Mesurer les forces de propulsion et de freinage du sprint avec des capteurs portés
Laboratory and Field Validation of Wearable-Based Anteroposterior Ground Reaction Force Estimation During Running, Acceleration and Deceleration
Valider, en laboratoire et sur le terrain, l’estimation de la force de réaction au sol antéro-postérieure à partir de semelles instrumentées et de centrales inertielles, en accélération comme en décélération, chez des athlètes de haut niveau.
La composante antéro-postérieure de la force de réaction au sol (AP-GRF) traduit la propulsion et le freinage de la foulée. En accélération, savoir orienter sa force vers l’avant est directement lié à la performance ; en décélération, l’athlète doit produire de fortes forces de freinage.
Sa mesure exige habituellement des plateformes de force ou un tapis instrumenté, ce qui la cantonne au laboratoire. Une approche portée — semelles instrumentées et centrales inertielles fixées aux pieds — a déjà donné des résultats prometteurs en accélération maximale. L’étape suivante : l’étendre à la décélération et à une population d’élite.
Semelles instrumentées et centrales inertielles (IMU), comparées aux plateformes de force du laboratoire.
Deux études complémentaires
1IBHGC — Paris
Accélération et décélération sur tapis instrumenté
Une semaine de collecte à Paris : essais à différentes vitesses avec accélérations et décélérations contrôlées. Objectif : caractériser l’AP-GRF au freinage, puis adapter et valider le modèle de deep learning existant (validation indépendante des participants, R², RMSE, MAE).
2Laboratoire d’analyse du mouvement — Toulouse
Sprint chez des rugbymen et rugbywomen professionnels
Nouvelle base de données : sprints maximaux au sol enregistrés simultanément avec les capteurs portés et des plateformes de force. Objectif : valider le modèle d’accélération sur une population experte et tester sa robustesse selon le sexe et le niveau de performance.
Question de recherche
Un système porté combinant semelles instrumentées et centrales inertielles peut-il estimer avec précision la force de réaction au sol antéro-postérieure en accélération et en décélération, par rapport à un tapis instrumenté, chez des athlètes de haut niveau ?
Ce que vous allez apprendre
Biomécanique expérimentale et analyse des forces de réaction au sol
Capteurs portés et synchronisation de signaux multimodaux
Machine learning et validation statistique de modèles
Mécanique du sprint et de la décélération
Programmation scientifique en Python et visualisation de données
Transfert de méthodes de laboratoire vers le sport de haut niveau
Profil recherché
Formation ingénieur ou master en mécanique, biomécanique ou domaine proche
Goût pour l’expérimentation et l’implémentation d’algorithmes numériques
Bonne maîtrise de Python
Anglais B2 minimum
Atouts : compétences en biomécanique et machine learning, intérêt marqué pour la performance sportive
Encadrement et candidature
Stage réalisé au LAAS-CNRS ainsi que chez HUMET et Movi-Lab à Toulouse, encadré par Bruno Watier et Galo Maldonado. Envoyez votre lettre de motivation aux deux encadrants.