Calculateur · Endurance
Calculateur d’allure course à pied (10k, semi, marathon)
Deux outils en un : prédis ton temps sur 10k, semi ou marathon à partir d’une course récente (formule de Riegel), ou calcule l’allure et les temps de passage nécessaires pour atteindre un objectif de temps.
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Formule de Riegel : T2 = T1 × (D2/D1)^1,06. Fiable entre ~3,5 min et ~230 min d’effort ; la précision baisse quand l’écart entre les deux distances augmente (une prédiction 10k→marathon est moins fiable qu’une prédiction 5k→10k).
| Distance | Temps de passage cumulé |
|---|
Allure = temps objectif ÷ distance. Splits calculés à allure constante par tranche de 5 km (dernier segment = distance restante).
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Utiliser cet outil dans mon suivi →La formule de Riegel
Publiée par l’ingénieur et coureur américain Pete Riegel dans Runner’s World en 1977, la formule prédit un temps de course à une distance D2 à partir d’un temps déjà réalisé à une distance D1 :
Riegel a dérivé l’exposant 1,06 empiriquement, en analysant des records du monde sur de nombreuses distances et disciplines. Ce n’est pas un simple facteur d’échelle : l’exposant > 1 traduit le fait que l’allure moyenne ralentit naturellement quand la distance augmente (accumulation de fatigue), pas juste une règle de trois.
La formule reste fiable pour des efforts entre environ 3,5 minutes et 230 minutes (un peu moins de 4h). Elle fonctionne mieux quand l’écart entre les deux distances comparées est modéré : un temps sur 5k prédit très bien un 10k, mais prédit moins bien un marathon, qui dépend aussi de facteurs que la formule ne capture pas (endurance spécifique, gestion du ravitaillement, entraînement réellement fait sur la distance longue).
Comment calculer son allure et ses temps de passage
À partir d’un objectif de temps, l’allure moyenne nécessaire est simplement : allure (min/km) = temps objectif total ÷ distance (km). Les temps de passage (splits) par 5 km s’obtiennent en multipliant cette allure par la distance cumulée. C’est une moyenne, pas une prescription rigide kilomètre par kilomètre : la plupart des coureurs expérimentés visent un léger negative split (deuxième moitié plus rapide que la première) plutôt qu’une allure parfaitement plate.
Un départ 10 à 15 secondes/km trop rapide se paie quasi systématiquement par un ralentissement bien plus important en fin de course — l’erreur de gestion d’allure la plus fréquente et la plus coûteuse, sur 10k comme sur marathon.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que la formule de Riegel ?
La formule de Riegel prédit ton temps sur une distance à partir d’un temps déjà réalisé sur une autre distance : T2 = T1 × (D2/D1)^1,06. Publiée par Pete Riegel dans Runner’s World en 1977, dérivée empiriquement de records du monde. L’exposant 1,06 traduit le ralentissement naturel de l’allure avec la distance.
La formule de Riegel est-elle fiable pour prédire un marathon depuis un 10k ?
La fiabilité diminue quand l’écart entre les deux distances augmente : une prédiction 5k→10k est très fiable, une prédiction 10k→marathon l’est nettement moins, car elle ne prend pas en compte l’endurance spécifique ni l’entraînement réellement fait pour la distance longue.
Comment calculer son allure de course à partir d’un objectif de temps ?
Allure par km = temps objectif total ÷ distance en km. Les splits par 5km s’obtiennent en multipliant cette allure par 5, de façon cumulative — l’allure moyenne nécessaire pour atteindre l’objectif à rythme régulier.
Faut-il viser une allure constante ou un negative split ?
Un negative split (deuxième moitié plus rapide) est la stratégie la plus fiable sur route, particulièrement sur marathon — un départ trop rapide se paie systématiquement en fin de course. Les splits de cet outil donnent l’allure moyenne cible, à utiliser comme repère.
Dans quelle plage de durée la formule de Riegel reste-t-elle valable ?
Fiable pour des efforts entre environ 3,5 minutes et 230 minutes (un peu moins de 4h). Au-delà (ultra-distance), d’autres facteurs (alimentation, marche, sommeil) dominent la performance et la formule perd en précision.
Pour aller plus loin
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