Vous devez penser l’analyse différemment. Dans cette leçon, vous apprendrez à quoi ressemble un processus d’analyse réussi et comment le faire vous-même.
L’analyse peut être accablante. Vous lisez des milliers d’articles et études scientifiques sur des centaines d’indicateurs de la performance et du bien être. Vous avez envie de collecter des tas de données analytiques. Vous essayez d’intégrer les données à des outils d’analyse. Quel est le but de tout cela?
L’analyse consiste à apprendre .
Pour réussir, les professionnels de la performance et athlètes doivent apprendre le plus rapidement possible. C’est le seul moyen de s’assurer que chaque nouvel objectif va être atteint et que chaque compétition sera abordé entièrement préparés et ou on est meilleur que la fois précédente. Malheureusement, l’apprentissage n’est presque jamais la priorité.
La plupart des entraîneurs, coachs et athlètes suivent le schéma suivant :
- Construction du programme.
- Plus ou moins d’individualisation (jamais assez).
- Analyse des indicateurs difficilement actionnables. Revenez à la construction du programme.
Où l’apprentissage s’est-il produit? Quel était l’intérêt de regarder les analyses? Pourquoi avez-vous même mis en place des analyses en premier lieu?
Cela nous laisse avec un processus décevant pour l’optimisation de la performance :
- Construisez un programme.
Il y a un meilleur moyen
Le Lean Startup , dont vous avez probablement entendu parler mais que vous n’avez peut-être jamais lu, préconise un processus beaucoup plus efficace que l’on peut appliquer à la performance :
- Créez un programme expérimental .
- Mesurez comment les athlètes réagissent à votre expérience .
- Découvrez si votre test a fonctionné ou non.
L’astuce cependant, c’est que vous commencez réellement par l’étape 3.
Tout d’abord, vous devez décider de ce que vous voulez apprendre selon votre objectif :
- trouver le volume tolérable ?
- l’athlète encaisse t’il l’entrainement ?
- Lui faut il moins ? Plus ?
- Est ce qu’il récupère bien ?
- La charge est sous contrôle ?
- Faut il faire plus de variation d’entraînement ?
- Faut il faire une décharge ?
- …
Ensuite, vous déterminez comment vous allez le mesurer. Et ce n’est qu’après cela que vous construisez votre expérience.
C’est la chose la plus importante de l’analyse! Si vous ne retirez rien d’autre de cette série, prenez ceci: avant de créer quoi que ce soit – séance, programme, modalités de récupérations, décidez de ce que vous allez apprendre en les construisant.
Ce processus rencontre un énorme succès dans les staffs de toutes tailles.
Choisissez une fenêtre de temps
Lorsque vous analysez vos données, vous devez choisir une fenêtre de temps qui a du sens : le microcycle, le mesocycle, le macro cycle… un block de travail. Ce n’est que dans son contexte que la donnée à de la valeur.
Des fenêtres de temps plus courtes signifient que vous apprendrez plus rapidement. Cela prend une semaine complète pour voir les changements de la charge hebdomadaire, mais cela ne prend qu’une minute pour analyser la charge, la variation d’exercices et l’impact sur l’athlète. On fait tous des erreurs, mais plus votre fenêtre de temps est petite, plus vous pouvez apprendre et modifier rapidement le plan.
En revanche, si vous choisissez une fenêtre temporelle trop petite, votre donnée sera inutile. Par exemple, il faut enchainer plusieurs semaine d’entraînement pour voir l’impact de la charge, et son volume tolérable par les athlètes. Vous ne voulez pas remettre en question votre plan avant qu’il ne puisse être significatif.
Pour nous en ce moment, la fenêtre de temps idéale est hebdomadaire. Charges hebdomadaires, données de bien être, etc. Ils assez clairs pour nous indiquer sur nous devons changer quelque chose, ce qui nous permet d’itérer rapidement.