{"id":{"repo_id":"moncton","oai_identifier":"oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/7157"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/moncton/oai:umoncton.scholaris.ca:20.500.14658/7157","repository":{"repo_id":"moncton","name":"University de Moncton","base_url":"https://umoncton.scholaris.ca/server/oai/request"},"display":{"title":"Étude et implémentation de modules d'internet des objets pour l'entrainement d'athlètes de basketball","abstract":"L’entraînement des athlètes a évolué ces dernières années en introduisant des instruments et des équipements pour l’amélioration des méthodes et des techniques de formation. Cette évolution est passée par l’utilisation d’outils automatiques et par l’analyse des séquences vidéo pour arriver enfin à intégrer des appareils connectés. Cependant, les professionnels de basketball notent toujours plusieurs limites concernant les outils existants à savoir le manque de flexibilité, la difficulté d’utilisation et la faible précision dans la collection des données. L’évaluation d’un joueur reste donc une tâche compliquée et peut affecter la qualité et l’efficacité des séances d’entraînement. Dans ce contexte, le travail mené dans le cadre de cette thèse vise l’étude et la conception d’une machine d’entraînement intelligente dédiée à des athlètes de basketball. Cette dernière a été conçue et réalisée pour l’entreprise Sweat Academy et malheureusement les détails techniques de la machine réalisée ne seront pas présentés dans cette thèse en raison d’une entente de confidentialité signée avec l’entreprise. La machine proposée fonctionne d’une manière autonome grâce à une unité de traitement conçue et réalisée spécifiquement pour son opération. L’unité est dotée de fonctionnalités de l’internet des objets (IdO) et assure le bon fonctionnement de la machine qu’elle soit connectée ou non. L’unité proposée assure aussi la communication et l’authentification de la machine sur un serveur infonuagique, la collecte et le traitement des données de différents capteurs utilisés, le contrôle des moteurs et équipements de la machine, l’exécution des routines et programmes d’entrainements, la gestion du stockage et l’utilisation de l’énergie électrique, l’affichage sur un écran DEL couleur (32 x 32 pixels), la collecte et le stockage de données des athlètes, etc. Cet outil d’entrainement et d’analyse des activités sportives en temps réel permet aux entraineurs de mieux comprendre les besoins pour améliorer les performances de leurs athlètes. La stratégie de transmission des données à un serveur infonuagique a été élaborée en tenant compte de la sécurité et de la fiabilité. L’étude a couvert également le développement d’un serveur infonuagique et l’utilisation de plateformes IdO commerciales tels que les services AWS d’Amazon. Cependant, cette partie du travail a finalement évolué en une thèse de maîtrise qui a été amenée en parallèle avec le présent travail. À l’issue de cette recherche, une solution complète a été développé à l’entreprise partenaire en lui offrant un outil d’entrainement très flexible dans son utilisation, précis dans la collecte et dans l’analyse des données, efficace dans le développement des compétences sportives des athlètes, et très fiable dans les communications avec le serveur infonuagique et/ou les appareils mobiles. La solution proposée dans cette recherche pourra donc aider les entraineurs professionnels à mieux encadrer leurs athlètes et à rendre les séances des exercices et d’entrainement plus efficaces. Mots clés : Internet des objets (IdO), protocoles de communication, plateforme infonuagique, entrainement d’athlètes, Machines de basketball, capteurs connectés.","abstract_html":"L’entraînement des athlètes a évolué ces dernières années en introduisant des instruments et des équipements pour l’amélioration des méthodes et des techniques de formation. Cette évolution est passée par l’utilisation d’outils automatiques et par l’analyse des séquences vidéo pour arriver enfin à intégrer des appareils connectés. Cependant, les professionnels de basketball notent toujours plusieurs limites concernant les outils existants à savoir le manque de flexibilité, la difficulté d’utilisation et la faible précision dans la collection des données. L’évaluation d’un joueur reste donc une tâche compliquée et peut affecter la qualité et l’efficacité des séances d’entraînement. 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