Fédération Française de Natation : Projet « Données Haute Performance »

Nov 22, 2022 | Blog

Le projet « Données Haute Performance », pour lequel la Fédération Française de Natation a sollicité Seenovate depuis la fin du premier Semestre 2022 s’intègre dans la stratégie globale d’accompagnement des athlètes de haut niveau.

Ce projet mobilise en interne les membres de la cellule haute performance de la Fédération et une équipe composée d’un chef de projet, d’un responsable technique et de consultants de la société de services informatiques pour mener à bien le développement de la future plateforme de données de haute performance.

L’objectif initial de cet outil est de migrer et de rendre cohérentes entre elles, les données stratégiques liées à l’athlète. Par exemple, on retrouve :

  • Des résultats de l’athlète depuis son plus jeune âge jusqu’à ses dernières participations,
  • Son parcours administratif, scolaire et professionnel en tant que sportif inscris sur liste ministérielle, ainsi que son évolution dans les différentes structures d’excellence,
  • Des caractéristiques de ses performances en compétition,
  • Etc.

Autre objectif prépondérant, il s’agit de doter les sportifs de haut niveau et leurs équipes techniques d’un outil unique de consommation et de visualisation de leurs données. Dans un contexte d’explosion des possibilités de collecte de données et par différents outils de mesure chaque jour plus novateurs, cette rationalisation est nécessaire afin que les équipes techniques se concentrent sur l’essentiel de leur expertise et non sur des tâches simples mais chronophages.

C’est dans ce domaine que le savoir-faire de Seenovate, expert depuis de nombreuses années dans la donnée et sa valorisation, est précieux.

Une équipe d’experts accompagne la FFN dans des domaines essentiels au projet comme :

  • L’assistance à maîtrise d’ouvrage permettant de comprendre le besoin du client et de définir son cadre d’intervention
  • L’architecture des données nécessaire pour préparer la solution technique adaptée aux cas d’usage en termes de fonctionnalités, de performances algorithmiques, et de sécurité informatique
  • La Data Science dans le but d’identifier, de comprendre, d’expliquer, puis de prédire des phénomènes tels que la performance sportive par des méthodes statistiques et informatiques (Machine-Learning, Intelligence Artificielle)
  • La Data Visualisation offrant aux consommateurs de la donnée le parcours le plus clair possible dans l’information qui s’offre à lui via la solution SAP Analytics Cloud, une des offres logicielles les plus performantes du marché.
  • Et surtout les sciences du sport, l’un des points forts de l’offre Seesports de Seenovate, apportant une expertise à la fois technique et scientifique pour l’analyse des données bio-physiologiques et sportives des athlètes.

En termes de perspectives, les premières réalisations livrées par l’équipe de Seenovate permettront dans les prochaines semaines de donner des réponses pertinentes à des questions centrales telles que :

  • L’impact réel de l’octroi d’un statut de sportif de haut niveau sur l’atteinte de l’excellence sportive
  • L’identification d’athlètes à fort potentiel en dehors des structures d’excellence

Une phase d’immersion en situation réelle de collecte ou d’utilisation de la donnée est recommandée pour préparer ou optimiser la solution technique. Naturellement, une bonne connaissance des besoins fonctionnels est essentielle pour fournir une prestation de qualité.

Dans ce cadre, Amara BOUDIB, Responsable Technique Seenovate sur le projet, a eu l’opportunité d’accompagner la cellule haute performance dans ses travaux de suivi des meilleurs nageurs lors du Championnat de France de Natation Petit Bassin, le jeudi 3 novembre 2022, à Chartres. Nous remercions les experts à la FFN pour leur accueil. Cette immersion nourrira la compréhension des enjeux de la FFN sur ce projet et permettra d’agrémenter les jalons d’idées nouvelles, conjointes, propices à un partenariat fort et durable.

Outils de collecte et utilisation de la donnée

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