Paralelamente ao pelotão, uma nova guerra já se arrasta há vários anos. Guerra tecnológica na forma de um contra-relógio para ver quem consegue usar melhor os dados e a inteligência artificial (IA) para alcançar os melhores resultados na corrida. “benefício marginal”expressão popularizada na década de 2010 pela equipe da Sky (hoje Netcompany INEOS).
Em primeiro lugar, os dados (dados) corredores que se reúnem em equipes o ano todo. Durante treinos e corridas, eles permitem monitorar o nível de condicionamento físico de todos e agir de acordo. “Após a conclusão de cada treinamento ou competição, todos os dados são carregados em nossa plataforma privada,” explica Frédéric Grapp, Diretor de Inovação da Groupama-FDJ United.
“Temos três dimensões de dados. Aqueles que vêm do medidor do corredor: potência, altimetria, temperatura, bem como tudo o que é refletido no nível do solo. Depois, pode haver dados internos do corredor, essencialmente a frequência cardíaca. E depois dados além da atividade, como qualidade e duração do sono, que são medidos usando anéis de dedo. Há também um sensor que usamos cada vez mais durante o exercício, que é o açúcar no sangue.”– continua Frederic Grapp.
Basta simular o morfotipo de cada corredor, o que é uma base importante para a equipe oferecer treinamento e alimentação individual. “Todos os corredores passaram a contar com um monitor de frequência cardíaca que monitora a temperatura corporal durante o treino, indicando watts e cadência. Temos um perfil completo do atleta, seja no treino ou na competição, que é cuidadosamente estudado e analisado.”– acrescenta nossa consultora Lilian Calmejan.
Como parte do Groupama-FDJ United, Frederic Grapp, assim como ambos cientistas de dadosOlivier Mazenod e Victor Schoeller desempenham um papel fundamental porque são eles que recolhem os dados, analisam-nos e anotam-nos de forma digerível. “Vamos criar módulos de formação sobre mecânica, posição na bicicleta, preparação mental, para dar o máximo de informação possível aos treinadores e até aos nutricionistas.”– continua o homem, que também é pesquisador em ciências do esporte. Eles também são usados para recrutamento. “Para entender o desempenho dos perfis, quais qualidades se destacam. Isso nos permite ter dados nos quais podemos confiar ao recrutar a equipe principal.”
Mas a criação desta plataforma demorou, “dois anos para descobrir, mais um ano para fazer funcionar”– esclarece Frédéric Grapp. Porque antes a equipe dependia de uma empresa externa para o seu desenvolvimento, o que gerava problemas. “A propriedade intelectual não é sua. Ou seja, se você for desconectado e a empresa falir, você perderá tudo. Quando a plataforma estava 100% operacional, optamos por uma empresa privada”.
Esses dados, que chegam a milhões, até mesmo bilhões, para cada corredor ao longo de vários anos, exigem uma quantidade titânica de trabalho de especialistas se forem feitos manualmente. O desenvolvimento super-rápido da inteligência artificial permite-lhes agora poupar muito tempo no processamento destes dados, e muitas equipas têm formado parcerias há dois anos, como a equipa Groupama-FDJ United. com Amazon AI em julho de 2025.
“Com o advento da IA, o que um cientista de dados fazia em uma semana, hoje ele pode fazer em um dia ou até mesmo em algumas horas.”
Frédéric Grapp, diretor de inovação do Groupama-FDJ Unitedna Françainformação: esportes
No pelotão, não são apenas os dados que importam, mas a qualidade e a rapidez da sua interpretação. Equipe Visma | A Lease A Bike foi uma das primeiras a demonstrar interesse. “Comecei em 2016 criando um arquivo Excel com todos os dados dos corredores.”Richard Plugge, CEO da equipe, relata Franceinfo: Sport. E quando Patrick Breaux (Chefe de Estratégia) Chegou a hora e começamos a realmente usar a inteligência artificial da época para ver como poderíamos otimizar tudo o que fazemos.” – continua o gestor, que hoje conta com cinco funcionários em tempo integral trabalhando em inteligência artificial.
Hoje, em parceria com a McKinsey, a Quantum Black e desde fevereiro os franceses têm MistralsA equipe de Jonas Wingegaard tem “Sala de Controle de IA”o que lhe permite melhorar a nutrição através de um aplicativo ou para confirmar a seleção de um piloto para o Tour de France. “Usamos isso como confirmação de nossos próprios sentimentos ou para questionar o que fizemos.”– Richard Plagg esclarece.
Durante o Tour de France de 2024, por exemplo, a equipa Lotto Dstny conseguiu, graças à inteligência artificial, indicar um estado de stress anormal no seu piloto Victor Campenaerts. Este último relaxou seus esforços naquele dia anterior vencer uma etapa em poucos dias.
As maiores equipas do pelotão, como o Lidl-Trek, também têm pessoal dedicado ao desenvolvimento de IA, mas logicamente é a Team Emirates dos Emirados Árabes Unidos que impressiona a este nível. A formação mais rica do mundo firmou parceria no início de 2025 com a Analog, subsidiária do G42 com sede nos Emirados Árabes Unidos. para desenvolver sua própria IA, Anna.
Anna é especialmente precisa ao orientar a seleção da equipe e dos corredores que decidem se a seguem ou não. “Na questão do peso, a IA pode dizer: para a Amstel Gold Race, Pogacar teria um desempenho melhor com um peso de 65,5 ou 66 kg, e não com os 64 que faz para o Tour. divulgado tem Equipe em 2025 Jeroen Swart, diretor de desempenho da seleção dos Emirados.
Em entrevista com Velo.outsideonline.comEle também detalhou outro recurso de inteligência artificial específico para a equipe mais bem classificada no ranking da UCI por três anos e meio. “Eles mostraram um perfil 3D de uma das etapas do Tour. Poderíamos então pedir a Anna que nos mostrasse o andamento da corrida usando pequenos números. Ela poderia nos contar sobre os pontos-chave, prestando especial atenção a Tadej e aos dados relativos a ele.”– ele contou em detalhes. “Esta tecnologia abre perspectivas interessantes. Se perguntarmos a ele como vencer o Milan-San Remo? Sim, ela poderia responder. Mas obviamente estamos guardando os resultados para nós mesmos.“, desenvolveu ele no início de janeiro de 2025. do site Beachy.pro. É agora o trabalho está feito para os eslovenos.
Neste Tour de France, por exemplo, a equipe da Emirates usou um capacete especial na etapa 5. retirado de 20.000 criações de fãs e refinado pela inteligência artificial Gizem Akdag..
Mas a IA no ciclismo, como em outros lugares, tem várias limitações importantes. Você já deve conseguir controlá-la, “falar” corretamente com ela com “dicas” para que ela dê a resposta mais adequada. “A IA do Claude é muito usada. É enorme, podemos integrá-la à plataforma, ela vai procurar falhas e te ajudar a otimizar. Isso é uma loucura. Mas você não deve deixá-lo fazer o que quiser. Se você não tiver experiência, isso pode levar você a designs nem sempre consistentes. Daí a importância de um cientista de dados dominar a IA.”avisa Frederic Grapp.
“Quando você usa essas IAs, você as alimenta para todos. Na verdade, você está alimentando o monstro. Nunca devemos esquecer isso. Se Claude foi alimentado com paradigmas muito fortes, mas falsos, as respostas nem sempre são boas em comparação com o que você deseja obter.”
Frédéric Grapp, diretor de inovação do Groupama-FDJ Unitedna Françainformação: esportes
“A IA é uma ferramenta. Portanto, precisamos de pessoas que entendam como usá-la. Eu comparo isso a uma bicicleta de contra-relógio. Se você me colocar em uma bicicleta, não vencerei a etapa, para isso você precisa de Jonas Wingegaard. Você precisa de pessoas que entendam o que há nela.” Richard Plagg conclui por sua vez.
Para além da questão da privacidade dos dados dos corredores quando recorrem a empresas privadas ou da fiabilidade dos sensores utilizados para recolher os dados, por vezes também é necessário convencer uma equipa inteira dos méritos de tal progresso. “Vivi a implementação da primeira plataforma na equipe no início dos anos 2000. Demorou vários anos para os pilotos entenderem que neste momento precisam não agir como “policiais”, mas sim melhorar o processo metodológico e ir mais longe na melhoria do desempenho.”– lembra Frederic Grapp.
“Estamos usando dados exponencialmente, exceto que estamos atingindo um limite. Há tantos dados que, a menos que os modelos sejam muito bons, os corredores serão parcialmente dependentes deles e você não conseguirá fazê-los progredir ou mesmo regredir.”
Frédéric Grapp, diretor de inovação do Groupama-FDJ Unitedna Françainformação: esportes
Os corredores mais jovens, que cresceram e se desenvolveram graças a todos estes dados, são os mais fáceis de convencer. Mas o corredor também deve ser capaz de absorver todos esses dados e aceitar que a máquina às vezes tem precedência sobre os sentidos. “Se os modelos forem mal compreendidos e mal interpretados, podem criar disfunções no nível do atleta, que podem ficar completamente fora de controle, como uma máquina. Se você quer que tudo corra bem, tudo deve estar alinhado. Mas isso é extremamente difícil.”– conclui Frederic Grapp.
