Procédé et système de génération automatique d'un planning d'entraînement sportif individualisé

PROCEDE ET SYSTEME DE GENERATION AUTOMATIQUE D'UN PLANNING INDIVIDUALISE D'ENTRAINEMENT SPORTIF Procédé (500) de génération automatique d'un planning électronique individualisé (100-1, 100-2) d'entraînement sportif, comprenant une pluralité de séances pour améliorer la performance physique d'un utilisateur, ledit procédé comprenant : une étape (510) de collecte de données individuelles de l'utilisateur, via un dispositif électronique personnel (200) ; une étape (520) d'analyse des données collectées par des algorithmes d'apprentissage automatique, sur une plateforme numérique d'analyse (300) ; et une étape (540) de génération d'un premier planning individualisé (100-1) en fonction des données collectées et analysées ; une étape (550) de mesure en temps réel, au moins lors d'une séance, de paramètres physiologiques ou de performance de l'utilisateur, et/ou de modification des données individuelles ; une étape (560) d'adaptation dynamique du planning en fonction des paramètres et/ou des données de l'étape précédente, par l'exécution d'algorithmes d'apprentissage automatique ; et une étape (570) de génération d'un deuxième planning individualisé (100-2) plus adapté à l'utilisateur. Figure pour l'abrégé : figure 1 The invention relates to a method (500) for automatically generating an individualised electronic sports training schedule (100-1, 100-2) comprising a plurality of sessions for improving the physical performance of a user, the method comprising: a step (510) of collecting individual data of the user via a personal electronic device (200); a step (520) of analysing the collected data by means of machine learning algorithms on a digital analysis platform (300); and a step (540) of generating a first individualised schedule (100-1) on the basis of the collected and analysed data; a step (550) of measuring in real-time, at least during a session, physiological or performance parameters of the user, and/or of modifying the individual data; a step (560) of dynamically adapting the schedule on the basis of the parameters and/or the data of the preceding step by executing machine learning algorithms; and a step (570) of generating a second individualised schedule (100-2) that is better suited to the user.