Le cyclisme est l'une des activités physiques les plus agréables pour les êtres humains. Avec le vélo, nous pouvons contribuer à relever les défis du changement climatique, nous pouvons exercer notre corps de manière ludique et nous pouvons également atteindre un haut niveau de performance physique. Mais avez-vous déjà pensé aux mouvements complexes que vous effectuez lorsque vous vous déplacez? Plus précisément, quelle est votre efficacité de pédalage et comment pouvons-nous la déterminer et l'améliorer?
L'efficacité du pédalage est influencée par un certain nombre de facteurs liés aux phénomènes du mouvement des jambes, tels que les angles, la vitesse à laquelle les jambes se déplacent et également les muscles impliqués dans le processus de pédalage pour produire une force efficace sur la pédale. C'est cette force effective qui détermine l'efficacité du pédalage et en la mettant en relation avec la force totale exercée sur les pédales, il est possible d'évaluer la technique de pédalage. De nombreuses technologies existent aujourd'hui pour déterminer l'efficacité du pédalage et l’activité musculaire, mais leur coût et leur complexité ont limité leur utilisation dans le cyclisme. L'objectif est de trouver une méthode alternative pour déterminer l'efficacité du pédalage et aussi pour déterminer les facteurs qui influencent ce phénomène, en sachant par exemple comment les muscles sont activés. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle peut résoudre de nombreux phénomènes complexes, et l'une de ses techniques, l'apprentissage automatique, peut prédire un paramètre ou estimer un signal à partir des données obtenues sur le cycliste.
L'idée est qu'en capturant le mouvement des jambes du cycliste, toutes les données sont obtenues et, grâce à une technique d'apprentissage automatique, une nouvelle façon de déterminer l'efficacité du pédalage est trouvée et une nouvelle méthode pour déterminer l'activité musculaire est proposée. Ces outils peut être intégrée dans les compteurs de vélo existants et il est également possible de mieux comprendre les facteurs de mouvement qui influencent l'efficacité du pédalage, ce qui permettra de donner de meilleurs conseils au cycliste pour améliorer sa technique.