Parfait ! Pour cette user story, on peut créer des tâches concrètes à intégrer dans ton GitHub Project pour suivre la réalisation étape par étape.
🧾 User Story
En tant que coach,
Je veux calculer le ratio ACWR (Acute:Chronic Workload Ratio)
Afin de identifier si l’augmentation de l’intensité de l’entraînement dépasse les capacités de récupération de l’athlète.
📌 Tâches détaillées (Issues / To-Do)
1️⃣ Préparation des données
Collecter les données d’entraînement par athlète (intensité, durée, charge)
Nettoyer les données (valeurs manquantes, anomalies, doublons)
Créer une structure temporelle (par jour / session) pour chaque athlète
2️⃣ Calcul des charges
Définir la charge aiguë (Acute Workload) : moyenne sur les 7 derniers jours
Définir la charge chronique (Chronic Workload) : moyenne sur les 28 derniers jours
Implémenter le calcul pour chaque athlète sur toutes les dates
3️⃣ Calcul du ratio ACWR
Calculer le ratio :
𝐴
𝐶
𝑊
𝑅
Charge Aigu
e
¨
(7 jours)
Charge Chronique (28 jours)
ACWR=
Charge Chronique (28 jours)
Charge Aigu
e
¨
(7 jours)
Ajouter une vérification des cas particuliers (chronic = 0, valeurs manquantes)
Stocker le résultat dans un DataFrame par athlète et par date
4️⃣ Analyse et visualisation
Créer des graphiques ACWR par athlète (ligne du temps)
Identifier les jours où ACWR dépasse un seuil critique (ex. 1,5)
Comparer ACWR avec les événements de fatigue ou blessure si disponibles
5️⃣ Documentation
Créer un notebook ACWR_calculation.ipynb
Documenter le calcul, les seuils et les limites de la méthode
Expliquer les décisions pour les charges manquantes ou anomalies
6️⃣ Bonus / Optimisation
Ajouter la possibilité de calculer ACWR pondéré par intensité ou type d’entraînement
Créer un dashboard interactif pour suivre ACWR en temps réel
Intégrer l’ACWR dans le pipeline global de suivi de performance