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\n\u00ab\u00a0Un r\u00f4le encore relativement r\u00e9cent dans le cyclisme professionnel\u00a0\u00bb
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Peux-tu te pr\u00e9senter et expliquer ton r\u00f4le au sein de l\u2019\u00e9quipe XDS Astana ?<\/strong><\/p>\n
<\/p>\n Je m\u2019appelle Morgan Saussine, je suis Data Scientist au sein de l\u2019\u00e9quipe XDS Astana. Pour bien comprendre mon poste dans une \u00e9quipe cycliste, il faut avoir une vision assez large de ses missions. C\u2019est un r\u00f4le encore relativement r\u00e9cent dans le cyclisme professionnel : toutes les \u00e9quipes n\u2019en sont pas encore dot\u00e9es et, lorsqu\u2019il existe, le d\u00e9partement data se limite souvent \u00e0 une seule personne, ce qui diff\u00e8re fortement d\u2019autres industries. Mon r\u00f4le consiste avant tout \u00e0 \u00eatre en support du p\u00f4le performance sur l\u2019ensemble des sujets li\u00e9s \u00e0 la donn\u00e9e. Cela comprend une partie de data engineering, avec la collecte, l\u2019agr\u00e9gation, le nettoyage et la structuration de donn\u00e9es provenant de nombreuses sources : capteurs des coureurs, r\u00e9sultats, profils de courses, recrutement, etc.<\/p>\n
<\/p>\n Vient ensuite la partie data analyse, qui se traduit souvent par la cr\u00e9ation de dashboards destin\u00e9s aux coaches, aux directeurs sportifs ou encore au staff performance, afin de r\u00e9pondre \u00e0 des probl\u00e9matiques pr\u00e9cises. Enfin, il y a un volet plus orient\u00e9 data science, o\u00f9 l\u2019objectif est de mod\u00e9liser et d\u2019anticiper certaines performances ou sc\u00e9narios \u00e0 partir des donn\u00e9es disponibles.<\/p>\n
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<\/p>\n Peux-tu revenir sur ton parcours et expliquer comment tu en es arriv\u00e9 \u00e0 travailler dans le cyclisme professionnel ?<\/strong><\/p>\n
<\/p>\n Mon parcours est assez atypique par rapport \u00e0 d\u2019autres profils du peloton. \u00c0 l\u2019origine, je viens de l\u2019ing\u00e9nierie financi\u00e8re, un domaine qui m\u00eale math\u00e9matiques, statistiques, programmation et finance. J\u2019ai travaill\u00e9 pendant une dizaine d\u2019ann\u00e9es dans la finance de march\u00e9. Au bout de dix ans, j\u2019ai d\u00e9cid\u00e9 d\u2019op\u00e9rer un virage professionnel. J\u2019ai conserv\u00e9 mes comp\u00e9tences en math\u00e9matiques, statistiques et programmation, mais j\u2019ai remplac\u00e9 la finance par ma passion : le v\u00e9lo. Je n\u2019ai jamais \u00e9t\u00e9 coureur professionnel et je n\u2019ai pas non plus de formation initiale en physiologie. J\u2019aime le v\u00e9lo, l\u2019entra\u00eenement, mais mon vrai apport se situe clairement sur les aspects analytiques et techniques.<\/p>\n
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<\/p>\n La saison 2025 de l\u2019\u00e9quipe a \u00e9t\u00e9 marqu\u00e9e par un redressement spectaculaire, notamment en termes de points UCI. Quel a \u00e9t\u00e9 ton r\u00f4le dans cette dynamique ?<\/strong><\/p>\n
<\/p>\n D\u00e8s la fin de la deuxi\u00e8me ann\u00e9e du cycle, en 2024, le management et le Head of Performance avaient identifi\u00e9 un objectif tr\u00e8s clair pour la saison suivante : maximiser le nombre de points UCI. C\u2019est \u00e0 ce moment-l\u00e0 que j\u2019ai int\u00e9gr\u00e9 l\u2019\u00e9quipe. Ma premi\u00e8re mission a \u00e9t\u00e9 de produire des analyses destin\u00e9es \u00e0 aider le Head of Performance et les directeurs sportifs dans la construction du calendrier. L\u2019objectif \u00e9tait d\u2019optimiser le nombre de jours de course, de cibler les \u00e9preuves les plus pertinentes et d\u2019identifier celles o\u00f9 nos coureurs pouvaient \u00eatre les plus performants en fonction de leurs profils.<\/p>\n
<\/p>\n La data est utilis\u00e9e comme une aide \u00e0 la d\u00e9cision. Les d\u00e9cisions finales reviennent toujours \u00e0 des personnes avec une grande exp\u00e9rience du cyclisme, mais les chiffres permettent d\u2019appuyer, de nuancer ou parfois m\u00eame de faire \u00e9merger de nouvelles id\u00e9es. Toutes les courses ne se valent pas, m\u00eame \u00e0 niveau UCI \u00e9quivalent, et il faut aussi analyser les startlists, les rosters et le niveau r\u00e9el de concurrence.<\/p>\n
Certains choix de calendrier, comme le fait de privil\u00e9gier le Tour de Turquie plut\u00f4t que le Tour des Alpes, ou de ne pas participer au Tour d\u2019Algarve, illustrent-ils cette approche ?<\/strong><\/p>\n
<\/p>\n Oui, ce sont de tr\u00e8s bons exemples. Dans ces cas pr\u00e9cis, l\u2019analyse montrait un \u00e9cart clair en termes de concurrence et de potentiel de points. Le Tour d\u2019Algarve, par exemple, pr\u00e9sente souvent un plateau digne d\u2019une \u00e9preuve World Tour. \u00c0 l\u2019inverse, certaines autres courses offrent davantage d\u2019opportunit\u00e9s en fonction des profils de nos coureurs. Encore une fois, l\u2019analyse ne fait pas tout. D\u2019autres param\u00e8tres entrent en jeu : la disponibilit\u00e9 des coureurs, leur \u00e9tat de forme, la programmation de la saison, ou encore les ajustements en cours d\u2019ann\u00e9e. Mais ces choix illustrent bien la mani\u00e8re dont la data peut \u00e9clairer la strat\u00e9gie sportive.<\/p>\n
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<\/p>\n La saison suivante est d\u00e9j\u00e0 en pr\u00e9paration. L\u2019objectif restera-t-il le m\u00eame ?<\/strong><\/p>\n
<\/p>\n Ce n\u2019est pas \u00e0 moi de r\u00e9pondre \u00e0 cette question. Les objectifs sont d\u00e9finis par le management, le p\u00f4le performance et les directeurs sportifs. De mon c\u00f4t\u00e9, quel que soit l\u2019objectif fix\u00e9, mon r\u00f4le restera le m\u00eame : fournir des analyses et des donn\u00e9es pour aider \u00e0 la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n
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<\/p>\n Comment vois-tu l\u2019\u00e9volution de ton poste et du d\u00e9partement data \u00e0 l\u2019avenir ?<\/strong><\/p>\n
<\/p>\n Je pense que nous en sommes encore au tout d\u00e9but. La donn\u00e9e est pr\u00e9sente dans le cyclisme depuis longtemps, mais la maturit\u00e9 des d\u00e9partements data reste faible, notamment parce qu\u2019ils sont souvent r\u00e9duits \u00e0 une seule personne. Si l\u2019on compare avec d\u2019autres secteurs comme la finance, on observe une forte sp\u00e9cialisation des r\u00f4les. \u00c0 terme, ces postes devraient \u00e9voluer et se structurer davantage : data engineers, data analysts, data scientists, chacun avec des missions plus cibl\u00e9es. Les grandes \u00e9quipes investissent d\u00e9j\u00e0 beaucoup dans ce domaine, soit en interne, soit via des partenaires externes. Personnellement, j\u2019appr\u00e9cie beaucoup ce r\u00f4le tr\u00e8s transversal, presque \u201cfull stack\u201d, qui couvre toute la cha\u00eene de la donn\u00e9e. Mais il est \u00e9vident que ce m\u00e9tier est amen\u00e9 \u00e0 \u00e9voluer et \u00e0 se professionnaliser encore davantage dans les ann\u00e9es \u00e0 venir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Lire la suite de l’article
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