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Le sport comme terrain d’expérimentation

Depuis longtemps, l’EPFL est impliquée dans le domaine du sport, à l’image de sa collaboration avec le Team Alinghi. Aujourd’hui, ses laboratoires s’impliquent toujours plus dans ce domaine, véritable vecteur de transfert de technologies

Au bord du Léman.
Au bord du Léman.

L'Ecole polytechnique fédérale de Lausanne fête cet automne le 50e anniversaire de son accession au statut fédéral. Elle propose une série d'articles sur ses différentes facettes.

Le domaine du sport ne se résume pas à la simple performance. Dans sa définition la plus large, il entretient des relations étroites avec le monde de la science et se présente comme un ensemble: de l’athlète à l’entraîneur, des infrastructures aux équipements de sport, du public aux événements sportifs tels que les Jeux olympiques de la Jeunesse (JOJ 2020) qui auront lieu à Lausanne en 2020.

Lausanne 2020, un laboratoire géant

Quoi de mieux pour l’EPFL que de mettre en œuvre le fruit de ses recherches sur le terrain? «Les sportifs sont à la pointe de leur domaine, ils sont prêts à tester rapidement de nouvelles technologies et à donner un retour intéressant sur leur utilisation», explique Pascal Vuilliomenet, chargé de projet à la vice-présidence pour l’Innovation.

Parmi les projets qui prendrons vie à l’occasion des JOJ 2020, le Laboratoire de muséologie expérimentale a développé – avec l’UNIL et la startup Technis – un dispositif pour faciliter les bilans de santé. Il pourra être testé dans sa première version lors des portes ouvertes de l’EPFL. Le système offrira à terme des expériences immersives invitant le participant à effectuer une série de mouvements dans des environnements ludiques. Les capteurs de mouvement par imagerie vidéo permettent d’obtenir des informations sur la motricité de l’individu, afin de lui proposer un entraînement personnalisé.

En lien avec ces développements, le Centre Sport et Santé du Service des sports UNIL/EPFL participe au développement de l’application Katapult, qui a pour but de récolter et centraliser les données personnelles afin d’optimiser les performances des athlètes et permettre aussi à tout un chacun de documenter son état de santé général. Connectée au dispositif précédent ainsi qu’à des traqueurs tels que les montres, Katapult effectue un travail de monitoring hors pair, permettant de gérer le partage des informations auprès de spécialistes sélectionnés et de générer des programmes d’entraînement individualisés grâce à l’intégration de l’intelligence augmentée. En 2001, l’EPFL s’est lancée dans l’aventure Alinghi en tant que conseillère scientifique. Ce projet majeur a permis aux chercheurs impliqués de sortir les technologies des laboratoires pour les tester en conditions réelles.

L’union fait la force

Aujourd’hui, les liens entre innovation et sport sont plus étroits et vont au-delà de projets ponctuels. Vingt-sept laboratoires de l’EPFL sont impliqués dans des projets de recherche et développement en lien avec le sport: quantification de soi, équipements, mouvement et position, analyses de données et expérience spectateur. Depuis 2018, neuf institutions, dont l’EPFL sont regroupées dans le réseau académique pour le sport Smart Move, qui veut faire de la région Lausannoise un leader pour l’innovation dans le sport. Le réseau travaille sur des projets interdisciplinaires, et bon nombre de ses membres sont impliqués dans Lausanne 2020. Smart Move est le partenaire académique de Think Sport, un réseau permettant de créer le dialogue entre les acteurs de la recherche et de l’innovation et les différentes parties prenantes dans le domaine du sport, afin d’accélérer les collaborations avec l’industrie notamment.

La force de l’alliance entre sportifs et chercheurs réside dans la vision à long terme qu’elle offre. Les connaissances bâties à travers le projet Alinghi ont largement dépassé les domaines étudiés initialement, avec des applications dans l’aviation ou l’aérospatial. La dimension sport-santé ne déroge pas à la règle. Le capteur de Gait Up, une start-up de l’EPFL, est utilisé pour analyser la foulée des athlètes durant une course de longue distance grâce à des algorithmes. Le même outil permet de déceler des maladies telles que Parkinson sur le modèle de marche des personnes âgées.