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Filière équine : quand les nouvelles technologies modernisent le suivi du cheval athlète

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Filière équine : quand les nouvelles technologies modernisent le suivi du cheval athlète

La start-up française Arioneo, créée en 2014, a fait le pari d’ouvrir la filière équine au Big data et à l’Internet des objets (IdO). La jeune société, labellisée par le pôle de compétitivité Hippolia, a levé 1,1 million d’euros pour développer ses produits dédiés au monde du cheval. Son boîtier embarqué, Equimetre*, doté de capteurs connectés, propose ainsi une analyse détaillée des paramètres de bien-être et de performance des chevaux de course. Il livre ensuite une interprétation simplifiée des données recueillies destinée à l’entraîneur. Ce nouveau dispositif de suivi médical sportif appliqué aux équidés devrait être commercialisé dès l’an prochain.

 

filiere equine equimetre ArioneoAvec Equimetre, l’optimisation des performances sportives de chaque cheval passe par la surveillance de son état de santé. Ainsi, à l’aide de capteurs connectés à une plate-forme Big data, ce dispositif portable mesure et analyse, en temps réel, l’activité physique et physiologique du cheval athlète. La température corporelle, les fréquences cardiaque et respiratoire, la propulsion, les accélérations, la vitesse de pointe, le temps de récupération ou encore la résistance à l’effort sont autant de données récoltées par l’application, en course ou à l’entraînement, grâce aux capteurs fixés au niveau de la sangle. L’objectif est de suivre les performances, de détecter précocement tout problème de locomotion (boiteries, etc.) et de réduire le risque de blessures fatales, notamment celles dues au surentraînement (fractures de stress, etc.), contribuant ainsi à limiter les interventions vétérinaires.

La nouveauté consiste à générer un rapport complet, via un algorithme qui compare les données recueillies avec celles qui concernent les conditions extérieures, le taux d’humidité et le type de terrain. Les entraîneurs et les propriétaires disposent alors d’un outil personnalisé et quantitatif sur la santé et la performance de leurs chevaux pour mieux individualiser et programmer les entraînements (intervalles, fond, endurance, vitesse, etc.), voire détecter les futurs champions. Plutôt que de retranscrire les données obtenues sous la forme de graphiques ou de tableaux, l’application replace l’ensemble des informations dans leur contexte particulier (météo, sol, etc.) et les interprète, pour tel cheval et au jour le jour. Sans se substituer à l’entraîneur, Equimetre entend lui permettre d’appliquer les méthodes de suivi de la performance aux équidés en lui fournissant des statistiques complémentaires, croisées, dont il ne dispose pas aujourd’hui. Il peut notamment comparer la condition physique des chevaux qu’il entraîne avec des performances passées et détecter leurs aptitudes sur différents terrains, distances et températures extérieures.

À plus court terme, la première levée de fonds d’Arioneo permettra d’accélérer le développement et la commercialisation d’un autre produit innovant pour la filière équine. Depuis décembre dernier, la start-up travaille en effet pour la marque Fouganza (Decathlon) à une couverture dotée d’un nouveau capteur capable d’analyser le confort du cheval en croisant ses paramètres physiologiques avec des données contextuelles comme la température extérieure ou le taux d’humidité. Ces informations sont ensuite facilement exploitées par le cavalier via une application à l’interface intuitive. L’objectif est de lancer, dès septembre 2016, une nouvelle version de ce capteur qui devrait analyser davantage de paramètres et être intégré à tous les types de couvertures.

Ces deux innovations devraient permettre à Arioneo de se spécialiser, dans les cinq années à venir, dans le recueil et l’analyse de données physiologiques et sportives équines. Les deux jeunes cofondateurs, passés par Le Tremplin, l’incubateur dédié au sport professionnel, visent un développement rapide, dès cet hiver, en Europe et à l’international.

 

* http://www.equimetre.fr/

 

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