Modélisation bioénergétique

Création de modèles computationnels pour interpréter les données physiologiques et prédire la performance athlétique.

Aperçu

Ce projet implique la création de modèles computationnels pour interpréter les données physiologiques et prédire la performance athlétique. En intégrant les données métaboliques et cardiorespiratoires, nous développons des cadres mathématiques qui peuvent prévoir les résultats de performance et guider les décisions d’entraînement.

Le travail de modélisation bioénergétique représente une force fondamentale du laboratoire LPEBA, combinant les principes de physiologie de l’exercice avec des approches de science des données.

Objectifs

  1. Développer des modèles prédictifs de performance athlétique
  2. Intégrer les flux de données métaboliques et cardiorespiratoires
  3. Valider les modèles avec des données de terrain provenant de divers sports

Méthodologie

  • Modélisation mathématique des systèmes énergétiques pendant l’exercice
  • Approches d’apprentissage automatique pour la prédiction de performance
  • Validation croisée avec des données de laboratoire et de terrain
  • Intégration de multiples paramètres physiologiques

Équipe

  • Jérémy Briand (Chercheur principal)
  • Jonathan Tremblay (Investigateur principal)
  • Guy Thibault (Consultant)

Financement

Recherche autofinancée

Logiciels associés

  • runrgetics - Paquet R pour l’analyse de l’énergétique de la course

Publications principales

  • Briand, J. et al. (2025). Quantifying metabolic energy contributions in sprint running: a novel bioenergetic model. European Journal of Applied Physiology

  • Briand, J. et al. (2025). Bridging inductive and deductive reasoning: a proposal to enhance the evaluation and development of models in sports and exercise science. Sports Medicine

Calendrier

Statut : Actif
Date de début : Janvier 2022
Statut : En cours


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