Trimes interroge le Dr. Andrew R. Coggan, PhD, à propos des performances présumées suspectes ou surhumaines en cyclisme

Ce texte a été publié il y a tout juste 2 ans. Les problématiques dans le cyclisme sont pourtant toutes les mêmes. Il nous semble qu’il est justifié de remettre à l’avant les propos d’Andrew R. Coggan.

Si vous êtes fan de cyclisme professionnel et que vous êtes à l’affût de ce qui se discute entre autre sur la Toile, il y a de fortes chances que vous ayez été exposé à ce fort vent de controverse entourant certaines performances présumément suspectes, ou « mutantes ». Tout comme les allergies au pollen, ce phénomène semble désormais émerger à chaque année, au gré de la tenue des grands tours cyclistes.

La situation semble aller de mal en pis depuis quelques années. La médiatisation grandissante de ce qui apparaît de plus en plus comme un refus de croire aux capacités humaines de « performer » à un tel niveau (tout en étant relativement propre), ne serait pas étrangère à une meilleure compréhension du grand public de l’interprétation des données de puissance cycliste. Le capteur de puissance, ou “power meter” facilite en effet la mesure précise d’une performance cycliste. Cela rend plus facilement comparables ces exploits hors du commun.

Chez Trimes, compte tenu la complexité des principes impliqués dans ce débat, nous avons préféré inviter un maître à penser en matière de modèles mathématiques de puissance cycliste, et de physiologie humaine.

Connu mondialement pour avoir jeté les bases de nombreux standards en matière de puissance cycliste, débutant en 2003 par la création du TSS (Training Stress Score), jusqu’à son aboutissement en 2006 sous une forme très raffinée, soit le PMC (Le Performance Management Chart), le Dr. Andrew R. Coggan, Ph.D en physiologie de l’exercice (Fellow au Collège Américain de Médecine Sportive), est très à cheval sur la précision, autant mécanique que physiologique. C’est bien normal, sinon comment pourrions-nous avoir confiance en ses travaux? Il est co-auteur du livre “Training and Racing with a Power Meter”, pour lequel il couvre l’aspect scientifique.

Le Dr. Coggan, ou Andy pour les intimes, attire également l’attention en ce moment avec ses études très poussées sur la résistance aéorodynamique, ou CdA. Cet aspect de ses recherches en cyclisme (piste et route) l’amène à alterner entre les tests en soufflerie et les tests à l’extérieur. En bref, son but est d’établir des modèles mathématiques de calcul du CdA en situation réelle.

Par conséquent chez Trimes nous croyons que la somme de ces connaissances en puissance cycliste, en physiologie humaine combinées à un vif intérêt pour l’aérodynamisme font de Dr. Andrew Coggan un excellent candidat à mieux nous éclairer sur l’actuel débat entourant les performances suspectes.

Nous nous en tenons à 5 petites questions fondamentales, et évitons de référer à certains faits, ou individus en particulier.

Dr. Coggan, d’abord merci mille fois d’avoir accepté de partager votre précieux temps avec nous.

1. Croyez-vous qu’il soit possible, à l’aide de vos travaux, combinés à certains outils intégrant les lois de la physique au cyclisme (Analytic Cycling de Tom Compton, Cycing Power Lab, etc), d’estimer la puissance produite par un coureur cycliste au cours d’un segment intense extrait d’une étape de montagne? Le tout en demeurant à l’intérieur d’une marge d’erreur raisonnable ?

La physique appliquée au cyclisme est plutôt triviale et bien comprise. Il est en effet assez aisé de parvenir à une *estimation* de la puissance produite par un coureur à partir d’un certain jeux de variables (la vitesse, la masse, les caractéristiques aérodynamiques (CdA), la résistance au sol, etc). Par contre la difficulté réside dans la cueillette précise de ces variables. Par exemple si on considère une pente à pourcentage modéré, la vitesse atteinte par un coureur professionnel est suffisamment élevée pour que des différences mineures dans le coefficient aérodynamique «assumé», et/ou, dans la vitesse actuelle (souvent non mesurée) du vent puissent avoir un impact significatif sur le résultat. En tant que chercheur je m’adonne à ces exercices de physique appliquée surtout comme hobby. Mais j’ai tout de même le privilège d’analyser plusieurs fichiers de puissance de coureurs cyclistes professionnels, certains luttant régulièrement pour une place au classement général au sein des grands tours. Cette expérience pratique m’a permis de constater au fil du temps qu’il n’est pas rare de constater des écarts d’environ 5% entre les prévisions et la réalité. Dans certains cas, cette marge peut aller jusqu’à 10% (tel qu’en feraient foi plusieurs utilisateurs du site Strava).

2. Merci! J’achète volontiers votre explication. Cependant une marge d’erreur de 5% demeure plus grande que ce que « certains » croient possibles d’atteindre. Attention, je ne remets pas en question votre point de vue. Vous travaillez avec des données de puissance depuis 1980 après tout. Mais pour être certain de bien se comprendre… disons, pour “1 million de dollars » Dr. Coggan : Croyez-vous possible de ramener cette marge d’erreur, disons sous la barre des 2% ? Ou dans ces eaux-là ?

Dans une certaine mesure, je crois avoir déjà répondu à ta question (sur le sujet de la précision des méthodes estimatives?), du moins jusqu’à un certain point. Le fait est que nous sommes ici en présence d’un cas classique “d’entrée imprécise/sortie imprécise” (ou garbage in / garbage out) bien plus que de divergences fondamentales d’opinion. Les méthodes de cueillette de données utilisées comme valeurs fournies aux modèles mathématiques peuvent également différer légèrement. Entre autres mots, pour “1 million de dollars”, on peut assurément parvenir à une estimation assez précise, en plaçant par exemple des senseurs de mesure des vents à chaque 100 mètres, et en faisant passer aux coureurs impliqués des tests en soufflerie afin de connaître (plutôt que d’estimer) le coefficient aérodynamique, en pesant le matériel avec précision, etc. Malheureusement, dans la grande majorité des cas nous n’avons pas accès à de telles méthodes et devons plutôt nous rabattre sur des valeurs approximatives et des suppositions, d’où la marge d’incertitude.

3. D’accord. Message reçu Dr. Coggan. J’ai au moins le mérite d’avoir essayé; de toute façon je ne possède pas “1 million de dollars”.

J’en conclus que l’ estimation de la puissance à partir de la vitesse ne représente pas le meilleur moyen de constuire un “cas” de dopage contre un coureur cycliste. Au meilleurs de votre connaissance, existe-t-il une meilleure solution? Nous avons entendu parlé de la méthode VAM.

La méthode VAM a été popularisée par un célèbre entraîneur italien, et son nom se veut un accronyme pour “velocità ascensionale media”, ce qui se traduit grosso modo par vitesse moyenne d’ascension. Est-ce que cette méthode s’avère fiable? Permettrait-elle de comparer avec précision les performances cyclistes passées et présentes?

D’abord, un petit retour sur ta 2e question : En réalité je ne crois pas qu’il y ait une si grande divergence d’opinion. Je crois que tous s’entendent pour dire qu’en moyenne, ces estimations sont valables (si vous savez ce que vous faites) à l’intérieur d’une marge de quelques pourcents. L’ennui c’est qu’on parle d’une *moyenne* ici, alors que ce qui compte lorsqu’on utilise ces mêmes calculs sur une base *individuelle*, c’est la précision obtenue pour *cet* individu, pour *ce cas* en particulier. Si je me fie sur les nombreux fichiers de puissance cycliste en provenance de coureurs, par exemple, participant au Tour de France, c’est fréquent de constater des écarts d’environ 5%, et parfois même jusqu’à 10%. À mon avis, c’est trop d’imprécision pour que ces calculs puissent être utilisés avec pertinence dans un débat sur des cas probables de dopage.

Quant à la VAM, cette méthode est préférable en ceci qu’elle repose sur une nombre plus restreint de suppositions. D’un autre côté, le résultat est tout de même dépendant des conditions exactes dans lesquelles l’effort, ou la performance se déroule, par exemple la pente, le distance, le contexte général (à quel moment cet effort survient à l’intérieur de l’étape, ou en relation avec les autres étapes du sur le même tour), le vent, la composante tactique etc. Par conséquent, je crois qu’il est préférable de comparer des pommes avec des pommes, soit de se limiter à comparer la même ascension (bien qu’était sous la contrainte des limitations mentionnées plus haut, du moins pour les comparaisons entre les années).

4. Si vous voulez bien, ignorons l’aspect éthique de la chose (même si le présent débat comporte une telle dimension) et assumons que nous avons accès aux données de puissance cycliste des coureurs professionnels du World Tour. Assumons également que ces données sont obtenues par le biais de capteurs de puissance bien calibrés, et qu’elles n’ont fait l’objet d’aucune manipulation délibérée.

Est-ce que l’analyse de ces fichiers permettrait de détecter des performances suspectes? J’imagine que pour y parvenir on doit d’abord tracer une ligne de « dopage probable » (expression empruntée du blogue d’Alex Simmon)? Pourrions-nous parvenir à tracer une telle ligne?

En un mot? Non.

La puissance critique d’un individu (capacité à soutenir la moyenne de puissance la plus élevée possible), est fonction de sa consommation maximale d’oxygène (VO2max), du pourcentage de ce VO2max soutenable sur une durée prolongée, et de son efficacité mécanique (soit l’habileté de convertir l’énergie métabolique en énergie mécanique). Si on prend les valeurs les plus hautes connues et publiées pour chacuns de ces attributs et qu’on les réunit chez un même individu, on peut conclure au moins sur une base hypothétique que la limite humaine de puissance critique est supérieure à 9(!)W/kg. Même si certaines de ses valeurs étaient erronées (et elles pourraient effectivement l’être), et que nous les ramenons à des valeurs plus raisonables (par exemple, VO2max = 90 mL/min/kg, 85% du VO2max pour 1h à 24% d’efficacité), on peut considérer une puissance critique de 6.65W/kg pour 1 heure comme étant physiologiquement plausible. Bien que de telles valeurs de puissance cycliste n’aient encore jamais été rapportées (la plus haute valeur mesurée sur l’heure, du moins à ma connaissance, étant tout de même en deça, ne sachant pas si l’individu était dopé ou pas), cela ne signifie pas que c’est impossible.

Cela démontre simplement que des valeurs si élevées pour le VO2max, le pourcentage du VO2max, et l’efficacité n’ont jamais été observées chez une même personne (ou si elles l’ont été, l’individu aurait choisi par exemple les compétitions de darts plutôt que le cyclisme). Par ailleurs, il n’y a pas de raisons valables sur le plan physiologique de croire que cela ne pourrait pas ce produire. En fait, dans le contexte de la démocratisation grandissante du sport cycliste depuis les 20 dernnières années (alors qu’auparavant le sport était surtout un phénomène Ouest-Européen) les chances de voir un coureur cycliste de la trempe du cheval de course Secretariat, sont plus que jamais bien réelles.

En effet, une revue scientifique identifiait récemment quelques 40 varations génétiques associées avec la haute performance, mais révélait par la même occasion qu’aucun individu n’a jusqu’à présent été identifié en possédant plus d’une vingtaine. Donc quand les gens déclarent qu’il existe une ligne de dopage très nette ne pouvant pas être franchie, cela me laisse pantois.

5. Dans la grande majorité des sports, l’humain s’est constamment amélioré, repoussant les limites, établissant de nouveaux records. Dans un article récent publié sur son blogue, l’entraîneur Australien Alex Simmon de RTS Sports LTD explique ce point appliqué au domaine de la natation, proposant un tableau relatant l’évolution des records du monde sur 1500m style libre, et ce depuis que l’épreuve existe (consulter la liste des liens utilies au bas de cet article).

Andy, croyez-vous qu’il soit raisonnable de croire que cette évolution naturelle – résultant des progrès technologiques, de meilleures méthodes d’entraînement, d’adaptations génétiques probables, etc – puisse permettre aux coureurs cyclistes propres d’aujourd’hui et de demain de surpasser les coureurs dopés du passé?

C’est une excellente question, mais pour laquelle ni moi (ni personne je le crains) n’ont de réponse facile à fournir. Cependant, il serait illogique de croire que nous ayons déjà atteint les limites de performance en cyclisme, seulement 150 ans après l’invention de la bicyclette, alors que l’humain a mis des milliers d’années avant de parvenir aux premières tentatives réussies du vol à propulsion humaine. Par conséquent j’argumenterais à l’effet que comme pour les autres sports, les performances cyclistes continueront à progresser (à un rythme plus ou moins élevé), d’une façon telle qu’on pourrait éventuellement voir des athlètes propres, surpasser des individus jadis trouvés coupables de dopage. Cependant, quand cela pourrait-il se produire, si ça ne s’est pas déjà produit au moment où on se parle, est vraiment un pari ouvert, spécialement lorsqu’on considère que les records de performance n’évoluent pas de façon graduelle, mais plutôt par “à coups”.

Dr. Andrew Coggan, merci mille fois pour votre temps. Vous nous fournissez une bonne base de réflexion.  Ceux ayant envie d’en apprendre d’avantage sur le sujet sont invités à visiter le blogue d’Alex Simmon, puisqu’il publie depuis quelques temps des articles assez éloquents abordant le sujet sous divers angles.

By Charles G. Couturier, entraîneur en triathlon
Programme de triathlon de l’Université de Montréal

Avec l’aide de:
Andrew Coggan, phd
Alexandre St-Jalm
Michel Moussette
Mathieu Charruau
Suzanne Atkinson, md

Liens utiles
Andrew Coggan, à props de « Training and Racing with a Power Meter »/
Training Peaks’ Power 411 – Page d’accueil
Alex Simmon’s blog
The evolution of the 1500m Freestyle
The Elusive Dopeometer
Cycling Power Lab