Speaker 1 (00:00.96)
Temps d'arrêt, le podcast sur l'art et la science du coaching, animé par Coach Frank, présenté par Très Bon Point. Bienvenue à Temps d'arrêt.
épisode 135 intelligence artificielle application pour le coaching et rôle de l'humain avec Selim Gilon Ph. D.(c) bonjour tout le monde c'est coach frank qui est avec vous mon intention avec temps d'arrêt est de déconstruire tout ce qui touche à l'art et la science du coaching parce que ma mission et bien c'est de créer une expérience sportive positive pour toutes les personnes francophones en maximisant les bienfaits du coaching avec temps d'arrêt je contribue à cette mission en questionnant le statu quo
en discutant avec des personnes expertes du sport et de l'activité physique et en partageant les dernières avancées scientifiques. Au quotidien, je contribue à cette mission comme professeur en kinesiologie à l'Université du Québec en Outaouais et comme conseiller pour des entraîneurs et des professionnels de la santé. Si tu viens de découvrir T avec Coach Frank, abonne-toi et évalue le podcast sur ta plateforme préférée. Pour nos fidèles auditeurs et auditrices, suivez-nous sur les médias sociaux, à rebord sur Coach Frank PhD, dans un mot.
et partagez avec vos amis. Ça prend 5 secondes et ça va contribuer à ton développement ainsi que celui de ton réseau sportif. Pour l'épisode d'aujourd'hui, mon invité est Selim Gilon , étudiant au doctorat. Selim Gilon, 25 ans, est un entrepreneur et chercheur belge passionné par le sport et la technologie. Après des études en mathématiques et indéligence artificielle à Montréal avec une spécialisation en vision par ordinateur,
cet ancien pompier et athlète universitaire a cofondé SportBoost AI, une start-up qui démocratise l'accès aux données sportives avancées. Actuellement doctorat en biomécanique à l'Université du Utah, Selim applique les algorithmes de vision par ordinateur pour rendre les mesures biomécaniques plus accessibles, contribuant ainsi à améliorer la santé publique. Son parcours diversifié reflète sa curiosité
Speaker 2 (02:08.458)
et son engagement envers l'innovation technologique au service du bien-être. L'épisode d'aujourd'hui va être intéressant pour toutes les personnes qui se posent des questions par rapport à l'intégration de l'intelligence artificielle dans le monde du sport. Si vous cherchez comment optimiser vos prompts pour Claude, pour Chat GPT, on n'est pas là. On n'est pas dans l'optimisation de l'utilisation des LLM. On parle surtout de l'intégration dans le coaching, l'intégration dans le sport.
qu'est-ce que Sport Boots et AI va faire. Puis ça va être particulièrement intéressant pour les gens qui coachent en volleyball, en cyclisme, peut-être en natation, même si on simplifie peut-être un peu le sport à vos yeux, j'espère que vous ne nous en voudrez pas, et à toutes les personnes qui sont en kinésiologie. Ceci étant dit, cet épisode est présenté par Très Bon Point, une équipe avec les pieds sur le terrain et la tête dans les bouquins qui offrent à la communauté sportive de l'accompagnement individuel, des ateliers de groupe et de la recherche appliquée à leurs enjeux.
. Là-dessus tout le monde, je vous souhaite un bon podcast Selim, bienvenue officiellement à Temps d'Arrêt.
Merci, merci de m'accueillir, c'est bien gentil et je suis bien content d'être là.
Ça me fait plaisir de te recevoir en direct de l'Université du Utah où est-ce que tu fais ton doctorat. Je veux en savoir plus là-dessus certainement et c'est des raisons pour laquelle que tu là. Mes références me disaient que tu étais quelqu'un de bien calé en IA justement. Mais là, en faisant mes recherches, en me préparant pour la conversation, j'ai remarqué assez rapidement sur ton profil Instagram que tu aimes courir. Qu'est-ce que tu fais comme entraînement? Qu'est-ce que tu fais comme compétition de courses à pied en ce moment?
Speaker 1 (03:44.046)
En ce moment, je suis passé plus en trail parce qu'en Utah, c'est beaucoup de trails. La dernière course que j'ai faite, c'était une course de 12 heures qui démarrait à 8 heures du soir et qui finissait à 8 heures du matin. Et c'était des up and down d'une montagne à faire le plus de fois possible. puis, donc ça, c'était quoi? C'était à 70 km au total. Puis maintenant, je m'entraîne sur sur marathon.
Je vais essayer de faire mon premier marathon fin avril à Salt Lake City. Je ne suis pas encore inscrit parce que la forme n'est pas encore là, donc j'attends de voir si j'arrive à avoir la forme que je désire. Mais oui, pour l'instant, c'est marathon. puis ensuite, il a une série de courses en Utah qui s'appelle les Wasatch Trail Series. Et ça, c'est une quinzaine, vingtaine de trails courts, une quinzaine de kilomètres avec, je dirais, mille de déplus.
Et donc ça, je vais m'entraîner là-dessus avec des entraînements plus courts, plus attentifs.
Une chance que la forme n'est pas encore là, 70 km en 12 heures, juste pour donner des paramètres d'ascension. Ça semblait à quoi l'ascension? Puis combien de fois...
Donc c'était une montagne de 800 mètres de dénivelé positif et négatif. Donc on a fait ça six ou sept fois, mais ce qui ordait la chose difficile, c'était le froid, la neige, la glace. On devait faire ça avec des croppons. Donc c'était pas très courable. C'était à quoi? Un mois et demi, deux mois, je dirais. Donc c'était vachement compliqué de courir, mais c'était intéressant parce qu'il y avait une station en bas de la montagne.
Speaker 1 (05:24.958)
Donc, c'était vachement, vachement cool. Il y avait pas mal de monde. C'était pour une bonne cause. C'était pour si, en gros, je pas si vous savez, mais la qualité de l'air à Sotheby City peut être exécrable. Certains à jour. Et donc, c'est une course que un grand trailer Jared Campbell a lancé pour essayer de lever des fonds pour la recherche, pour la qualité de l'air et essayer de sensibiliser gens par rapport à la qualité de l'air à Sotheby City.
Donc, c'est vraiment le fun, cette course. ça faisait 70 km et 5000 de D +, je pense.
Quand même. Et puis t'as mis l'accent sur le dénivelé négatif. Puis je pense que les gens sous-estiment des fois, pour avoir fait un peu de avant justement de me blesser davantage au genou, le dénivelé négatif, comme c'est difficile de monter dans Game of Thrones, je pense que tu le sais encore mieux que moi, mais le dénivelé négatif, c'est ça qui hypothèque ton corps, puis c'est ça qui demande tellement de force, puis qui va faire que tu vas être raqué le lendemain.
Exactement, oui, c'est vraiment sur la descente que tu... Que musculairement ton corps prend cher et que c'est là que ça peut... Que tu peux cromper, etc. En tout cas, pour moi, c'est mon poids... C'est le poids que je trouve difficile. Étonnamment, cette course-là, a bien été, mais en général, c'est les descentes qui me font plus mal parce qu'en montée, tu prends ton rythme, c'est du cardio, mais tu vas pas te faire mal. Si t'as du mal, tu vas juste aller moins vite.
Tandis qu'en descente, il faut y aller et si tu veux avancer, t'as pas le choix que de choquer ton corps. J'avais participé à une étude il a trois ans maintenant à l'Université de Liège en Belgique où ils essayaient d'évaluer les impacts sur ton corps de la course à pied en descente. Donc, j'avais été là. C'était une étude de quatre, cinq jours. Et le premier jour, je courais 30 minutes sur un tapis à moins 15 %.
Speaker 1 (07:22.589)
Pendant 30 minutes à du... Ça devait être à du 16, 17 km heure. Et c'était un enfer. Pendant une semaine, j'arrivais plus à marcher parce que ça tapait, ça tapait, ça tapait. C'était une bonne étude, mais ça fait vraiment très, très mal.
Un, premièrement, un tapis roulant traditionnel, pas un tapis que tu pousses nécessairement, comme à moins 15 %.
Oui, c'était un traditionnel, pour l'étude, quoi, avec des caméras et des capteurs, etc. pour étudier la biomécanique du coureur, participant. Mais oui, il était penché en avant et donc tu avais harnais et tu t'es accroché au harnais au cas où tu tombais. Donc, ce n'était pas très confortable pour courir, je dois avouer. Mais je ne pas ce qui est ressorti de cette étude-là. n'ai jamais accédé au papier, mais c'était intéressant.
Mais en effet, j'ai pas su... les jours d'après, ils évaluaient la force perdue par rapport au premier jour. Donc, le premier jour, tu arrivais, tu faisais des tests de force et des tests sans gain. Et puis, les jours d'après, fait, t'avais de moins en moins... Enfin, le deuxième jour, le lendemain de la course, t'avais moins de force, puis ta force revenait au fur et mesure. Mais oui, ça t'impacte énormément. Je n'avais pas monté des escaliers pendant, je dirais, quelques jours au moins.
ouais, hein !
Speaker 1 (08:42.99)
Après, c'est une question d'habitude parce que maintenant que j'habite dans un endroit, enfin un endroit où il plus de dénivelé, le dénivelé passe beaucoup mieux que, par exemple, quand j'habitais en Belgique, où là, bah oui, t'as du dénivelé, mais tu vas jamais te faire moins mille d'un
Mais ok, puis là en Belgique si je me trompe pas, comme j'ai l'impression que c'est comme, c'est soit plat ou c'est très montagneux. que je me trompe?
Non, on n'a pas de montagnes. En gros, en Flandre, c'est tout plat. Et en Wallonie, donc là où on parle dans la partie francophone, là, c'est que des bosses. Il n'y a pas de plat. Des bosses, des bosses, des bosses, mais pas de montagnes. Le poids culmineux nord de Belgique, est à 700 mètres. Donc, c'est vraiment pas haut, mais c'est plein de tapes culs, comme on dit, qui font mal.
Puis si je reviens à l'entraînement pour la course à pied, je pense que des fois, les gens sous-estiment justement l'importance de l'entraînement en force musculaire, puis pas nécessairement juste en force endurance. comme il y a un élément de force endurance quand tu vas faire 30 minutes de course à moins 15 % de dénivelé, mais en bout de ligne, juste d'être capable d'être plus fort en force relative dans ta force maximale, ça va quand même avoir un gros impact sur ce que tu capable de tolérer. Parce que tu sais, j'en parlais l'autre jour avec une collègue qui est médecin, puis...
Juste chaque fois que tu fais un pas, pense que la statistique, elle m'a sortie, juste en cours sur le plat, si je m'abuse, c'est sept fois ton poids. Mais imagine, mettons que c'est sur le poids, puis là, si tu ne m'as pas pour les chiffres, le principe est bon, le principe est clairement bon, le chiffre n'est peut-être pas exact, mais imagine que si c'est sept fois ton poids sur le plat, après ça, tu arrives sur le dénivelé négatif, imagine combien de fois ton poids que tu as absorbé à chaque fois. On rappelle justement une conversation avec Félix Croteau de l'INS qui disait que...
Speaker 2 (10:29.762)
Pour prévenir les blessures, on doit être capable de lever deux à trois fois son poids aux leg extensions dans une jambe. Des fois, les gens sous-estiment l'importance de la force unilatérale dans les jambes pour prévenir les blessures. Après ça, c'est une saison de courses à pied en trail comme ça. T'enchaînes peut-être quatre à cinq ou six compétitions dans un été. Ça vient éreintant. En plus, je considère le volume d'entraînement quand tu des événements comme ça.
Fait que c'est quand même à prendre en considération. Il a un marathon dans le coin du Québec, je ne pas si tu l'as déjà couru, où c'est le petit train du Nord. Où est-ce qu'il une grande partie de la course qui est en négatif? Les gens le font parce que tes temps sont bons, mais les gens ne se rendent pas compte à quel point, souvent, il en a qui font beaucoup le saut, dans mes collègues et dans mes amis qui l'ont fait, que la première partie où est-ce que le dénivelé est négatif, principalement, si tu y vas trop fort, tu vas trouver ce red rendu dans la deuxième partie par la suite.
Ici, c'est beaucoup le problème, Ornitha. le problème, c'est un bon problème, mais il a beaucoup de marathons. quelques. Je connais au moins trois marathons qui ont plus de dénivelé négatif que positif, dont le marathon de Select City. Ils sont des qualifiers pour Boston. Mais c'est intéressant. Mais oui, il faut être prêt musculairement parce que ça tape. y en avait il y a quelques mois. J'ai voulu faire, mais je n'ai pas été pour finir.
pense que ça démarré aux environ 2800 d'altitude et ça devait finir à 1800 d'altitude. C'était que du plat sur la gros route. Donc tu te dis, c'est génial pour faire un bon chrono et c'est vrai que tu vas aller vite, mais il faut tenir musculairement les carottes de borne.
Et toujours prendre ça en considération. Puis là, dis-moi, est-ce que tu utilises l'intelligence artificielle en ce moment pour bonifier justement ta propre préparation sportive, ta propre préparation pour les courses?
Speaker 1 (12:20.724)
Pas beaucoup parce que moi, jamais été, ceux qui me connaissent savent que j'ai jamais été un grand fan des préparations sportives. J'ai essayé avec différents coaches, mais je ne pas le élève, on va dire, pour suivre le plan d'entraînement. Parce que, on va dire que demain, j'ai prévu un long run, puis quelqu'un me propose d'aller skier en backcountry. Je vais faire sauter le run pour aller skier.
C'était pareil quand j'étais à Montréal avec les courses de gravel, par exemple. Donc non, je ne pas assez assidu et assez sérieux que pour en arriver là. Je plus au feeling, entraînement après entraînement et voir ce que les autres vont courir au jour le jour et m'adapter.
Mais vas-tu, t'es quand même capable de courir des courses de 12 heures sur une 10 km avec peut-être 5000 mètres de délivrer total. Tout ça, fait que t'sais, en bout de ligne, il y a quand une belle valeur à dire, OK, je vais juste me lancer dans l'entraînement qui m'intéresse ou comme quand j'ai du plaisir à le faire. Mais sans trop aller là-dedans. Fait que là, OK, t'es pas à cheval sur des plans d'entraînement, des plans de préparation, mais là t'as décidé de te lancer dans un...
en biomécanique, qui parle de l'intégration de l'intégration artificielle, l'impact que ça peut avoir sur l'entraînement. Parle-moi un peu de ta passion, puis qu'est-ce qui t'a amené à te concentrer sur ce sujet-là?
Ce qui m'a amené, c'est mon parcours à Montréal. Mon parcours en IA à Montréal, durant lequel j'ai rencontré une personne super intéressante qui est devenue une amie très proche avec qui on a lancé une startup dans laquelle on analyse le mouvement sportif en gros. Et puis on m'a contacté pour le CEPHD.
Speaker 1 (14:11.224)
Et donc, ça m'a vachement intéressé parce que l'IA en tant que tel, c'est un outil, mais il faut l'utiliser dans... C'est un outil à utiliser. Et je trouvais que l'utiliser dans la biomécanique pour améliorer les outils qui existent actuellement, c'était vachement pertinent et ça m'intéresse à fond parce que c'est la science de notre mouvement et on peut retirer énormément de choses.
Et ça peut aider énormément de personnes que ce soit des personnes, soit des sportifs pour l'optimisation de leur performance, soit des patients qui ont qui ont eu un arrêt cardiovasculaire, ont Parkinson. Donc ça touche vraiment à beaucoup de monde et c'est pour le bien commun.
Puis comment est-ce que ça peut venir qu'à aider des gens justement qui ont les maladies cardiovasculaires ou le Parkinson?
En gros, ne sais pas, évidemment, moi, suis dans mon début d'expérience en biomécanique, donc je ne connais pas encore tout. en gros, prenons le cas de par exemple Parkinson, quelqu'un qui est Parkinson, il va aller dans un laboratoire de biomécanique pour analyser son mouvement et en fonction des mesures qui ressortent de ce laboratoire, ils vont peut être...
adapter le dosage des médicaments. Ils vont voir si Parkinson est en train d'évoluer ou non. Ils vont faire de la progression du monitoring de la maladie. Quelqu'un qui a eu un arrêt cardiovasculaire, va devoir faire une série d'entraînements pour réapprendre à bouger correctement, que ce soit à faire de la marche, attaquer des objets avec son bras, etc. Et donc, c'est là que la biomécanique intervient.
Speaker 1 (16:00.298)
pour mesurer le mouvement de la personne et en sortir des insights intéressants et utilisables par les médecins, par les infirmiers, les kinés, etc. Par exemple, un patient qui Parkinson, encore une fois, une infirmière va essayer de mesurer sa vitesse de marche à l'hôpital, mais c'est des techniques assez subjectives. ou il va...
essayer de voir le range of motion, par exemple, du bras du patient. Et donc, nous, on est là pour créer des outils pour aider le milieu médical en premier, afin de ressortir ces mesures pertinentes. Et donc, c'est le milieu de clinique, le milieu médical qui nous donne ces mesures qu'eux ont besoin.
Donc ça va permettre de prendre en considération plus de données, les analyser probablement plus rapidement, plus efficacement.
plus rapidement et avoir des réelles mesures plutôt que des mesures à l'œil qui en fait ne sont pas vraiment des mesures qui sont c'est bien, c'est pas bien, c'est je pense que c'est mieux. Nous, on ressort des vraies mesures objectives.
Donc ça c'est ce que tu fais dans ton doctorat. là tu as mentionné rapidement que tu as une startup qui s'appelle SportBoost AI. Donc pourquoi ça te démangeait? Moi qui ai parti à deux entreprises dans les dernières années si on veut, je suis quand même bien placé pour dire que quand tu pars à un gym, quand tu pars à une firme de consultation, comme...
Speaker 2 (17:43.502)
C'est parce que ça te démange, tu puis t'as envie de le faire. Qu'est-ce qui te démangeait, puis qu'est-ce qui te dit « OK, là, il absolument que le fasse, puis je me lance là-dedans ».
Je dirais que c'est les compétences en IA qu'on a acquises durant nos études et qu'il a beaucoup de modèles d'IA maintenant qui peuvent être appliqués au monde du sport pour améliorer les performances, mais qu'il y a toujours un manque de solutions actuelles et que c'est sous-développé, selon moi. Donc, j'ai vu ces opportunités et ces deux domaines que j'adore, le sport et l'IA. Donc, on s'est dit...
Let's go, on se lance. Et puis maintenant, le temps, c'est un domaine dans lequel je me spécialise et qui me passionne de plus en plus.
Puis qu'est-ce que vous faites spécifiquement avec SportBoost AI?
Donc on a commencé avec une première application pour mesurer la vitesse des balles de service de volet. Donc actuellement, peut prendre le cas d'usage du volet, mais c'est le cas dans beaucoup de sports différents. utilisent les côtes, veulent savoir la vitesse de la balle et donc ils utilisent un radar pour mesurer la vitesse. Ce procédé est assez fastidieux et ennuyant et doit être optimal.
Speaker 1 (19:01.682)
Donc, si prend encore une fois le cas du volet. Une personne, va dire un assistant coach, va aller derrière le serveur de volet avec ce petit orgin à coeur d'art. Il va mesurer la vitesse de ballon. Ensuite, va dire oralement la vitesse à une autre personne qui va la noter sur un tableau ou sur une feuille ou quoi. Ensuite, après le match, coach va mettre tout ça dans un Excel.
Et puis une personne, un statisticien ou quelqu'un qui a peu des compétences en analyse de données va créer des graphs pour en sortir des insights depuis ses services de volet. Parce que chaque serveur peut avoir une vitesse optimale et à différents types de services, etc. Je ne pas le pro, c'est mon partenaire de startup qui est le pro là dedans. Donc je ne vais pas aller dans les détails. Mais en gros, voulait, enfin, on a commencé avec une application pour automatiser ça.
Donc au lieu de devoir aller derrière le serveur avec le radar, etc. En gros, c'est l'assistant coach ou n'importe qui a un autre joueur que sur le banc. Donc sur le côté du match qui filme le service avec son iPhone, son Android et en retour, il reçoit la vitesse de la balle et il assigne à un joueur. puis ensuite, le coach a accès à un dashboard avec toutes les stats de son équipe et de l'équipe adverse sur les services.
avec l'historique etc. Et donc nous on fait des recommandations. Ok, tel joueur devrait servir de telle manière, à telle vitesse, sur tel joueur adverse. c'est ça les... enfin voici les stats quoi.
Je trouve ça intéressant parce que vous avez combiné de l'expertise sportive, donc ton collègue, mais aussi de l'expertise technologique, ce qui la tienne. C'est ça qui devient important. Je pense que...
Speaker 1 (20:52.91)
Je suis désolé, mon collègue, on a fait les mêmes études. C'est là qu'on s'est rencontrés. C'est durant nos études en IA. Donc lui est très technique aussi. Je juste ajouter ça.
Speaker 1 (21:09.486)
C'est pas moi qui s'occupe
Mais le point avec ça, c'est aussi de dire que je pense qu'il a une belle valeur à combiner les deux. Puis c'est là qu'il des fois, il a des gens, je trouve, qui sont réticents à la technologie ou réticents, par exemple, aux statistiques avancées, ou il a des personnes qui vont être all-in là-dedans, mais qui vont oublier qu'il faut combiner les deux pour s'assurer que l'outil soit efficace, utile ou que ça aille un impact valable, si on veut. Puis moi, ça me fait beaucoup penser ce que tu viens de dire au débat qu'il y a sur les statistiques avancées. C'est souvent, moi, ce que j'entends dans les équipes professionnelles qui ont des enjeux avec les statistiques avancées.
C'est souvent parce que la personne en statique avancée et où le département hockey sont comme dans leur département, puis ils pensent à leurs affaires, mais il a pas vraiment une co-création, collaboration entre ces deux éléments-là.
En IA, y a beaucoup de choses à faire, beaucoup de produits à créer, mais la vraie valeur, c'est connaître les vrais problèmes et les vrais insights à l'intérieur pour pouvoir créer les fonctionnalités dont l'utilisateur a besoin au final.
Qu'est-ce qui a été le plus grand défi ou quels sont les défis techniques les plus importants que vous avez eu ou qu'est-ce vous avez fait de face?
Speaker 1 (22:18.958)
Il faut savoir que l'IA, elle tourne sur le téléphone. Donc quand on parle d'IA, on peut être un plus spécifique. Ici, c'est un modèle de vision par ordinateur qui va calculer la vitesse de la balle. Il n'y a pas encore d'IA, de l'LM, rien au niveau de l'analyse de données. Mais ça, tourne sur le téléphone. Donc la vidéo est envoyée au modèle d'IA sur le téléphone parce qu'on voulait que ça fonctionne.
sans dépendre du cloud comme ça, parce qu'il n'y a pas toujours, par exemple, du wifi ou des données cellulaires dans un gym de volleyball. Donc ça, c'était un gros défi au début. Maintenant, ça n'est plus parce que c'est plus facile. Après, l'autre défi, on a d'autres défis techniques pour l'instant, parce qu'on est en train de travailler sur un produit dans le cyclisme. Et ça, c'est une autre dimension. C'est une caméra.
3D, une caméra stéréo. C'est comme les yeux, ces deux caméras, en gros, qui... Parce qu'il a deux yeux, on va dire, ça nous donne une perception 3D de ce qu'on est en train de filmer. Ça, c'est raccordé à un petit ordinateur et ça, en gros, sans aller dans les détails, c'est une espèce de bike fitting, enfin, c'est un bike fitting intelligent qui mesure autant le vélo que le cycliste.
Et donc ça, y a des enjeux techniques plus avancés parce qu'on doit faire tout de A à Z. Donc il a beaucoup d'enjeux.
Dans le fond, ce que j'ai bien compris, est-ce que là ce que tu me parlais, c'est l'application que vous avez qui s'appelle BikeBoost?
Speaker 1 (24:03.502)
Donc, première, c'est Surf Boost. On a fait ensuite une deuxième qui est gratuite pour tout le monde, était, on va dire, peu juste pour le fun, qui s'appelle Jump Boost. Ça, c'est une application qui mesure la hauteur de jump. Donc tu prends ton téléphone, tu cliques sur play, tu jump et ça donne la hauteur de ton jump. Parce qu'on trouvait que les outils de jump qu'on utilisait quand on était au Caraba, à Montréal, c'est pas spécialement optimal et ça coûte cher.
et les applications qui existaient, demander une analyse manuelle, c'est-à-dire quand la tête avait sauté, etc. Donc on s'est dit, bon, on peut aller créer une application qui automatise tout ça. Donc, ça, c'est une autre application qu'on a qui est gratuite et on ne pas de revenir avec ça. Et puis la troisième, c'est Bike Boost en effet. ça, oui, c'est une application mobile, mais ça vient avec un package, ça vient avec une caméra.
Donc ça, c'est pas on va dire pour Monsieur Tout monde, c'est plus du B2B pour les magasins de vélo, les bike fitters et les équipes de cyclisme professionnels.
Donc la fonction c'est vraiment pour le fitting sur le vélo ça peut faire autre chose.
Ça peut faire autre chose. Donc, c'est un gros projet sur lequel on a encore très travaillé. n'est pas commercialisé pour l'instant parce que c'est beaucoup d'air aidé. Donc, ça mesure la personne sur le vélo bien avec des mesures biomécaniques. Ça donne ces mesures là, par exemple, au bike fitter qui va ensuite prendre des décisions sur les changements à faire du cycliste sur le vélo. Donc, la hauteur de selle, etc.
Speaker 1 (25:45.262)
Et puis, ça mesure également le vélo. Ça, je ne dirais pas dans les détails, mais on a un système qui mesure le vélo pour sauvegarder ce fit-là. En magasin, ça recommande le meilleur vélo ou les trois meilleurs vélos qui sont disponibles en stock pour ce type de client en fonction de l'utilisation du client, etc. Et puis, dans le monde professionnel du vélo tel qu'autour de France.
Alors là, c'est pour aider les mécaniciens à monter les vélos aux bonnes mesures.
Interessant, je connais des propriétaires de shop de vélo et des coachs de vélo qui vont être certainement intéressés de te contacter à la suite de ça et de ça.
J'ai envie de le reparler.
Mais une question que je me dois de te poser, pour avoir fait des milliers de tests de saut vertical, soit avec le Vert-MAT ou avec le Vert-Tech ou des choses comme ça, pour les gens qui savent pas de quoi je parle, un Vert-MAT, c'est comme un tapis qui est peut-être, on dire, pieds par trois pieds, qui tu sautes et puis ça calcule le temps que tu n'es pas sur le matelas. Et en sachant le temps que tu n'es pas sur le matelas, donc tu sautes, tu quittes le matelas, tu réatterris sur le matelas.
Speaker 2 (26:57.486)
en sachant le temps que t'as passé dans les airs, comme on connaît la formule de la gravité, et bien après ça, on peut extrapoler la hauteur que t'as sauté. Bien entendu, si on plie les genoux, si on plie un petit peu les hanches, si on fait toutes sortes de manoeuvres, peu importe, ça peut avoir une grosse influence sur le résultat officiel. Donc, ça demande pour être exact, c'est très accessible. Donc, ça va perdre 500 $. Quand moi, j'ai acheté le dernier Vertmat que j'ai acheté, ça, c'était en 2012, ça que ça doit avoir clairement changé les prix depuis ce temps-là. Mais c'est très accessible.
Sauf que pour que ce soit utile et on va dire fiable pour Monsieur et Madame Tout-Le-Monde, ça prend quand une grande discipline de la part de la personne qui va administrer le test, donc le coach ou le kinésiologue ou peu importe. De l'autre côté, on a le Vertec, qui est généralement ce qu'on voit dans les Combine, la NFL, la NBA, la NHL, c'est les petites palettes qu'on met très haut, les gens vont sauter puis ils vont taper. Mais là, moi, de tabner la question, ok, moi je prends mon téléphone demain, je m'en vais voir.
un de mes étudiants, j'ai le film en train qui saute et tout ça, quelle est la marche d'erreur qu'on va avoir sur le saut?
C'est une bonne question. J'aimerais te donner un chiffre exact. Je ne pas. C'est un recours de... y travaillait. Donc, en gros, cette application-là, on l'a faite, puis on n'a jamais passé énormément de temps dessus par après. C'était, on va dire, pour le fun et pour... Enfin, pour différentes raisons, mais ce n'était pas notre focus. Je crois pas. Parce qu'on a toujours su qu'on ne ferait probablement jamais d'argent avec cette application-là.
Maintenant que je suis dans ce monde de biomécanique et que du coup, j'ai accès à des outils qui sont très précis. pour les citer, c'est des force plates. Donc c'est une plaque, une plaque avec des capteurs en dessous qui vont mesurer les forces qu'on exerce dans le sol. Et donc, avec ça, a les vraies mesures exactes de.
Speaker 1 (28:54.414)
quelle est la force qui a été dégagée par la personne et quelle est la hauteur à laquelle il a sauté avec cette même formule. Donc on a reçu pas mal de demandes de profs universitaires ou d'étudiants qui font des projets et qui aimeraient utiliser cette application de Jump Boost pour faire leurs études. Donc d'ici deux, trois semaines, on va faire une collecte de données et comparer.
cette application avec le, on va dire le state of the art qui sont les force plates et en sortir une analyse pour que les gens aillent une idée de à quel point, quelle est la précision de cette application. Évidemment, on ne s'attend pas à ce que ce soit à 100%. Il y aura une marche d'erreur, mais on va voir ce ça donne. Et si jamais on trouve qu'elle est trop grande, on pourra toujours fine tunez l'algorithme, fine tunez l'application.
pour être le plus proche possible des force plates.
Oui, tout à fait. ça, pour moi, c'est pas un enjeu. L'important, c'est juste de le savoir puis d'en avoir une idée parce que, tu il y toujours une question d'accessibilité. Je vois pas comme toutes les équipes de volleyball de 15 ans et moins avoir accès à des plaques de force dans les universités, tu parce que c'est bon, tu comprends très bien que c'est selon l'accès. C'est là que moi, l'important, pense que c'est juste de le savoir, que c'est peut-être un demi-pouce, c'est peut-être un centimètre, c'est peut-être moins. C'est comme, par exemple, j'ai une collègue qui est en... j'ai deux collègues qui sont en physiologie qui m'ont...
répertorié ou partager un peu le même résultat. Toi qui est un coureur, j'imagine que tu as une montre, je ne pas si tu as une montre Garmin ici, ils m'ont pas payé pour faire une promotion. Mais le point avec ça, c'est qu'ils font des tests de VO2max, ces gens-là, dans leur laboratoire de physiologie pour différentes expériences, différentes études. Puis elle dit qu'il a au moins trois personnes qui avaient une montre Garmin à qui ils ont fait le test de VO2max, le vrai test, pour mettre les gens en contexte avec un masque tucôle.
Speaker 2 (30:52.942)
En généralement, entre et 12 minutes, tu t'en vas à pleine capacité de vitesse puis on regarde à quel point tu es capable de consommer de l'oxygène à l'effort. Et puis, la personne m'a dit, en général, pour ces trois personnes-là, donc c'est clairement pas un échantillon représentatif de population, c'est à peu près à plus ou moins un millilètre d'oxygène par minute, comparativement à la mesure sur la monte Garmin. Là, je suis pas en train de dire qu'on devrait juste se fier à la monte Garmin pour avoir nos résultats de VO2 max, c'est probablement plus de marge d'erreur que ça.
Mais en en parlant avec ma collègue qui est au PhD en physiologie en ce moment, se disait, bien tu sais, c'est quand même accessible. dis, ah bien regarde, si ça dit que tu à 49, tu n'es probablement pas à 63 puis tu n'es probablement pas à 38. Tu c'est quand même, ça te donne, es probablement autour de, eh, il quelque part entre 46 et 52. Puis si tu es personne...
Pour Monsieur Tout-le-Monde, c'est assez correct.
Exactement. Tu n'as pas besoin de savoir que tu à 52,3 millilitres d'oxygène par minute le mardi et le jeudi, tu es à 52,8. C'est là mon point. Quand je pense à une application par téléphone qui te permet de pouvoir faire ton saut vertical, si un jour tu le fais, tu es à 23 pouces, trois semaines plus tard, tu es rendu à 26 pouces, c'est une amélioration assez drastique. Tu as probablement amélioré ton résultat quelque
Ce qu'il y a pourtant là-dedans, c'est que la marge d'erreur soit constante au fur et mesure du temps et qu'elle ne soit pas dépendante de facteurs externes.
Speaker 2 (32:17.806)
Et puis, justement, comme dans l'intelligence artificielle, il a des centaines de vidéos de personnes qui se prononcent sur le fonctionnement, sur l'utilité en ce moment. Qu'est-ce que tu crois que les gens ont le plus mal compris à propos de l'intelligence artificielle?
Je pense qu'il a beaucoup de personnes qui se prononcent à propos de l'IA, qui n'ont peut-être pas énormément de compétences ou de compréhension en IA. Après, maintenant, c'est devenu tellement un énorme sujet qu'il y a de plus en plus de personnes qui essayent de simplifier l'accès à l'IA et qui essayent de simplifier la compréhension de l'IA. Donc, c'est vraiment super génial.
Je dirais que la compréhension majeure, après, je n'ai pas écouté énormément de vidéos dont tu parles, mais oui, je vois passer de temps en temps. Donc je ne peux pas en tirer une conclusion globale, mais je dirais que mon sentiment quand j'en entends, par ci par là, c'est que beaucoup de gens pensent que l'IA peut faire un peu toutes les tâches straight out of the box. Tu lui demandes de faire quelque chose et ça le fait, alors qu'on est encore très, très, très loin de ça.
Les gens s'imaginent un peu que c'est de la magie. Et oui, a des choses... ça fait des choses géniales maintenant, mais on est encore loin d'une IA qui peut tout faire.
D'accord sans.
Speaker 1 (33:46.062)
Dans le sens où les gens se disent OK, j'ai ceci comme problème, que ce soit dans le sport ou dans un autre domaine. Les gens se disent OK, il doit y avoir une IA qui peut le résoudre. Mais dans beaucoup de cas, si c'est des cas spécifiques, non, ça demande de prendre une IA et puis de fin d'une tuer, de faire des blocs avec d'autres paramètres. Ce n'est pas aussi simple que ça en a l'air. J'ai envie de dire.
Je te suis là-dessus parce que j'entends parler à certaines personnes et c'est comme, on peut l'utiliser à toutes les sources et dès qu'ils ont un problème, finalement, se retournent vers Cloud ou ChatGPT ou comme peu importe, puis ils vont juste mettre leurs problèmes là-dedans et espérer avoir des solutions. comme, ouais, mettez un peu, il y a quand même une valeur humaine là-dedans. suis comme, oui, il l'utiliser et je l'utilise au quotidien. Je ne pourrais dire aux gens qu'il ne pas l'utiliser. Mais je ne pas si on peut juste garocher tous nos problèmes là-dedans. C'est un peu ça que tu veux dire.
Oui, et sur des applications plus spécifiques, pas d'exemple à donner comme ça, mais on va dire que as problème dans ta vie, tu te dis, je peux le régler, autre que générer du texte. Parce que oui, générer du texte, maintenant, on y arrive et ça fonctionne super bien avec CLLM. Mais on peut parler de conduite autonome. Combien de temps ça a pris pour arriver à, pour que Tesla arrive à une conduite semi autonome. a toujours des gros challenges dans l'IA.
les gens ont tendance à se dire ok c'est simple mais non il y a énormément de monde qui travaille dessus et ça avance tous les jours il ya de nouveaux algorithmes et il des progrès mais on n'est pas encore au point où les gens pensent.
Oui, c'est là que, tu on est dans l'élément de générer du texte. Et ça, je pense que tu l'as bien dit, donc les large language models, on est dans des prédicteurs de texte. Si je peux me permettre de la vulgarisation, corrige-moi si ce n'est pas le cas.
Speaker 1 (35:35.151)
Préliez les prochains mots.
Ça produit les prochains mots, pas en train de réfléchir à ton problème. Ça te régurgite un peu les mots selon les probabilités qu'ils ont eues sur leurs bases de données d'entraînement.
Après, ça devient de plus en plus intelligent. maintenant, y a des fonctionnalités de thinking qui s'appellent. oui, moi aussi, j'utilise au quotidien pour coder, pour écrire, surtout pour coder. Et c'est vachement, vachement fort. Maintenant, est-ce que ça réfléchit, est-ce que ça réfléchit ou pas ? C'est toujours sur base des données sur lesquelles ça a été entraîné.
qui est maintenant énorme, c'est massif. La base de données d'entraînement, que ce soit Claude ou JPT, etc. Mais oui, c'est toujours dépendant de ça. Est-ce que ça réfléchit ? Oui, ça réfléchit. On pourra tout avoir un débat là-dessus. Mais oui, ça reste de la génération de textes pour l'instant. Alors, il a des modèles qui génèrent des images, des vidéos, etc. Mais on n'est pas encore à une G.I. générale.
qui peut tout faire.
Speaker 2 (36:44.246)
Ayons là le débat pour vrai comme quand tu dis est-ce que tu as parlé qu'il y avait des fonctionnalités de thinking de un, qu'est-ce que tu veux dire par là?
En gros, je ne pas exactement comment ça fonctionne dans leur modèle. Je n'ai pas spécialement fait de recherche par rapport à ça. Mais maintenant, il beaucoup de modèles où tu peux activer cette option thinking. donc, si c'est un problème plus compliqué qu'un autre, tu peux, si tu estimes que la question que tu poses est complexe, tu peux activer cette option. Et donc, ça va engager une espèce de monologue avec le LLM. Le LLM va se faire un monologue.
et va essayer de réfléchir le plus profondément possible pour trouver la solution la plus adaptée à ton problème. Donc ça va plus, ça va aller plus en détails et plus en profondeur que si tu n'actives pas assez de...
Un peu plus de raisonnement si on veut. Tout ce que tu dis là, pour moi, ça me fait penser à un article que j'ai lu en préparation d'un chapitre. L'article, c'est Maiden et Collègues 2023. Je pense pas que c'est un article qui vaut nécessairement le détour, mais longue histoire courte, c'est des chercheurs en coaching et en technologie, peu à l'intersection des deux ensemble, qui ont décidé d'explorer ou de commencer à créer une application pour aider les entraîneurs. Ils parlent un petit peu de qu'est-ce qu'ils ont essayé de faire dans leur application. L'application a été, bien entendu, centrée sur l'intelligence artificielle.
Puis ils ont essayé de l'entraîner pour résoudre des problèmes au soccer, donc au football européen ou au football comme on dirait en Belgique tout simplement. Puis ils se sont rendu compte, si je raccourcis grandement l'article, ils se sont rendu compte qu'en bowling c'était vraiment bon pour générer des idées, mais que pour résoudre le problème c'était plutôt pourri parce que la façon dont ils l'avaient entraîné, puis c'est leur cas eux, mais c'est qu'il n'y avait pas assez, tu pour un sport...
Speaker 2 (38:37.338)
Technicotactiques comme le soccer, a un, as 11 joueurs sur le terrain, tu 11 adversaires, tu as des situations, as des éléments techniques, tu des éléments tactiques, émotionnels, physiques. C'est plus complexe. Je ne pas me mettre à dos mes amis de la natation, mais c'est plus complexe que la natation. Pour le niveau technique, bien entendu, mais au niveau de l'exécution du sport, puis de l'analyse, puis de la résolution de problèmes. Puis c'était très limité, en fait, au niveau de la résolution de problèmes, parce que à moins que ça l'ait été entraîné spécifiquement pour...
justement le soccer, c'était comme pas très bon à être... tu sais, rendu à cette idée-là, après ça, les idées étaient assez redondantes. Puis tu te rendais compte qu'il y avait des éléments, quand tu prenais des zoomings, pour résoudre le problème technique-tactique qu'il y en place, les zoomings étaient un peu plus efficaces. Ils n'ont pas comparé les zoomings en tant que tels, mais c'est un peu le commentaire qu'eux faisaient, parce que bien entendu, il avait une expertise là-dedans, puis c'est un petit peu... là, c'est difficile pour moi de bien représenter l'étude, mais ça, pour moi, ça revient un peu à ce que tu disais. Ou est-ce que comme...
Vas-y, vas-y.
Ben, ou est-ce que, tu sais, ça peut générer des idées basées sur ce que ça a été entraîné, mais la capacité à générer des nouvelles idées qui sont... ils font pas partie de la base de données d'entraînement, là, si on veut, ben, on n'est pas rendu là encore, tu sais.
Je suis tout à fait d'accord. C'est des cas niche tellement spécifiques. Si on parle de sport, une AGI, on va dire, ne sera pas compétente pour venir donner des conseils sur la natation, le soccer, etc. Parce que c'est des domaines déjà super complexes, comme tu l'as mentionné. C'est difficile à modéliser tout ça, à donner tout ce...
Speaker 1 (40:21.39)
toutes ces règles et toutes ces informations à une IA. Pour pouvoir donner toutes ces informations, il faudrait lier les caméras avec LLM qui pourraient analyser ce qui se passe en temps réel sur le terrain. Il faudrait avoir les données physiologiques des joueurs, leur battement par minute, leur vitesse de course maximale.
Il y a énormément de paramètres en input et on est encore très, très, très loin d'UNIA qui pourrait agrégé toutes ces données et en sortir quelque chose.
Ce que tu viens de dire, tellement bien dit parce que tu as mis des concepts réels sur les éléments à considérer. J'avais dans ma tête qu'il des éléments qu'on doit considérer qu'on ne considère probablement pas en l'écrivant, mais ça m'amène à la règle en médecine qui est « no harm », ne pas faire de tort. Des fois, c'est une chose que j'ai été on the record en 2019 sur un podcast ou quelque chose comme ça. Comme je pense qu'en tant que conseiller pour des entraîneurs...
il faut se poser la question de dire est-ce que la recommandation que je donne, elle va créer du tort à mon équipe. Parce que tu peux dire par exemple à un entraîneur de hockey, hockey aujourd'hui là, je pense qu'il faut que tu fasses un speech en début de rencontre puis que tout le monde là, il se vide les tripes, il parle de leurs émotions. Là, c'est pas une recommandation officielle, tout le monde donne un exemple, c'est un exemple fictif. Mais ça se peut que parce que tu as augmenté les émotions, qui est peut-être une bonne idée, tu as augmenté la charge émotionnelle avant le match.
les a-clettes arrivent sur la glace et là ils sont comme drainés parce qu'ils agissent comme des poules pas de tête. Mon point avec ça c'est de qu'il faut être conscient, je pense dans mon rôle, de conseiller auprès d'entraîneurs ou même de kin, de dire Hey, il faut faire attention à la recommandation que je vais donner ». Et là le lien avec ce que tu viens de dire c'est que, je ne pas sûr qu'elle ait déjà certifié, elle est consciente de ce principe-là de « no harm », va générer des idées et c'est comme « OK, c'est quoi les conséquences négatives ? » C'est juste des idées.
Speaker 2 (42:27.214)
Fait que toi-même tu fais ça. Mais là, l'élément que tu as dit, puis qui fait un lien directement avec ça pour le do no harm, c'est tout le input que tu dois faire pour que l'intelligence artificielle comprenne bien ton contexte. Et là, ton input à toi, est grandement biaisé parce que toi-même tu vas mettre dedans. Fait qu'en bout de ligne, tu vas te ramasser avec un jugement qui n'est pas trop conscient des répercussions négatives, qui va être basé sur une portion minime de tout.
le contexte dans lequel tu apparaîras.
Oui, tout à fait. Tout à fait. c'est super. C'est un bon résumé. Oui, je suis d'accord.
Qu'est-ce que tu dirais à un collègue en ce moment, puis là c'est des exemples que j'ai préparés un peu avant la conversation, mais il a un collègue en ce moment qui utilise l'IA comme un coach personnel. Puis ils sont thinking, c'est de dire, OK, moi je travaille avec des coaches, je le nourris de références scientifiques, il qu'il littéralement, input des PDF dans son agent conversationnel de chat GPT, puis là il dit, OK, ça, peut nous aider aux entraîneurs. Est-ce tu penses qu'on est sur la bonne voie, que c'est une utilisation...
Oui, ça peut ça peut aider parce que pour résumer des articles scientifiques, pour rechercher dans des bases de données, pour rechercher maintenant sur l'Internet. Certaines théories, certaines conclusions d'études, c'est vachement vachement fort, vachement. C'est vachement balèze. Donc, pour sortir des. On va dire des théories, des insights, des conclusions de recherche, c'est bon. Maintenant, c'est un outil.
Speaker 1 (44:02.862)
que le coach, je pense, devrait pas l'utiliser, mais voilà, il pourrait l'utiliser en tant que couti. Mais il ne doit pas laisser la décision finale à LLM parce qu'il a pas assez de données en input à ce LLM. Mais oui, j'encouragerais à l'utiliser à LLM pour faire des recherches scientifiques plus rapidement.
et pouvoir sortir des insights de la science.
Ça fait un lien. Ce que tu dis, c'est un peu de faire comme il une autre personne que je connais, que cette personne-là l'utilise plus comme un coach personnel. Elle utilise l'agent conversationnel pour générer des questions et l'amener à faire réfléchir, à baser un petit peu sur le input qui été donné. Ça fait un peu dans sens avec ce que tu viens de dire.
Oui, c'est ça, c'est un assistant pour réfléchir à certaines idées que le coach aurait. Si le coach pense à certains plans d'entraînement, peut utiliser l'LM pour vérifier que ses idées sont fondées et ont raison d'être ou même pour générer des nouvelles idées. Mais ça reste un outil, un assistant. Moi, je considère ça comme un assistant coach et le coach, est toujours là pour prendre les décisions finales.
depuis cet assistante-coach qui l'utilise.
Speaker 2 (45:27.726)
Puis en lien avec ça, en début de conversation, tu me disais, puis je pense que j'ai cité mot pour mot, fait que corrige-moi, mais je pense pas que ça va être trop scandaleux si je te cite mot pour mot comme ça. C'était, le coaching ne sera jamais remplacé. C'est ce que tu m'as dit tout à l'heure. Pourquoi tu crois que le coaching ne sera jamais remplacé?
Parce qu'il le côté humain, social d'un coach et je pense qu'on sait tous maintenant que l'aspect mental dans un sport, enfin dans la vie en général, ici on parle de sport, est énorme au niveau des performances. Et ça, as besoin d'une personne pour te comprendre, pour comprendre tes émotions, ce qui se passe et pour te...
pour te motiver, pour te soutenir moralement. Donc il y a cet aspect humain qui ne sera jamais remplaçable. Bon, moi.
Je vous disais l'aspect vraiment comme dire OK, je comprends la personne qui est devant moi, je comprends que Céline fonctionne comme ça, je comprends que Céline, il a besoin d'avoir du plaisir quand il va courir.
Il a beaucoup de choses qui sont dans les chiffres, mais tout n'est pas dans les chiffres. Tout n'est pas reflétable dans les chiffres. donc, même si on a la meilleure IA du monde dans plusieurs années, qui peut analyser plates données, plates sources de sommeil, etc. Il y aura toujours le côté humain, le côté mental à prendre en compte. Et ça, c'est simplement en parlant avec un autre humain, le coach, qu'on pourra comprendre ça.
Speaker 1 (47:05.942)
Et je pense que c'est en grande partie de ça qui fait un bon coach. C'est l'aspect coaching mental.
Puis, tu ça fait un gros lien, je sais pas s'il est encore là, en fait je pense qu'il est encore là le livre, mais ça fait un lien avec le livre Range de David Epstein, sais. David Epstein, oui, c'est le bon Epstein parce qu'il en un qu'il faut pas nommer quand on enregistre un podcast. Puis, dans le livre Range, dans le fond David Epstein, il dit que, selon son analyse à lui, dans le futur, c'est les généralistes qui vont avoir un avantage et la raison...
J'ai jamais lu mais vas-y dis-moi.
Speaker 2 (47:38.67)
c'est parce que les généralistes sont capables de bien analyser les tendances, les patterns. Et là, le lien avec ça, c'est que quand tu parlais, moi, j'étais comme, OK, quand on prépare notre plan d'entraînement, quand on prépare notre intervention avec Céline, Valérie, Thomas, peu importe, bien, tu sais, je pense qu'on sous-estime la capacité de l'humain à prendre en considération 1000 facteurs pour arriver à une décision. sais, l'instinct, là, c'est documenté, puis l'instinct, c'est documenté dans la littérature, puis encore une fois, c'est émopas sur les chiffres.
Mais l'idée, c'est qu'on analyse plein de données subconsciemment, puis on arrive à une constatation qui est basée sur plein de choses. Puis je pense que le jour où est-ce que l'IA va peut-être pas pouvoir remplacer, mais va pouvoir jouer un gros rôle, je pense, à la prise de décision plutôt que juste la suggestion, ça va être le jour où est-ce qu'on va se rapprocher de plus en plus proche du 100 % du contexte. Parce qu'un bon coach va regarder ses lims, va poser plein de questions, puis il va voir un peu l'enjeu de sa vie, puis va dire OK, au niveau contextuel, on en est là.
puis je pense que c'est la meilleure piste à suivre, tu
Tout à fait. Et Unia est très forte pour... Donc ça, c'est le poids fort d'un coach. Mais d'un autre côté, Unia est très forte pour sortir des... Pour résumer un énorme historique de données sur, on va dire, les 15 dernières années de l'athlète sur toutes les données qu'il a pu récolter, par exemple en cyclisme, qui est un domaine où les athlètes récoltent une quantité de données énormes. Là, l'IA est super pertinente.
parce qu'elle va pouvoir gérer plein de données que le coach ne pourrait pas parce qu'il ne connaissait pas cet athlète-là à ce moment-là, parce que juste sa mémoire n'est pas assez grande que pour se souvenir de ça. c'est intéressant d'aller chercher les insights historiques, on va dire, avec que ce soit de l'IA ou de l'analyse de données, on va dire plutôt basique, pour prendre en considération tout cet historique.
Speaker 2 (49:38.505)
Puis ce que je de dire là, ça me fait penser que probablement que la première étape, c'est la première action qu'on devrait faire si ça nous intéresse éventuellement d'analyser notre santé, notre performance. C'est, peut-être que l'IA peut pas analyser tout en ce moment, mais c'est probablement de récolter des données en ce moment, dès maintenant, que comme si quelqu'un un logiciel qui va sortir dans deux ans, qui va pouvoir analyser de façon plus approfondie peut-être tel aspect de ta performance, bien tu vas déjà avoir les données plutôt qu'il est obligé de commencer le faire au moment.
Plus il y a de données, c'est... Les données, c'est un peu l'or dans ce domaine. Donc plus il y a de données, mieux c'est. Maintenant, je suis pas là pour dire au genre de récolter des données. Ils le font s'ils veulent. Mais oui, il a de plus plus de données à récolter avec les montres EGPS dont tu as parlé, avec les capteurs de puissance, avec les montres OOP, avec les capteurs de glucose.
Il y a beaucoup beaucoup d'innovations dans ce domaine.
C'est une bonne idée les capteurs de glucose, c'est tellement rendu plus accessible que ça l'était à l'époque, pour 3000 $ par année, ce qui est quand même un bon montant d'argent. Tu peux avoir un moniteur de glucose en continu qui prend une donnée à toutes les 5 minutes sur ton niveau de glucose. C'est tellement rendu accessible par rapport à ça. Si un coach sportif souhaite commencer à intégrer les gens artificiels dans sa pratique, par où devrait-il commencer selon toi?
Je dirais que c'est des ports forts de où il en est. Est-ce qu'il utilise déjà des outils ou non ? Est-ce qu'il récolte déjà des données sur ses athlètes ou non ? quel sport est-ce qu'il coach ? Parce que si on parle de tir à l'arc ou de hockey sur gazon, ça va être vachement différent. Les recommandations vont être totalement différentes parce qu'il n'y a pas une IA.
Speaker 1 (51:28.246)
qui va résoudre tous ces problèmes ou qui va analyser et optimiser les performances dans ces sports. je dirais que une personne à coach qui aimerait utiliser l'IA aujourd'hui, c'est se poser les questions qui sont où est-ce que j'en suis. Quels sont les produits qui existent actuellement ? Quelle est la recherche qui existe dans mon domaine ? Est-ce qu'il a des solutions ? Si oui, tester ces premières solutions basiques là.
s'il n'a pas encore cette pipeline de récolte de données, peut-être commencer à récolter des données et puis alors discuter avec une personne calée dans le domaine pour essayer de brainstormer sur comment est-ce qu'un outil custom, on va dire, pourrait venir aider dans un certain aspect du coaching pour améliorer les performances. Je ne sais pas si c'est clair, mais...
Oui et non, un sens où est-ce que... bien, tu c'est général, mais je pense qu'à la fin, tu donnes quand même une piste. Puis moi, de te poser des questions, mettons que je suis un coach dans un club, puis je sais que j'ai 10 000 $. Est-ce que c'est assez pour faire quelque chose d'avancé ou comme je suis mieux de me contenter des différentes options faciles d'accès comme les chat GPT, les Cloud ou peu importe? À quel point ça devient accessible puis que ça devient valable en fait des solutions qui vont vraiment m'aider ma performance?
Parce que si t'es coach, tu vas avoir une idée de comment tu pourras, enfin tu as une idée de comment pouvoir améliorer la performance. Tu vas identifier des faiblesses. Tu vas dire OK, peut être que ça, a moyen d'utiliser une IA pour l'aider. Donc, est-ce que 10 000 dollars, c'est assez ? Ça dépend de la problématique. Pour faire une preuve de concept, pour quelque chose d'assez basique, oui.
Si tu veux utiliser l'élème pour analyser la technique de mouvement de natation depuis des vidéos de tes athlètes, ce ne pas possible. Si tu en parles avec quelqu'un qui est calé en IA et qui comprend ton problème correctement, pourra peut-être t'aider en utilisant de l'IA, mais en faisant quelque chose de plus custom que tu développes en parallèle ou que quelqu'un d'autre dans, par exemple, monde de la natation.
Speaker 1 (53:48.116)
à développer auparavant.
Ta réponse est vraiment intéressante. Tu as amené une preuve de concept. L'idée, si je te comprends bien, puis dis-moi encore une fois si je dans le champ, ce serait que un coach et je vois que l'IA va prendre beaucoup de place. Je veux qu'IL aie comme supplément mon analyse technique-tactique ou principalement technique, par exemple. J'ai une idée de ce que j'aimerais qu'elle m'aide à faire. La première étape, si j'ai bien compris, ce serait de trouver le moyen de mettre un budget de côté qui va être suffisant.
pour subventionner une preuve de concept.
C'est ça. donc ça, a pas mal de... Surtout au Québec, il a pas mal de bourses de subvention de R &D. Donc ça est moyen de faire de bonnes choses. dirais que si t'es dans le monde du soccer, l'approche qui me viendrait à l'esprit, ce serait utiliser des caméras pour faire de l'analyse de mouvement sur la vitesse de tes joueurs, les déplacements, la prévention de risques de blessures. Il y a plein plein de choses à pouvoir faire et il y a de plus en plus d'accès. L'accès démocratise énormément.
parce qu'il y a de plus en plus d'open source et plein de monde qui travaille dans ce domaine, y compris dans le domaine de l'IA et le sport. ça arrive, ça arrive assez vite. Mais en effet, ça change en fonction du sport et de chaque problématique.
Speaker 2 (55:07.093)
Puis ce que tu viens de dire là, me fait penser au fait que, tu sais, si tu es dans le soccer, probablement qu'il y un état d'articulation quelque part qui est déjà construit, qui peut probablement t'aider à analyser certains éléments de la game, même à faire au tennis, parce que c'est des sports qui, ou est-ce que, un, d'un côté soccer très populaire, tennis qui a quand même beaucoup de sous qui sont associés au sport, fait que la nature de ton sport et le contexte de ton sport va avoir une influence sur l'accessibilité à des logiciels qui n'ont pas besoin d'être custom à toi justement pour ça, dépendamment de ton problème aussi.
Tout à fait. Si on parle de baseball, de football américain, de basketball, de hockey, de soccer, ces sports-là, on va dire, primaires, les plus populaires, oui, il a des solutions qui existent. Il y a des startups qui se sont lancées depuis des années et des années. Maintenant, je peux te sortir un exemple. Par exemple, en cyclisme professionnel, une équipe m'a contacté.
On dit OK, on aurait amélioré la performance de cet athlète, de ce cycliste. On n'a pas forcément d'idée de comment, mais on est prêt à travailler avec vous. là, c'est nous qui sommes venus avec des idées en analysant ce que les autres équipes font, qu'est qu'on connaît et comment est ce qu'on imagine la chose avec les connaissances de ce domaine-là, évidemment. Et donc, c'est nous qui sommes venus avec plusieurs
plusieurs idées de recherche pour essayer d'améliorer les performances de cet athlète. Et alors là, on a fait quelque chose de custom pour aller plus dans les détails.
Vraiment intéressant. justement, quelles sont les innovations en intelligence artificielle qui pourraient révolutionner le coaching dans les cinq prochaines années?
Speaker 1 (56:58.871)
Hum... bonne question, très bonne question.
Speaker 1 (57:05.182)
dirais peut-être un agent révolutionné, c'est un grand mot, je ne dirais pas révolutionné, mais aidé énormément certains coachs. Peut-être un agent qui agrège toutes ces sources de données différentes et en sort des insights. pense que ça peut être vachement intéressant. Mais qui pourrait révolutionner le coaching, je n'en ai pas comme ça en tête.
Puis, toi justement qui n'est pas un grand fervent d'un plan d'entraînement par un coach de façon rigoureuse, ce qui te dit à début de la est-ce tu penses que ça va avoir un rôle à jouer? Parce que je pense à l'élément préparateur physique, il a un gros côté même cartésien à la préparation physique. Je me dis, l'IA va probablement pouvoir jouer un rôle là-dedans.
Oui, en termes de planification d'entraînement, de prévention de blessures, etc. L'IA peut jouer un énorme rôle. Aujourd'hui, il y déjà des programmes qui sont là pour faire de la planification d'entraînement et je pense qu'il en a qui fonctionnent assez bien, y compris dans les teams professionnels. Et ça, c'est des IA qui ne pas spécialement... fait, qui restent dans les teams. On ne pas spécialement ce qu'ils utilisent. Mais oui, dans la planification d'entraînement,
Il a un gros plus à utiliser l'IA maintenant. Est-ce qu'elle est assez bonne ou pas ? Ça, je ne pourrais pas me prononcer aujourd'hui, mais dans les futures années, c'est sûr qu'avec une IA qui récolte les données de toutes les sources possibles, le plan d'entraînement custom à l'athlète sera de plus en plus pertinent, de mieux en mieux fait. Pour ça, ça aidera, mais je ne dirais pas que ça révolutionnerait le...
le monde du coaching. Ce sera une fois un très bon outil d'assistance sur lequel je pense le coach devrait avoir le dernier mot à dire et pourrait devoir modifier le plan généré par l'IA.
Speaker 2 (59:09.678)
Je posais la question parce qu'on le voit déjà arriver par exemple dans les prochaines années, en fait, moi je le vois sur Strava, Strava est rendu avec Atlee d'Intelligence, quelque chose comme ça. Il donne un constat un peu sur tout ça. ils mis à R.
Les mêmes sur tes stats, c'est en fonction de tes stats d'avant, ils vont dire OK, aujourd'hui, tu as fait plus de dénivelé et tu plus poussé que les autres jours. Tu resté en zone 2, x minutes et puis tu es passé en zone 5 pendant x minutes. Donc oui, c'est assez basique, je dirais, qui te sort comme insight.
comme en bout de ligne, si j'ai bien compris, puis c'est un peu le feeling que j'avais aussi avant, c'est un résumé de ce que toi-même tu peux observer juste en regardant tes stats.
C'est ça, oui. En gros, si d'habitude tu cours à 4 minutes 30 du kilo et puis là t'as poussé, tu cours à 3,50, tu vas dire « Oh great work, you pushed quite a bit today. » Je dirais pas que c'est super utile. En tout cas, cette fonctionnalité-là, c'est sympa d'avoir un texte qui te résume et ça peut, par exemple, motiver. Mais c'est pas une intelligence fameuse, je dirais.
Je suis surtout content de savoir que tu penses que je cours à 4 minutes 30 du kilomètre quand je sors.
Speaker 1 (01:00:29.582)
Non, aucune attaque,
Puis là, la dernière question avant qu'on enchaîne dans les questions éclaires que j'avais pour toi. sais, là, bon, il a des gens, tu j'ai quelques amis, en fait j'ai trois amis qui sont dans milieu de la programmation, donc l'intelligence artificielle vient souvent sur la table de conversation. Puis là, tu sais, comme le jour qu'on va arriver au AGI, comme ça va tout changer, comme à quel point est-ce qu'on est proche d'arriver au AGI à tes yeux?
numéro un, puis deux, comme à quel point ça va changer le coaching.
À quel point est-ce qu'on est proche de les G.I.? C'est compliqué. Oui, j'ai eu des cours des G.I. durant ma maîtrise, mais... C'est pas très bien défini qu'est-ce que les G.I.
C'est une notion assez vague. Je trouve et je ne sais pas quand ça arrivera. Pas d'ici tôt, parce que ça devrait être multimodal. Donc ça devrait pouvoir régler les vidéos, les textes, les audios, tout ce que nous on utilise comme sens. Quand est que ça arrivera? J'en ai aucune idée. C'est pas spécialement mon...
Speaker 1 (01:01:51.564)
mon domaine de recherche. Oui, je pense que ça pourrait être énorme parce que maintenant, le voit déjà aujourd'hui, tous les jours, les gens utilisent des LLM et ça nous aide énormément depuis... C'est sorti quand ? Chagy Pity, 2020 ? C'est fou l'évolution que ça a. Moi, j'ai du mal à dire quand est-ce que ça pourra arriver.
Ça fait pas longtemps.
Speaker 1 (01:02:20.398)
et sous quelle forme, parce que ce n'est pas spécialement mon domaine, même si je suis en IA. Mais oui, en effet, ça pourrait être super bénéfique quand on voit l'évolution que l'IA a pris depuis quelques années et surtout, le plus important, l'adoption de l'IA des gens. Il tellement de monde maintenant qui utilise ça au jour de tous les jours pour faciliter des tâches, pour...
pour aller plus vite dans certaines tâches. C'est assez impressionnant et c'est cool à voir parce qu'avant ça, c'était pas spécialement lit. Quand on parlait d'IA, j'irais avoir 2020, Monsieur Tout-Le-Monde, les gens ne pas trop ce que c'était ni comment est-ce qu'ils pourraient l'utiliser. Maintenant, tout le monde connaît ça, c'est le hot topic. Donc, c'est pas une réponse très précise, très claire, désolé.
mais je pas un avis spécial sur les GI.
Ben en fait, moi je pense que... Vas-y, vas-y.
Et pardon pour ta deuxième question, comment est-ce que ça pourrait aider le coaching ? Une AGI, c'est quelque chose. Mais il faut savoir que si c'est général, pour moi, ne jamais assez spécifique que pour le coaching sportif. Oui, ça pourra, comme ça peut déjà créer des plans d'entraînement, mais pour aller, comme on a parlé durant ce podcast, à résoudre des problèmes spécifiques à certains sports, ce sera beaucoup trop général.
Speaker 1 (01:03:55.182)
que pour, par exemple, analyser des vidéos et sortir des données, on va dire biomécaniques sur le saut du joueur quand il a fait le ballon. Ce sera beaucoup trop général pour ça. Oui, ce sera un outil pour le coach, comme ce sera un outil pour Monsieur Tout-le-monde. Donc, pourra lui donner des données, insights, Mais ce ne pas
un outil qui révolutionnera le monde du coaching sportif.
Puis ce que tu viens de dire là, ça me fait penser à l'agrégation des gains marginaux. Je voulais en dire que je pense que ça va être ça le rôle de l'humain. Tu as la source, as le AI qui va peut-être t'aider sur générer ton plan d'entraînement, as peut-être le AI qui va t'aider à analyser la posture de ton aquelette en vélo ou peu importe. Puis toi en tant qu'humain, ça va être comme de prendre tout ça ensemble, de l'agrégé ensemble puis de voir où est-ce que est la solution optimale là-dedans. Comme la combinaison de tout ça. Puis c'est là que...
C'est un peu paradoxal à mes yeux, puis je passe sur une tangente dans un sens, mais on est tellement dans un air où est-ce qu'on se fait diviser notre attention. On parle de l'attention qui est fragmentée parce que tu as les médias sociaux et tout ça. Mais je pense que...
plus on avance, plus notre capacité à faire une analyse des tendances, nier que le livre-là, puis être capable de prendre le temps de réfléchir pour faire cette agrégation-là de toutes les différentes sources d'information va devenir valable. Mais c'est paradoxal dans le sens où est-ce que la société se bat pour diviser ou nous incite à fragmenter notre attention, mais de l'autre côté, la plus-value qu'on doit aller chercher, bien, on doit aller la chercher en prenant du temps de travail profond.
Speaker 2 (01:05:42.636)
ou est-ce qu'on est capable de faire une analyse à grande échelle de plein, d'affaires en même temps, sais? Puis c'est là que je pense que c'est comme paradoxal. Puis je te laisserai pas t'excuser de ta réponse, parce que la réponse pour laquelle tu t'excuses, pour moi, c'est une réponse qui fiable. Voulant dire que tu donnes pas la solution sexy. Comme récemment, il a quelqu'un qui a dit, bien, on va avoir du AGI avant la fin du mandat de Trump aux États-Unis. Comme, est-ce qu'on peut parler de ça? Il y a beaucoup de choses qui vont se passer d'ici la fin du mandat de Trump aux États-Unis.
Mais ceci étant dit, ben là, t'es la deuxième personne aujourd'hui que j'entends dire qu'on n'aura pas ça d'ici comme nécessairement rapidement. Deux, t'as parlé du fait que c'est multimodal. Fait que, je pense que pour moi, une réponse comme ça, c'est une réponse à laquelle on peut se fier. Puis qu'il faut faire attention de pas trop partir avec la tendance sexy parce que c'est sexy de dire que dans trois ans, on a du AGI, puis que là, on va pouvoir juste mettre les deux pieds sur la table, puis on va des robots qui vont se promener autour de nous. Mais une chose qui est claire, tu sais, comme...
Puis en fait, j'ai vu un vidéo hier qui parlait de Steve Jobs, qui parlait un peu de l'idée du AI en 1985, quelque chose comme ça, dans un speech, tu Mais comme il disait que ça allait arriver en 2020. Alors 2005, dans 20 ans, mais c'est arrivé en novembre 2022. Et ça, je prends cet exemple-là qui est peut-être pas exact parce que j'ai pas vérifié la source vidéo, j'ai pas vérifié si c'était pas un deep fake ou peu importe c'était quoi. Mais le point avec ça, c'est de dire une chose qui est reconnue dans l'histoire de l'humanité, c'est que la prévision...
nos prévisions d'amélioration sont toujours trop rapides. On pense qu'on va avoir des auto-volantes en 2000, puis les auto-volantes sont pas encore là. C'est un peu tout le temps.
Il n'y toujours pas la conduite full autonome. C'est ça. parlait il a je ne pas quelle année ça a démarré ce débat. Et puis il y a eu une longue pause parce que les gens n'étaient pas prêts. Et maintenant, on commence à voir avec Coémo, avec les taxis autonomes Tesla. Mais c'est un bon exemple. Combien d'années est que ça a pris pour arriver à ça? Et c'est loin d'une DJI. C'est un agrégateur de plate caméra.
Speaker 2 (01:07:47.758)
Donc Paris GI, qu'est-ce qu'on veut dire au-delà du système Artificial General Intelligence?
C'est vague comme terme. C'est une intelligence qui peut, enfin, moins, comment je vois, une intelligence qui a eu un entraînement d'une énorme base de données, qui continuerait à s'entraîner au fur et mesure, qui pourrait donc, qui serait multimodale avec sûrement des sources de données que même moi, je n'ai pas dans ma tête, mais au moins à vidéo, texte et audio.
et qui pourrait résoudre énormément de problèmes dans n'importe quel domaine qu'il soit.
J'ai pas de réponse encore une fois très claire sur les GI. C'est pas spécialement mon domaine et il a beaucoup de monde qui en parle. Ouais, c'est vague, je trouve.
Oui. Puis en fait, juste pour rassurer les gens aussi en l'électricité de réponse, un, j'apprécie que tu mettes la limite de ton champ de compétences. C'est toujours un bon signe qu'on a un bon invité, un bon invité dans ton cas. Mais aussi, c'est j'écoutais un autre professeur en informatique en parler ce matin en préparation de la conversation. J'étais dans le tour, j'écoutais ça pour dire ça. Puis il disait que c'est justement pas noir ou blanc. C'est comme on a comme décidé que ça s'appelait l'AGI, puis c'est un point vers lequel on veut se rendre. Mais c'est pas comme hop, boum, on a franchi le point.
Speaker 2 (01:09:12.793)
On est rendu là, c'est beaucoup plus gris que ce qu'on croit.
Selon moi, n'y pas un jour où on pourra se lever et on se dira oh, l'EGI a été déployé par OpenAI ou une autre compagnie. Non, je pense pas. C'est pour ça que c'est difficile d'y mettre à terme. Et oui, y a un cours d'EGI qu'on a eu à Mila, qui est le labo d'intelligence artificielle à Montréal où en gros, on apprend sur l'EGI et on fait de la recherche dessus en lisant beaucoup de papiers.
et sur les théories des GI, de ce l'habilité, etc. Mais en effet, crois que la zone grise, c'est une bonne notion à avoir.
Donc, pour terminer, j'achète dans les questions éclair qui nous permettent aux gens un petit peu de t'apprendre à te connaître et ou voir un petit peu où est-ce que tu en es dans tes réflexions. Ma première question éclair serait, Kelly, est-ce que tu as lu et que tu recommanderais le plus en ce moment aux auditeurs et aux auditrices?
Je ne pas un grand lecteur. Un livre que je suis en train de lire. Que suis-là? C'est bon. Ouais, un livre que je suis en train de lire pour l'instant. C'est un livre qui parle de biomécanique, qui en gros explique que l'humain a entre autres perdu des capacités de bouger dynamiquement, de courir.
Speaker 1 (01:10:41.582)
comme l'humain a été capable auparavant et que certaines nations dans le monde qui sont encore très dynamiques, très actives, et moi sédentaire, ont toujours cette capacité à courir, courir comme selon lui les gens savaient le faire auparavant. Le livre s'appelle... Je t'enverrai la référence après, je ne me souviens même pas du titre.
On mettrai le lien dans la description.
Mais oui, c'est intéressant, je suis en train de le lire. Ça parle pas du tout d'IA, c'est vraiment que de l'analyse biomécanique, mais pas du tout en détail. Je trouve ça intéressant. Sinon, je ne suis pas grand lecteur, donc je t'avoue que n'ai pas beaucoup de références à recommander pour l'instant.
c'est quand même fréquent chez des personnes qui lisent beaucoup d'articles scientifiques. Généralement, les livres prennent le côté des fois aussi. Mais je trouve ça intéressant. Dans le fond, ce que tu me dis, c'est que parce qu'on bouge moins, on perd certaines capacités.
C'est ça, oui. Donc, notre rythme, notre style de vie actuellement, fur et mesure, on a perdu certaines capacités, comme courir d'une manière économique et longtemps, que d'autres nations, par exemple en Afrique, n'auraient pas perdu parce qu'ils n'ont pas ce style de vie comme on l'avait auparavant.
Speaker 2 (01:12:12.27)
Si tu avais à choisir un LLM à garder pour les prochaines années, parmi les trois LLM que je vais te suggérer, lequel serait classé comme partant, lequel serait sur le banc, puis lequel serait coupé entre Chad GPT, Claude, puis Gemini ou Gemini, en tout cas celui-là de Google. Lequel est partant, lequel est sur le banc, puis lequel est coupé.
Je suis un peu baisé parce que ce matin, j'ai vu que Gemini venait de sortir une nouvelle version vachement forte. Au jour de tous les jours, j'utilise pour... Je ne le cache pas pour coder, j'utilise beaucoup d'IA. C'est Claude, le gros winner. Claude3.7 Thinking. Très fort. Donc je garderai celui-là. Sur le banc, je prendrai Gemini.
Parce que je pense qu'il y a beaucoup de très bonnes updates qui sortent tout le temps. Moins cher, etc. Donc je prendrai Gemini sur le banc. Et alors au troisième, je mettrai Chagipiti.
Fait que tu coupes TchadGPT. Pourquoi ?
Parce que j'utilise moins parce que j'étais moins au début, oui, j'utilisais seulement TchadGPT. Puis maintenant, les autres technologies qui sortent et les intégrations, etc. Je trouve que ce n'est pas spécialement TchadGPT le plus utile. En tout cas, n'est pas encore une fois, je ne peux pas tirer des conclusions et ne prenez pas mes mots pour garantie et pour se dire OK, je dois arrêter d'utiliser celui-là ou d'utiliser celui-là. Ça dépend des domaines.
Speaker 1 (01:13:51.47)
comment on l'utilise, etc. La version aussi. Mais j'étais plus apprécié par par exemple Claude 3.7 ou Gemini qui est plus avancé au niveau image que par Chaijipiti.
...
Speaker 2 (01:14:09.998)
Je pense que c'est important de souligner quand même, un, ta passeportive a de la valeur parce que tu réfléchis à AI plus que nous dans un sens, mais deux, c'est aussi le rappel que c'est pas à cause que tu es le premier à arriver avec quelque chose qui est nécessairement le meilleur. C'est pas la première compagnie d'automobiles qui fait la meilleure automobile nécessairement.
Oui, encore une fois, peut-être que Chagie Petit, sera le meilleur pour, je ne pas moi, générer un outline pour un podcast, peut-être que Claude sera, enfin fait, Claude serait meilleur pour coder. Donc, ça dépend des tâches pour lesquelles on cherche une IA.
Claude fait un bon travail. Là-dessus, Céline, merci beaucoup pour la conversation. Merci beaucoup pour tes réflexions. Ça a passé rapidement. Est-ce qu'il y a peut-être un mot de la fin que tu partager avec le Ditoire? Puis, si les gens ont des questions, ils ont des projets d'AI Custom, ils des questions sur SportBoost, comment est-ce qu'ils peuvent te rejoindre?
Avec plaisir, c'était un plaisir de discuter avec toi et j'espère que ça aura plu à l'audience. À mode la fin, merci de nous avoir écouté, ça fait plaisir. Et si vous voulez discuter de problématiques, que soit dans le sport ou un autre domaine, si vous voulez brainstormer, quoi que ce soit, je vous invite à me contacter. Je me ferai plaisir de discuter avec vous et de brainstormer sur les potentielles possibilités.
Donc on va mettre tout ça dans la description de l'épisode. Et puis je te remercie beaucoup Céline pour ton temps et je dis à la prochaine à tous les éditeurs et toutes les éditeurs de Tend l'arrêt. Merci d'avoir été à l'écoute de ma conversation avec notre invité aujourd'hui lors de Tend l'arrêt. Et j'ai deux petits messages pour toi avant que tu quittes. Un, je tiens à remercier l'Université du Québec en Outaouais pour rendre tout ça possible.
Speaker 2 (01:16:04.458)
Deuxièmement, à toutes les auditrices et les auditeurs, j'ai un petit rappel avant votre prochaine pratique ou votre prochain projet. Est-ce que vous voudriez recevoir une fois par mois une petite réflexion de ma part par courriel qui inclut les épisodes de temps d'arrêt ainsi que quelques petits trucs et astuces pour le coaching en partant de la science du sport? Est-ce que tu aimes ça? Challenger tes idées.
Bien, si oui, je t'invite à t'inscrire à l'info-lètre de temps d'arrêt avec Coach Frank dans laquelle je vais partager les derniers épisodes de la balado, les dernières idées que j'ai explorées dans ma recherche et les dernières actualités qui sont pertinentes en lien avec le coaching. Je résume tout ça dans un petit courriel qui va arriver dans ta boîte une fois par mois. Puis si tu veux recevoir ça, visite le site coachfrankphd.com dans un mot.
ou un de nos médias sociaux et ça va me faire plaisir de t'envoyer ça. Le but, c'est de vous aider et de vous challenger dans vos idées. Autrement, je te dis merci d'être avec moi dans l'aventure de temps d'arrêt et je te dis à la prochaine.
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