Un coureur utilise l'IA pour préparer son entraînement

Un coureur qui s'entraînait quatre fois par semaine depuis plusieurs années a décidé de faire appel à une plateforme d'IA appelée Gemini pour l'aider à battre son record personnel sur 10 km. Son ancien temps était de 46 minutes et 52 secondes, et son objectif était de terminer en moins de 45 minutes, idéalement en 43 minutes, lors des 10 km de l'Odyssea à Paris, le 4 octobre 2026.

Des ajustements nécessaires dans le plan d'entraînement

Le coureur a commencé à s'entraîner au printemps de l'année précédente, ce qui lui laissait 28 semaines de préparation. Il a d'abord effectué un test de Cooper réduit pour déterminer sa VO2max, une mesure de la capacité aérobie, puis a établi des consignes claires à suivre par l'IA. Celles-ci portaient notamment sur son âge, son poids, ses données de fréquence cardiaque, ses antécédents de blessures, son volume d'entraînement actuel, la date de la course et ses records personnels.

Les premières difficultés avec l'IA

Au départ, l'IA proposait des séances trop intenses pour le niveau de forme actuel du coureur. Une séance, par exemple, exigeait une forte augmentation de l'allure et de l'intensité en peu de temps. Le coureur a dû revoir ses instructions et ajouter des règles précises pour que le plan corresponde à ses capacités. L'IA a aussi d'abord suggéré un plan de 12 semaines au lieu des 28 semaines prévues, ce qui a nécessité des ajustements supplémentaires.

Un effort manuel et un suivi à assurer

Une fois les instructions corrigées, l'entraînement a bien progressé. Toutefois, le coureur devait saisir manuellement les séances dans son application Garmin Connect, une tâche plus chronophage que l'utilisation d'applications d'entraînement dédiées. Il a également converti des fichiers .fit au format CSV pour les analyser, ce qui ajoutait des étapes supplémentaires. Pour garder une trace de tout, il a utilisé un tableur Google Sheets et a ouvert de nouvelles discussions avec l'IA toutes les quatre semaines afin de maintenir la continuité.

Une IA qui s'adapte aux imprévus de la vie réelle

L'IA a fait preuve de souplesse en adaptant le plan d'entraînement aux situations de la vie quotidienne, comme un voyage de noces comportant un dénivelé ou des jours où le coureur ne pouvait pas s'entraîner. Plutôt que de simplement suggérer de reporter les séances, Gemini a modifié le plan pour l'adapter aux circonstances. Lors des dernières semaines avant la course, l'IA a réduit à la fois le volume et l'intensité afin que le coureur soit bien reposé et prêt pour l'événement.

Le jour de la course : un succès et un bilan

Le jour de la course, le coureur est parti sur une allure cible de 4 minutes et 17 secondes par kilomètre, et a maintenu un effort constant en suivant d'autres coureurs sans regarder sa montre. Il a terminé en 43 minutes et 9 secondes, soit légèrement au-dessus de son objectif de moins de 43 minutes, mais en battant tout de même son ancien record de 3 minutes et 43 secondes. Malgré quatre courtes pauses de marche, le coureur s'est dit confiant quant à sa performance.

Projets futurs et réflexions sur l'IA

Avec du recul, le coureur exprime une certaine incertitude quant à l'utilisation de Gemini. Il note que d'autres plateformes d'IA, comme Claude d'Anthropic, ont depuis réalisé des progrès notables, notamment grâce à des outils d'intégration avec des applications comme Strava et Coros Training Hub. Le coureur indique également avoir alterné entre différentes IA, dont Gemini, Claude et ChatGPT, afin de varier les séances et de vérifier la cohérence de chaque plan. Il souligne l'importance de garde-fous lors de l'utilisation de l'IA, notamment pour s'assurer que l'IA ne pousse pas trop fort et pour vérifier la pertinence de chaque séance. Pour les courses à venir, en particulier un marathon, le coureur prévoit d'utiliser une application d'entraînement traditionnelle afin d'éviter d'éventuelles erreurs de programmation.