Le LAAS-CNRS, au coeur de la mêlée du Stade Toulousain !

Doctorante au LAAS-CNRS et à l'ICA, Zoé Pomarat effectue des travaux de recherche basés sur l'instrumentation de la mêlée au rugby, en partenariat avec le Stade Toulousain.

Photo ST Pomarat_LAASCNRS

Qui ne pousse pas n'est pas Toulousain !

À Toulouse, capitale du rugby, la devise est plutôt "qui ne saute pas n'est pas Toulousain".

Au laboratoire, les travaux de l'équipe Gepetto, spécialisée dans les recherches sur les mouvements des systèmes anthropomorphes, s'intéressent plutôt aux mécanismes de la poussée.

C'est au cœur de la mêlée du Stade Toulousain, fraîchement sacré champion de France 2025, que Zoé Pomarat, doctorante de l'équipe en deuxième année de thèse Cifre (Convention industrielle de formation par la recherche) et doctorante également à l'ICA, travaille sur le sujet de l’instrumentation de la mêlée au rugby, en partenariat avec le Stade Toulousain.

Cette thèse, encadrée par Bruno Watier, est intitulée DEMECO (DEveloppement MElée Connectée) et son objectif est de concevoir une mêlée connectée à l’aide d’un ensemble de capteurs embarqués et d’analyse vidéo combinés.

Cette instrumentation permettra de quantifier de multiples paramètres mécaniques (cinématique et actions mécaniques) de la mêlée en condition de jeu, de manière individualisée et synchronisée.

L’objectif de ces tests consiste à mesurer les forces de poussée individuelle tridimensionnelle de chacun des joueurs dans la mêlée, afin d’investiguer la contribution de chacun des huit joueurs qui composent un pack à la force de poussée horizontale.

Pour cela, des semelles instrumentées, composées de plusieurs centaines de capteurs de force et directement placées dans les chaussures à crampons des joueurs, ont été utilisées. Les technologies actuelles de semelles ne permettant malheureusement de mesurer que la force verticale, la détermination des forces horizontales reste complexe, particulièrement lorsque celles-ci sont fortement pliées dans la chaussure, comme c’est le cas chez des joueurs expérimentés.

Afin de corriger cette mesure et d’obtenir la force de poussée tridimensionnelle, des techniques de Deep Learning ont été employées. Elles consistent à entraîner un algorithme à estimer les efforts de poussée tridimensionnelle à partir des données de la force verticale des semelles instrumentées. Dans le but de récolter des données permettant l’entraînement de cet algorithme, une session expérimentale dans des conditions de laboratoire avait été précédemment menée au sein de la plateforme de recherche universitaire CAAPS installé au CREPS de Toulouse.

Ainsi, les 8 joueurs d’un pack ont été équipés de ces semelles instrumentées et ont réalisé à la fois des poussées contre un joug instrumenté d’entraînement et des mêlées en situation réelle, contre un pack adverse. Un système vidéo complétait le dispositif afin d’identifier les positions relatives des joueurs en mêlée réelle.

Suspense… Quels joueurs exercent les forces de poussée les plus grandes ? C’est maintenant que notre travail va utiliser l’algorithme pré-entraîné en laboratoire pour estimer ces forces de poussées individuelles et comparer les deux situations de mêlées effectuées au cours de ces tests.

À suivre !

gepetto / Bruno Watier / Zoé Pomarat

publié le 30.06.25 - édité le 30.06.25