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Validation du moteur nutrition algorithmique pour le triathlon

Moteur Nutrition Wattness · Rapport de validation · Avril 2026
42 scénarios · 10 plans course · 138 assertions · 100% de conformité
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Résumé. Module nutrition vérifié sur benchmark interne reproductible, avec scénarios multi-variables, garde-fous de sécurité et plages de recommandations revues par expertise et alignées avec la littérature.
100%
Taux de conformité
0
Violations sécurité
42
Scénarios entraînement
138
Assertions course

1. Introduction

Les recommandations nutritionnelles pendant l'exercice d'endurance sont complexes : elles dépendent de la durée, de l'intensité, de la discipline, des conditions environnementales, de la composition corporelle et des objectifs stratégiques de l'athlète. Les guidelines scientifiques actuelles fournissent des plages evidence-based (ex. 30-90 g/h de glucides pour des efforts de 1-3h+), mais traduire ces guidelines en recommandations personnalisées par séance nécessite une interpolation simultanée sur de multiples variables.

Le moteur nutrition Wattness est un système déterministe à règles qui calcule les apports cibles en glucides (g/h), les taux d'hydratation (ml/h) et les besoins en sodium (mg/h) pour chaque séance. Contrairement aux approches machine learning, le moteur encode directement les connaissances scientifiques via des courbes paramétrées et des modificateurs, rendant son comportement transparent et auditable.

Ce benchmark évalue si les sorties du moteur se situent systématiquement dans les plages validées par un expert sur un ensemble complet de scénarios. La méthodologie adoptée est celle de la conformité aux plages : pour chaque scénario, un expert définit des valeurs min et max acceptables, et la sortie du moteur est vérifiée contre ces bornes.

2. Méthodologie

2.1 Conception des scénarios

Le benchmark comprend 42 scénarios d'entraînement couvrant 7 axes de variation :

AxeValeurs couvertesn
DisciplineVélo, Course à pied, Natation3
Durée45 min – 300 min (7 niveaux)7
IntensitéTier 1 (i1) à Tier 5 (i6)5
TempératureFroid (≤10°C), Tempéré (15–25°C), Chaud (≥30°C)3
BranchePerformance, Train-Low, Gut Training, Protocole course4
Poids corporel55 kg, 70 kg, 85 kg3
SpécialDouble séance, Position aéro, Sweat rate custom, GT semaines 1–94

2.2 Plages attendues : sources et validation

Constantes moteur. Le paramétrage interne du moteur encode le consensus scientifique actuel. Pour les glucides, des courbes d'interpolation multi-points définissent les cibles min/max d'apport en fonction de la durée pour chaque tier d'intensité.

Littérature publiée. Les plages d'hydratation suivent Sawka et al. (2007) et Baker (2017), avec des taux de base pondérés par des coefficients de sudation spécifiques à chaque discipline. Le plafond de 90 g/h pour les athlètes non-experts s'aligne sur la limite de co-ingestion glucose+fructose, tandis que le plafond absolu de 120 g/h reflète les données récentes en ultra-endurance.

Validation expert. Les 42 plages attendues ont été revues par un expert en sciences du sport avec 15+ ans de coaching nutrition spécifique triathlon.

2.3 Métriques

MétriqueDéfinition
Taux de conformitéPourcentage de scénarios où la sortie du moteur est dans la plage attendue [min, max]
Taux de dépassementSortie au-dessus du max (risque : troubles GI)
Taux de sous-dosageSortie en-dessous du min (risque : sous-alimentation)
Déviation moyenneÉcart moyen entre la sortie et le point médian attendu
Violations sécuritéScénarios marqués safety en échec (tolérance zéro)

3. Résultats : moteur entraînement

3.1 Performance globale

DimensionnConformitéDépassementSous-dosageDév. moy.
Glucides42100%0%0%−0.02 g/h
Hydratation42100%0%0%+0.04 ml/h
Sodium42100%0%0%0 mg/h
Global126100%0%0%

3.2 Par discipline

DisciplinenGlucidesHydratationSodium
Vélo33100%100%100%
Course à pied5100%100%100%
Natation4100%100%100%

3.3 Par tranche de durée

DuréenGlucidesHydratationSodium
Court (< 90 min)10100%100%100%
Moyen (90–180 min)27100%100%100%
Long (> 180 min)5100%100%100%

3.4 Par température

TempératurenGlucidesHydratationSodium
Froid (≤10°C)5100%100%100%
Tempéré (15–25°C)30100%100%100%
Chaud (≥30°C)7100%100%100%

4. Garde-fous de sécurité

Sécurité tolérance zéro : 6/6 réussis

Les scénarios de sécurité imposent des contraintes dures qui ne doivent jamais être violées, quelle que soit la combinaison d'entrées.

Scénario sécuritéContrainte vérifiéeStatut
Train-Low zéro glucidesLa branche Train-Low produit toujours 0 g/h de glucidesOK
Plafond non-expert 90 g/hLe contexte non-expert plafonne les glucides à 90 g/hOK
Récupération zéro glucidesLes séances récupération (Tier 1) produisent 0 g/hOK
Gut Training semaine 1GT semaine 1 cible 60 g/h avec max à 70 g/hOK
Alerte concentrationGlucides élevés + hydratation basse déclenche un warning (>90 g/L)OK
Sorties non-négativesLa sortie glucides n'est jamais négativeOK

5. Étude d'ablation : importance des composants

Pour quantifier la contribution de chaque composant du moteur, 5 variantes d'ablation ont été exécutées, chacune désactivant une seule fonctionnalité tout en conservant le reste intact.

Variante d'ablationGlucidesHydratationSodiumGlobalSécurité
Moteur complet (référence)100%100%100%100%0
Sans modificateur discipline85.7%78.6%100%88.1%1
Sans pondération poids100%81.0%100%93.7%4
Sans polarisation hydratation100%64.3%100%88.1%4
Glucides fixes à 60 g/h71.4%100%100%90.5%3
Sans modificateur branche73.8%100%100%91.3%3

5.1 Interprétation

Scaling hydratation par intensité : impact isolé le plus important sur la précision hydratation (−35.7% de conformité). Les multiplicateurs bas/modéré/élevé sont essentiels pour différencier les pertes sudorales selon les niveaux d'intensité.

Courbes glucides multi-points (vs. un fallback fixe à 60 g/h) : la précision glucides chute de 28.6%. Cela confirme que l'interpolation linéaire entre des points d'ancrage spécifiques à la durée reflète mieux la capacité progressive d'oxydation des glucides exogènes.

Modificateurs de branche nutritionnelle (train-low = 0, override gut training, course = 1.15×) : contribuent à 26.2% de la précision glucides. Sans eux, le moteur ne peut pas différencier adaptation métabolique et séances orientées performance.

Modificateurs par discipline (CAP 0.85× glucides / 1.15× hydratation; natation 0.6× / 0.7×) : affectent les deux dimensions. La tolérance gastrique réduite en course à pied et l'environnement thermorégulateur unique de la natation nécessitent un scaling distinct.

Pondération hydratation par poids : impact uniquement sur l'hydratation (−19%). Les recommandations glucides ne sont pas pondérées par le poids, car l'absorption intestinale est le facteur limitant de l'oxydation des glucides exogènes.

6. Benchmark du planificateur course

Le planificateur course génère des plans nutrition segmentés (pré-course, natation, T1, vélo, T2, course à pied) pour les triathlons du sprint à l'Ironman et ultra. 10 scénarios ont été validés avec 138 assertions.

ScénarioDistanceCatégorieTemp.AssertionsStatut
IM EliteIronmanEliteTempéré17OK
IM Age-GrouperIronmanAge-GrouperTempéré17OK
IM DébutantIronmanDébutantTempéré12OK
70.3 CompetitiveHalf-IMCompetitiveTempéré15OK
Sprint Age-GrouperSprintAge-GrouperTempéré11OK
Olympic EliteOlympicEliteTempéré12OK
IM Competitive (Chaud)IronmanCompetitiveChaud15OK
IM AG + GT CapIronmanAge-GrouperTempéré12OK
Ultra CompetitiveUltraCompetitiveTempéré16OK
70.3 Débutant + GTHalf-IMDébutant→AGTempéré11OK

6.1 Assertions clés validées

Chaque plan course est vérifié pour : structure correcte en 6 segments (pré-course → natation → T1 → vélo → T2 → course à pied), zéro glucides pendant la natation, durées positives, cohérence segment/total, protocoles de contingence, et cibles glucides adaptées à la catégorie.

7. Reproductibilité

Le benchmark est entièrement automatisé et déterministe. Tous les scénarios, plages attendues et assertions sont versionnés. Le moteur ne contient aucune source d'aléatoire, aucun appel API externe et aucune dépendance au runtime.

pnpm --filter @wattson/core nutrition:benchmark -- --ablation

8. Limites et axes d'amélioration

Limites principales :

9. Conclusion

Module nutrition vérifié sur benchmark interne reproductible, avec scénarios multi-variables, garde-fous de sécurité et plages de recommandations revues par expertise et alignées avec la littérature.

Références

[1] Jeukendrup AE. A step towards personalized sports nutrition: carbohydrate intake during exercise. Sports Med. 2014;44(Suppl 1):S25–S33.

[2] Thomas DT, Erdman KA, Burke LM. Position of the Academy of Nutrition and Dietetics. J Acad Nutr Diet. 2016;116(3):501–528.

[3] Podlogar T, Wallis GA. New horizons in carbohydrate research. Sports Med. 2022;52(Suppl 1):5–23.

[4] Sawka MN et al. ACSM position stand: Exercise and fluid replacement. Med Sci Sports Exerc. 2007;39(2):377–390.

[5] Baker LB. Sweating rate and sweat sodium concentration in athletes. Sports Med. 2017;47(Suppl 1):111–128.

[6] Rehrer NJ et al. Gastric emptying, absorption, and carbohydrate oxidation. J Appl Physiol. 1992;72(2):468–475.

[7] Burke LM. Fueling strategies to optimize performance. Scand J Med Sci Sports. 2010;20(Suppl 2):48–58.

[8] Pfeiffer B et al. Nutritional intake and gastrointestinal problems. Med Sci Sports Exerc. 2012;44(2):344–351.