Détection automatique des changements de ligne au hockey sur glace : une méthode plus précise pour comparer les charges de travail des joueurs de hockey sur glace
Patrick Love, spécialiste senior de la réussite client (Performance et Santé) chez Catapult Sports
Points clés à retenir :
- La détection automatique des changements de quart offre au personnel une fenêtre temporelle plus précise pour évaluer la charge de travail.
- En identifiant automatiquement les phases de jeu actives, ce système allège la charge de travail liée au marquage manuel et offre une base plus cohérente pour comparer les exigences des entraînements et des matchs.
- Pour les entraîneurs, les responsables de la vidéo et les responsables de la préparation physique, cela offre à tous un point de référence commun sur ce qu’ont fait les joueurs, le niveau d’exigence de l’effort et le contexte dans lequel cela s’est déroulé.
Les entraîneurs de hockey sur glace le savent par expérience : deux séances d'entraînement peuvent sembler similaires sur le papier, mais se révéler complètement différentes dans la pratique. L'une peut comporter de longues séries et des pauses d'entraînement. L'autre peut consister en une succession de séquences courtes et intenses, avec peu de temps de récupération. Si l'on résume ces deux séances à un seul chiffre, cette différence essentielle passe inaperçue.
Player Load totale Player Load PL) indique au staff la quantité de travail accumulée par un joueur. Elle ne précise pas comment ce travail a été accumulé, ni quel était le niveau d'intensité des phases de jeu. Cette distinction est importante, car la PL par minute (PL/min) n'a pas toujours eu la même signification dans le hockey sur glace.
Nightingale et al. (2026) soulignent ce point dans leur cadre de référence pour la sélection d’indicateurs de charge externe au hockey sur glace. Ils notent que les recherches publiées sur le hockey ont utilisé à la fois la durée totale du match et le temps de glace comme dénominateur dans le calcul du PL/min. Les études utilisant la durée totale du match, notamment celles de Douglas et al. (2022) et de Neeld et al. (2021), ont donné des valeurs comprises entre 2,1 et 2,3 PL/min ; celles utilisant le temps de jeu, notamment celles de Byrkjedal et al. (2022) et de Perez et al. (2022), ont donné des valeurs avoisinant les 6,3 PL/min.
Différentes versions de Windows, différentes charges de travail
C'est là que la comparaison entre les entraînements et les matchs devient difficile. Lors des matchs, les analystes vidéo marquent généralement l'ensemble des temps de jeu de chaque joueur. À l'entraînement, même lorsque les séances sont filmées, il est rare de marquer chaque répétition d'un joueur, sans parler de l'ensemble de l'effectif. Marquer les temps de jeu lors des matchs représente déjà un travail considérable. Marquer les répétitions à l'entraînement est quant à lui presque impossible.
Mais si l'on souhaite comparer les exigences de l'entraînement et celles du match, ces plages horaires spécifiques à chaque joueur ont leur importance. Sans elles, le dénominateur reste incohérent. Un joueur peut accumuler un nombre similaire de PL, mais la densité dépend de la manière dont on la calcule : sur l'ensemble de la séance, de l'exercice, de la période de jeu ou uniquement sur les moments d'activité.
Le passage d’un chronomètre au niveau de la session à un chronomètre « active-shift » élimine le temps passé sur le banc et les déplacements sur la glace entre les coups de sifflet. Le PL total a baissé car une partie de ces déplacements était auparavant comptabilisée. Le PL/min augmente généralement car le dénominateur diminue plus rapidement que la charge mesurée. Un même exercice, un même joueur, un même fichier de données peuvent donner des chiffres très différents en termes de volume et de densité selon le type de chronomètre utilisé par le staff. C’est pourquoi le choix de la fenêtre de mesure est important, et pourquoi la fenêtre « temps de jeu actif » est la plus fiable des quatre. Elle ne comptabilise que les moments où le joueur participait réellement au jeu. Le volume reflète le travail effectué par le joueur. La densité reflète l’intensité de ce travail au moment où il était effectué. C’est la fenêtre temporelle qui permet de comparer les entraînements et les matchs.
Malheureusement, nous en sommes revenus à la case départ. Comment résoudre concrètement le problème du marquage manuel des commerciaux ?
Détection automatique des changements : une fenêtre temporelle plus cohérente
La fonctionnalité « Ice Hockey Auto Shift Detection » de Catapult résout ce problème en identifiant les périodes de jeu actives directement à partir des appareils portables. Les équipes obtiennent ainsi automatiquement les plages horaires de jeu actif spécifiques à chaque joueur. Cela offre au staff une vision cohérente du temps pendant lequel chaque joueur a participé activement à la séance. Cela a également donné lieu à des résultats inattendus.
Selon une analyse non publiée de Catapult Sports datant de 2026, une séance d’entraînement de l’AHL représentait environ 58 % du volume d’un match au niveau de la séance. Ce chiffre tombait à près de 51 % lorsqu’il était calculé sur la base des temps de jeu effectifs. Cette même séance d’entraînement semblait plus intense que le match au niveau de la séance, avec environ 130 % de la densité de jeu (PL/min). Une fois les deux comparés sous l’angle des temps de jeu actifs, cette même séance d’entraînement tombait à environ 73 % de la densité de jeu en temps de jeu actifs.
Les données relatives aux changements de jeu peuvent mettre en évidence une lacune que les résumés de séances complètes masquent souvent. La plupart des professionnels reconnaissent que l'entraînement peine à égaler le volume total d'un match. Beaucoup ont supposé que l'entraînement dépassait la densité d'un match, car les séances sont plus courtes, plus structurées et mieux contrôlées.
Ces résultats remettent en cause cette hypothèse. Lorsque l'on ne prend en compte que les périodes pendant lesquelles les athlètes sont réellement actifs, l'entraînement peut s'avérer insuffisant tant en termes de volume que d'intensité.
Cela a une incidence sur la périodisation, la conception des exercices et la reprise de la compétition. Les équipes doivent savoir si l’entraînement a exposé les joueurs à un volume et à une densité équivalents à ceux des phases de jeu réelles. Elles doivent également comprendre comment ce volume a été accumulé. Les séquences d’effort longues et régulières diffèrent des séries répétées à haute densité qui reflètent le rythme du match.
Relier les indicateurs aux moments clés : intégration de la vidéo et des appareils portables
Une quantité plus importante de données n'apporte pas automatiquement plus de clarté. Pour être utiles, les rapports doivent adapter les indicateurs à la question posée, limiter les redondances et aider les équipes à prendre de meilleures décisions (Nightingale et al., 2026).
La fonction « Auto Shift Detection » soutient cette approche en fournissant un meilleur contexte aux indicateurs sélectionnés. Lorsque les phases de jeu actives sont importées dans Focus de Catapult, les équipes peuvent passer de l’indicateur au moment qui l’a généré. Pour les entraîneurs, l’analyse des phases de jeu après un match n’est pas une nouveauté. En revanche, visionner les répétitions d’entraînement spécifiques à chaque joueur n’a jamais été envisageable. Désormais que les phases de jeu actives, y compris les répétitions d’entraînement, peuvent être identifiées automatiquement, les entraîneurs disposent d’un moyen d’analyser le travail d’entraînement spécifique à chaque joueur sans avoir à demander à l’équipe vidéo de marquer manuellement chaque répétition.
Cela modifie le flux de travail de l'ensemble du personnel. Le coach vidéo peut trouver plus rapidement les séquences pertinentes concernant les joueurs. Le personnel chargé de l'analyse des performances peut expliquer pourquoi une hausse de la charge de travail s'est produite. Les entraîneurs peuvent analyser les efforts à haute intensité dans un contexte tactique. Tout le monde travaille à partir de la même source : les mêmes indicateurs, la même période et la même vidéo, le tout regroupé au même endroit.
Points à retenir
La détection automatique des changements de quart offre au personnel une fenêtre temporelle plus précise pour évaluer la charge de travail.
En identifiant automatiquement les phases de jeu actives, ce système allège la charge de travail liée au marquage manuel et offre une base plus cohérente pour comparer les exigences des entraînements et des matchs.
Pour les entraîneurs, les responsables de la vidéo et les responsables de la préparation physique, cela offre à tous un point de référence commun sur ce qu’ont fait les joueurs, le niveau d’exigence de l’effort et le contexte dans lequel cela s’est déroulé.
Références
- Byrkjedal, P. T., Luteberget, L. S., Bjørnsen, T., Ivarsson, A., & Spencer, M. (2022). La conception d’un match de hockey sur glace simulé sous forme de jeu (scrimmage) entraîne une intensité plus élevée des paramètres de charge externe par rapport aux matchs officiels. Frontiers in Sports and Active Living, 4, 822127. https://doi.org/10.3389/fspor.2022.822127
- Catapult Sports. (2026). Comparaison entre la charge de travail « Active-shift » et celle calculée par période dans le hockey sur glace de haut niveau [Analyse interne non publiée].
- Douglas, A. S., Rotondi, M. A., Baker, J., Jamnik, V. K. et Macpherson, A. K. (2022). Comparaison des mesures de charge externe sur glace entre des joueuses de hockey sur glace de niveau sub-élite et de niveau élite. Journal of Strength and Conditioning Research, 36(7), 1978–1983. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000003771
- Neeld, K. L., Peterson, B. J., Dietz, C. C., Cappaert, T. A. et Alvar, B. A. (2021). Impact de la charge de travail préalable sur les performances d’une équipe masculine universitaire de hockey sur glace. Journal of Strength and Conditioning Research, 35(8), 2272–2278. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000004076
- Nightingale, S., Hughes, J., De Ste Croix, M. et Pfeifer, C. (2026). Guide-cadre pour la sélection des indicateurs de charge externe en hockey sur glace. International Journal of Strength and Conditioning. https://doi.org/10.47206/ijsc.v6i1.526
- Perez, J., Brocherie, F., Couturier, A. et Guilhem, G. (2022). Les matchs internationaux entraînent une charge de travail mécanique stable chez les joueuses de hockey sur glace de haut niveau. Biology of Sport, 39(4), 857–864. https://doi.org/10.5114/biolsport.2022.109455
Questions-réponses
Un « shift » complet correspond à la durée totale comprise entre le moment où un joueur entre sur la glace et celui où il regagne le banc. Cette période inclut souvent des temps morts, tels que les arrêts de jeu dus à un coup de sifflet, les préparations de mise en jeu ou les temps morts télévisés.
Un « temps de jeu actif » limite strictement le calcul aux moments précis où le joueur participe activement et se déplace. En éliminant ces temps morts, les temps de jeu actifs offrent une vision beaucoup plus précise de l’effort physique réel. Les chiffres relatifs au volume reflètent le travail effectivement accompli, tandis que les chiffres relatifs à la densité (tels que Player Load minute Player Load ) indiquent avec précision l’intensité de cet effort en temps réel.
Tout dépend du dénominateur (le temps de jeu) que l’on utilise. Les études traditionnelles sur le hockey ont calculé le PL/min en se basant sur deux durées très différentes : la durée totale du match et le temps de glace.
Lorsque l’on utilise la durée totale du match, le dénominateur est élevé car il inclut tout le temps passé sur le banc, ce qui donne des scores de densité plus faibles (généralement entre 2,1 et 2,3 PL/min). Lorsque l’on passe au temps de jeu effectif d’un joueur, le dénominateur diminue considérablement, ce qui fait grimper les chiffres de densité pour les rapprocher de 6,3 PL/min. Cette variation n’est pas une erreur de données ; elle reflète simplement la période que l’on choisit de prendre en compte.
Historiquement, comparer les données d’entraînement à celles des matchs s’avérait extrêmement difficile, car il est pratiquement impossible de marquer manuellement les phases actives pour l’ensemble d’un effectif pendant une séance d’entraînement.
La fonction « Auto Shift Detection » de Catapult résout ce problème en identifiant automatiquement les fenêtres de phases actives directement à partir des appareils portables. Cela remet en question les idées reçues concernant l’entraînement. Par exemple, des données internes ont montré que, alors qu’un entraînement pouvait sembler atteindre 130 % de la densité d’un match lorsqu’on considérait les moyennes globales de la séance, cette densité tombait en réalité à seulement 73 % de celle d’un match dès lors que les deux étaient analysées à travers le prisme précis des phases de jeu actives. Ces informations automatisées aident les entraîneurs à concevoir des exercices qui reproduisent fidèlement le rythme et le volume élevés des phases de jeu réelles.