Les courses de marathon sont devenues un phénomène mondial, avec une participation croissante toutes tranches d’âge et tous niveaux d’expérience confondus.
De son côté, l’intelligence artificielle (IA) a été intégrée de manière croissante dans les domaines de la santé et du fitness, et son utilisation est devenue de plus en plus récurrente chez les coureurs.
L’entraînement pour le marathon exigeant le respect de principes bien établis concernant les allures, le volume d’entraînement et la périodisation ; reste à déterminer si l’IA peut prescrire de manière fiable des programmes d’entraînement fondés sur des données probantes pour des épreuves d’endurance aussi exigeantes.
Pour faire le point sur le sujet, une étude* a été menée à partir des résultats de modèles d’IA de pointe : Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Haiku (Free), ChatGPT 4.0 (o-model), ChatGPT 0.1, ChatGPT 4 (free), Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash Thinking et DeepSeek R1.
Chaque modèle a été sollicité pour générer un plan d’entraînement de six mois pour un marathon, adapté à trois niveaux d’athlètes : débutant, intermédiaire et avancé.
Les résultats ont été comparés à la littérature scientifique évaluée par les pairs sur les déterminants de l’entraînement au marathon.
Forces de l’IA
La plupart des systèmes d’IA ont identifié des composantes clés de l’entraînement : la progression hebdomadaire du kilométrage et la répartition de l’intensité (plus de 80% à faible intensité), ce qui correspond aux théories actuelles de l’entraînement d’endurance.
Faiblesses de l’IA
Les réponses des IA variaient en précision et en exhaustivité.
Certains systèmes omettaient des détails importants (par exemple, le kilométrage hebdomadaire), ne faisaient pas clairement la distinction entre les niveaux des athlètes (les niveaux intermédiaire et avancé étaient regroupés), ou fournissaient des données de rythme incohérentes, en particulier pour les coureurs confirmés.
Perspectives d’amélioration
L’IA démontre un fort potentiel en matière de contenu d’entraînement accessible et structuré.
Les réponses correspondent souvent aux principes d’entraînement actuels mais des limitations importantes existent concernant la personnalisation et l’encadrement professionnel nécessitant une validation et/ou un paramétrage plus poussés.
En fait, plus vous la sollicitez et lui donnez d’informations, plus l’IA pourra être un bon coach !
Par Jérôme Sordello
* Montaruli, Nikolaidis, Racil, Maffulli, Migliaccio, Padulo. Artificial intelligence-generated marathon training programs: reliable tools in exercise prescription for athletic performance? Br Med Bull. 2026
Laisser un commentaire