Dans le sport de haut niveau, le vainqueur est déterminé par de petits détails qui peuvent sembler insignifiants pour un œil non averti, mais qui sont en fait fondamentaux pour l'emporter. En natation en particulier, de nombreuses finales de compétitions importantes se terminent avec une différence de moins d'un dixième de seconde entre les leaders. Les raisons de la victoire peuvent être très variées, car elles concernent le physique individuel des nageurs, leur préparation mentale et physique, leur compréhension de l'épreuve et de la compétition, leur
compréhension du style de nage de leurs concurrents, et bien d'autres choses encore. Il est essentiel de les comprendre pour gagner. C'est le rôle des entraîneurs sportifs. Ils vont étudier avec précision ce qui peut permettre aux nageurs d'être les plus efficaces.
La première étape de l'analyse des entraînements et des courses est l'extraction d'informations. Dans cette thèse, nous nous intéressons particulièrement aux compétitions de natation. Notre objectif est de générer un rapport de course automatique. Cela permettrait de libérer un temps précieux pour les entraîneurs et de réaliser une analyse approfondie des compétitions et permettrait également une étude exhaustive des compétitions. Une telle technologie permettrait également améliorer la détection de talents potentiels par l'analyse systématique de toutes
les compétitions amateurs. Des méthodes d'apprentissage en vision par ordinateur seront explorées pour tirer le meilleur parti des vidéos. Nous allons également explorer l'analyse d'images avec de petites quantités de données.