lundi, avril 29, 2024
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Biomécanique : les mathématiques aident à optimiser les performances du cheval de courses

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Biomécanique : les mathématiques aident à optimiser les performances du cheval de courses

Si les chiffres ne sont pas vivants, ils peuvent cependant renseigner sur de nombreux facteurs qui entrent en jeu lors des courses hippiques. Quel cheval choisir pour telle course en particulier, quand faut-il le ralentir ou au contraire accélérer ? Les réponses à ces questions peuvent faire toute la différence, sans aller pourtant jusqu’à garantir la victoire.

 

Les courses de chevaux sont aussi imprévisibles que rentables. À chaque instant, un cheval qui a pourtant l’étoffe d’un gagnant peut ralentir, trébucher et perdre sa place dans le peloton de tête. Ce sont ces imprévus qui rythment les épreuves, la victoire étant toujours aléatoire, même lorsqu’elle est censée, sur le papier, récompenser des années d’entraînement intense.

Mais une nouvelle étude vient bouleverser ce paradigme en assurant pouvoir prédire où et quand un cheval va ralentir ou accélérer sur une piste de course. Ces connaissances pourraient changer la donne. Les performances d’un cheval de courses ne seraient plus le fruit du hasard ou soumises aux aléas du parcours, mais relèveraient de facteurs bien réels. Mais les mathématiques peuvent-elles vraiment modéliser ce qui relève du vivant ?

Les chercheurs sont partis des vidéos de trois courses de chevaux à Chantilly, avec chacune une longueur et une trajectoire différentes, pour construire leur analyse. Sur chaque longueur de piste, ils ont utilisé une combinaison de données pour prédire quand un cheval a besoin de libérer un maximum d’énergie pour atteindre son plein potentiel. Le modèle mathématique prend en compte l’effort produit par chaque cheval, sa consommation moyenne d’oxygène, la force de propulsion et le contrôle de la locomotion. À partir de ces facteurs, les chercheurs ont pu déterminer la vitesse optimale du cheval à différents endroits de la course et identifier les freins potentiels susceptibles de le ralentir ou de lui faire perdre l’équilibre.

Ainsi, il est notamment observé que les pur-sang ont tendance à démarrer une course en trombe, atteignant leur vitesse maximale environ 200 à 300 m après le départ, avant de ralentir l’allure à l’approche des virages. À la sortie des courbes, les chevaux augmentent généralement leur vitesse.

Ce modèle mathématique vise à expliquer pourquoi et comment le cheval doit réguler sa vitesse au cours d’une course afin d’optimiser ses performances, selon la distance à parcourir, mais aussi la forme et la topographie de la piste. Quel est alors le secret pour gagner ? L’étude montre que c’est l’endurance du cheval qui détermine le résultat final. De même, la force d’accélération d’un cheval compte plutôt au début, à la fin de la course et à la sortie des virages.

Cependant, il est important de noter que, comme tout calcul mathématique qui essaye de modéliser le vivant, une part d’incertitude demeure. Les simulations obtenues reflètent une course idéale à un instant T, mais ne permettent pas de prédire comment tel cheval se comportera pendant telle course en particulier. Elles sont là pour offrir une stratégie afin de gagner en performance, constituent un support pour analyser les efforts de chaque cheval et pour mieux l’accompagner dans sa course, et surtout pour choisir le cheval adapté à chaque course.

Les résultats pourraient également permettre de concevoir des pistes visant à optimiser les accélérations en course. Selon cette étude, il est évident que les virages serrés avec un rayon inférieur à 100 m nuisent aux performances et doivent être évités, surtout au début et à la fin de la course. De même, placer les pentes ascendantes en fin de parcours plutôt qu’au début ou au milieu permettrait aux chevaux d’atteindre leur vitesse maximale plus rapidement, ce qui apparaît comme la stratégie gagnante.

Ce même type de modélisation est utilisé pour analyser les courses humaines sur des distances similaires. Le modèle a juste été adapté à la biomécanique et à la dynamique des performances équines. Les données obtenues doivent maintenant être appliquées à l’entraînement du cheval athlète.

 

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