Analyse de la course de Marathon de Sifan Hassan sur son marathon Olympique

« Ai-je bien couru » ? pour tirer parti des « mauvaises courses » savoir l’analyser.

« Ai-je bien couru » ? est la sempiternelle question que nous nous posons à l’arrivée d’une course juste après avoir franchi la ligne d’arrivée.  Cette question nous taraude et le pire est que nous ne savons pas y répondre.

En tant que chercheur cela fait des années que je travaille pour vous permettre de pouvoir ENFIN être satisfait de votre course : en répondant :

Oui tu as optimisé ta vitesse de course avec la forme que tu avais ce jour là

Non tu aurais pu mieux faire et voici comment !

Nombre de mes articles scientifiques https://publications.billatraining.com/ analysent la course des meilleurs marathoniens et je vous promets que si vous me proposez des fichiers CSV ou.fit de vos marathons ou de vos athlètes je pourrai avancer plus vite et eux aussi sur leur course en souffrant moins en plus !

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://publications.billatraining.com/publications/2020/Race_Analysis_of_the_Worlds_Best_Female_and_Male_.pdf

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://publications.billatraining.com/publications/2022/marathon_perf_oscillations.pdf

Ce blog va tout simplement analyser la course de la Championne Olympique de Marathon après que Florent ais eu la ténacité du marathonien chercheur de revivre le marathon afin de noter les temps de passage de Hassan Sifan (pas facile du tout). Les esprits rigoureux un peu chagrins car il s’agit ici d’un modeste Blog et non d’une publication scientifique, crieront à l’erreur de mesure. Oui certes, mais il s’agit d’un temps par km et non par mètre. Par conséquent l’erreur de mesure de temps pas se diluer dans le flow des 1000m !

Merci toutefois aux esprits malins de me l’avoir porté à votre attention 😉

Donc voici ses chronos pour ceux qui veulent vérifier après avoir tout regardé à nouveau vous pourrez ainsi le faire.

kilometerstime (s)vitesse (km/h)
1217,0016,59
2430,0016,74
3635,0017,01
4841,0017,12
51048,0017,18
61242,0017,39
71450,0017,38
81667,0017,28
91871,0017,32
102078,0017,32
112284,0017,34
122491,0017,34
132690,0017,40
142875,0017,53
153074,0017,57
163295,0017,48
173523,0017,37
183747,0017,29
193950,0017,32
204168,0017,27
half4405,0017,27
224587,0017,27
234795,0017,27
245003,0017,27
255197,0017,32
265394,0017,35
275598,0017,36
285792,0017,40
296043,0017,28
306242,0017,30
316423,0017,38
326595,0017,47
336787,0017,50
346983,0017,53
357183,0017,54
367373,0017,58
377577,0017,58
387776,0017,59
397972,0017,61
408170,0017,63
418359,0017,66
428543,0017,70
Marathon8575,0021,94
Les temps de passage de son marathon Olympique Paris 2024

Et cela donne en graphe (figure 1) : On voit bien son finish qui passe largement au-dessus de sa vitesse critique alors que toute la course elle reste largement en dessous (figure 2 à seulement 84,7% de celle-ci alors que les records du monde se font à96% tels que nous l’avons vu sur le dernier blog et cf. articles scientifiques donnés ici en référence).

Elle est tellement en dessous qu’elle ne ralentit pas dans la côte (en rouge dans le tableau au 28 et 29em km)

Figure 1

Figure 2

La figure 3 nous montre la répartition de sa vitesse en % de la vitesse critique autour de la moyenne

La figure 4 nous illustre la répartition de sa vitesse autour de la moyenne. Le pic de l’histogramme correspond à la vitesse la plus fréquente : 17,36 km/h c’est ce que l’on l’appelle le mode qui est ici = à la moyenne : donc on a une distribution de sa vitesse qui apparait suivre une loi dite « normale ».

Lorsque le mode est égal à la moyenne dans un ensemble de données, cela peut indiquer que la distribution des données est symétrique et, dans certains cas, que la distribution est normale (ou gaussienne). Voici quelques points clés pour comprendre cette situation :

Symétrie de la distribution : Si la distribution est symétrique, cela signifie que les données sont réparties de manière égale autour de la moyenne. En d’autres termes, il y a autant de valeurs en dessous de la moyenne qu’au-dessus.

Lorsque la distribution est symétrique, le mode (la valeur la plus fréquente), la médiane (la valeur qui divise les données en deux parties égales), et la moyenne (la somme des valeurs divisée par le nombre de valeurs) tendent à être égaux ou très proches.

Figure 4 la répartition de vitesse de Sifan Hassan

La médiane est la vitesse qui sépare 50% des vitesses les plus élevées de sa répartition de vitesse, de celles des 50% les plus basses. Ici sa médiane est également de 17,36 km/h.

Donc elle a réparti sa vitesse pour être capables de terminer vite en courant à un % très faible de sa vitesse critique gardant la possibilité de tolérer un déficit d’oxygène (réserve de 193m voir le dernier blog) et donc de lancer un sprint de loin en finissant les 195 derniers mètres du 42,195 km à fond !

Cela dépasse toutes les petites polémiques de savoir si elle bousculé ou non la recordwoman du monde. Ces polémiques nourrissent les podcasts sur parfois plus de 1h et franchement pour ce genre de moment je préfère le comptoir de mon bistrot favori (j’adore les bistrots de mon village et de Paris en restant au comptoir bien entendu). Mais aux brèves de comptoir, je préfère les véritables et les bonnes ! pas sur le sport et la performance (surtout celles qui parlent de dopage sans preuves, le simple « délit de performance »).

Le film Brèves de Comptoir😂

Je préfère les véritables et les bonnes ! pas sur le sport et la performance (surtout celles qui parlent de dopage sans preuves, le simple « délit de performance »).

La semaine prochaine j’analyserai les 6 marathons de Paris d’un traileurs qui m’a gentiment transmis ses données après que nous nous soyons rencontrés sur son 4em tous des 25 bosses !

Parcours dantesque que je vous recommande pour préparer un trail ou piqueniquer.

Oui nous sommes encore un peu en vacances ainsi

Et en prime, il y a même une plage au milieu 

https://www.billatraining.com

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