L’IA peut-elle remplacer un coach de CrossFit ? Analyse et débat
04 juin 2025
Dans un sport où la programmation a une place centrale pour la performance sportive, l’intelligence artificielle s’impose comme un outil révolutionnaire. Mais peut-elle réellement remplacer l’expertise d’un coach expérimenté ? Analysons cette question avec deux exemples bien connus des crossfiteurs : la programmation pour un BMU et un 2000m rameur.
Création des programmes par l’IA️
Pour évaluer le potentiel de l’IA, j’ai demandé à Chat GPT de me créer deux programmations. La première devait permettre d’avoir son 1er BMU en 4 semaines et la seconde, d’améliorer son temps au 2000m rameur en 6 semaines. Ces deux progs mixaient donc technicité, travail d’endurance et de renforcement. De quoi tester la pertinence de l’IA. (Vous pourrez retrouver les 2 progs en bas de cet article).
Analyse programmation BMU
L’IA a construit le cycle de façon très méthodique. Chaque séance est composée de 3 blocs. Une première partie “force”, une seconde “technique” et une troisième “accessory”. Elle a donc de suite compris l’importance de développer sa force sur le haut du corps pour obtenir un BMU. Chaque semaine suit une progressivité, débutant par des tractions en tempo pour finir sur des tractions lestées. Sur ce premier bloc, on ne peut donc que noter sa pertinence.
Le second bloc “technique” laisse plus de place au doute. Les exercices sélectionnés sont très fréquents dans les programmations (transitions avec élastique, hips to bar…) mais peu voire aucun conseil ne sont donnés. Il est donc difficile pour un adhérent de comprendre la mécanique du mouvement et l’exécution demandé.
Enfin, la troisième partie “accessory” est également très sommaire. L’IA nous donne des pistes de travail tels que “travail de grip” ou “renforcement core” mais elle ne rentre pas dans les détails. L’athlète ne connait pas le volume de travail nécessaire ni les exercices qui pourraient développer ces qualités.
En conclusion, l’IA a cerné les pré-requis pour obtenir un BMU. La force et l’explosivité sont travaillées et ce, de façon progressive. Elle a également ajouté des blocs techniques pour comprendre la mécanique du mouvement. En revanche, l’IA ne donne aucune information pour exécuter correctement les mouvements. L’athlète doit se renseigner de son côté sur ce qui est attendu ou non. Elle indique de s’échauffer correctement mais là encore, aucune précision sur ce qui est à faire.
Analyse programmation 2000m rameur
Ce programme était demandé sur 6 semaines pour simuler un vrai cycle d’endurance. Là encore, l’IA a structuré de façon très progressive la programmation, montrant une très bonne compréhension de la périodisation.
Les deux premières semaines sont consacrées à l’augmentation du volume, visant un travail en endurance fondamentale. Une des trois séances de la semaine est dédiée à des intervalles mais l’intensité exigée n’est pas très élevée. L’athlète doit se concentrer sur sa cadence et non sur sa puissance.
Les 3e et 4e semaines amènent l’intensité à un autre niveau. Une séance est toujours dédiée à des intervalles mais cette fois-ci l’allure demandée est bien plus haute. Ces deux semaines incluent également deux séances de sprints sur des 10x200m à une puissance maximale. L’athlète passe donc d’une phase volume élevé/intensité modérée à volume modéré/intensité haute.
Les deux dernières semaines sont consacrées à la préparation du test final. La première séance de la 5e semaine est une simulation du 2000m pour analyser la stratégie et l’ajuster pour le vrai test la semaine suivante. L’IA a également prévu l’affûtage de l’athlète avec une “peak-week”. Pour faire simple, c’est une semaine où le volume est largement revu à la baisse pour que l’athlète récupère le mieux possible et puisse performer le jour J. L’intensité elle, reste très élevée. La dernière semaine est donc dévouée au test final. L’IA nous indique de nous échauffer spécifiquement pendant 15 min le jour J et de faire un cool down de 10 min une fois l’épreuve terminé.
A l’image de la programmation BMU, elle nous donne très peu de conseils techniques, hormis de “surveiller la fréquence cardiaque” et “d’adapter selon la fatigue”. Cette programmation n’est donc pas idéale lorsque la technique au rameur n’est pas bien maitrisée.
En conclusion, l’IA a très bien compris comment programmer un cycle d’endurance pour obtenir des adaptations physiologiques. En revanche, les conseils techniques manquent cruellement alors que l’efficience du mouvement impacte directement le temps final sur l’épreuve.
Quoi retenir de cette expérience ?
Systématisation et cohérence
L’IA performe dans la création de programmes cohérents et progressifs. Elle évite les erreurs de logique et maintient une structure rigoureuse. L’athlète est donc sûr d’avoir une surcharge progressive de semaines en semaines.
Rapidité d’éxécution
C’est sans doute le point majeur. L’IA produit des résultats instantanés là où un coach investit plusieurs heures pour concevoir un programme personnalisé. Cette efficacité peut clairement révolutionner la gestion du temps pour les coachs.
Accès démocratisé
L’IA est gratuite et accessible à tous. Elle permet d’offrir une programmation à des athlètes qui n’auraient pas accès à un coach, démocratisant ainsi l’expertise sportive.
Les limites de l’IA
Un programme générique, même excellent, ne peut remplacer l’analyse personnalisée d’un coach. L’IA ne peut pas :
– Évaluer la technique en temps réel
– Adapter selon les blessures ou la forme de l’athlète
– Comprendre les contraintes personnelles et professionnelles
– Détecter les signaux de surentraînement
Le rôle du coach est primordial pour ça. Lui seul connait son athlète et saura ce qui est bon ou non pour lui. L’IA propose des progressions linéaires alors qu’aucune vie humaine ne l’est. Un autre point que l’on a évoqué plus haut est le manque de conseils techniques. Un coach, que ce soit en présentiel ou en distanciel vous donnera des feedbacks techniques. Petit bonus, il pourra vous parer en gymnastique, ce qui est évidemment impossible avec l’IA.
L’IA comme atout stratégique
L’IA peut servir de base pour les programmateurs expérimentés. Ces coachs maitrisent déjà les concepts de planification d’entraînement et donc ils peuvent s’appuyer sur ces modèles pour individualiser le suivi. Cet outil est également très pertinent pour analyser les données des athlètes. L’IA peut traiter des volumes importants de données, vous pouvez donc créer des tableaux de suivi très précis en quelques minutes.
En revanche, l’IA ne pourra jamais se substituer à l’expérience d’un coach. Lui seul peut analyser finement son athlète et adapter l’entraînement au plus près de ses besoins. Ce professionnel sera également indispensable lors des phases plus critiques comme les retours de blessures ou la préparation à une compétition.
L’avenir réside donc dans une complémentarité entre le coach et l’IA. L’IA ne remplacera pas l’expertise d’un professionnel mais elle peut lui permettre de gagner du temps pour optimiser la programmation.
