course Qui est fascinant Et ça je pense que la data C’est pas du tout en train De casser le suspense Au contraire ça va rajouter Au contraire

Ermanno : Mais on le voit sur d’autres sports La F1 Le tennis et autres Quand on a les données En temps réel Les données financières Physiologiques entre autres C’est juste impressionnant Quand t’es spectateur Tu regardes le sport D’une autre manière Et quand t’es pratiquant Là on t’appelle quoi

Joseph MESTRALLET : C’est vrai Exactement Super Merci beaucoup Merci beaucoup C’était hyper sympa De discuter avec toi Et voilà A très vite A très vite Ciao

Ermanno : C’était Devenir triathlète X OpenTri. Merci d’avoir écouté Cet épisode jusqu’au bout Nous on a pris Beaucoup de plaisir A l’enregistrer Alors si ça vous a plu Vous pouvez nous suivre Sur nos réseaux sociaux Instagram LinkedIn Et Facebook On se rejoint maintenant Sur devenir triathlète.com Vous allez retrouver L’ensemble des épisodes Mais aussi Des outils Des ressources Et des conseils gratuits Pour débuter Progresser Ou performer En triathlon On ajoute Toutes les semaines De nouvelles ressources Si vous avez une idée D’inviter N’hésitez pas A nous envoyer Un petit message Et si vous voulez Être accompagné Sur vos prochains Objectifs sportifs Connectez-vous Sur OpenTri.fr Et on se fera Un plaisir De vous aider Alors n’hésitez pas On se retrouve tout de suite Sur devenir triathlète.com Et OpenTri.fr Salut les sportifs