Transformer les données des membres en direction de l’entraînement grâce à l’IA

L’illusion du progrès

L’industrie du fitness ne manque pas de données. Les membres peuvent suivre la fréquence cardiaque, la sortie, la composition corporelle, l’historique des entraînements et plus encore via des appareils connectés et des applications. Pourtant, un problème se manifeste toujours sur le parquet d’entraînement. Beaucoup de membres commencent un entraînement sans savoir quoi faire ensuite.

Cet écart se fait remarquer car l’industrie a déjà été comblée pour la visibilité. Les données sont partout. La direction ne l’est pas. Les membres peuvent voir les chiffres, mais ils doivent encore décider par où commencer, à quel point pousser, quel poids utiliser et comment s’ajuster pendant l’entraînement.

C’est pourquoi l’IA est devenue un élément plus important de la conversation. La valeur de l’IA dans le fitness n’est ni la rapidité ni la nouveauté. Sa valeur réside dans la transformation de grands volumes de données en conseils que les utilisateurs peuvent utiliser sur le moment.

L’étape manquante entre la lucidité et l’action

Les premières visites sont souvent empreintes d’incertitudes, surtout pour les nouveaux sportifs. Les recherches sur les débutants ont rapporté des taux de présence de 10 à 37 % dans les premiers mois suivant l’inscription. Près de la moitié des adultes déclarent se sentir intimidés dans les salles de sport, la peur du jugement limitant la participation. Lorsque les gens entrent dans un établissement et font face à une décision après l’autre sans suffisamment de soutien, l’hésitation est un résultat prévisible.

Beaucoup de systèmes s’arrêtent encore à la mesure. Ils rapportent ce qui s’est passé, mais ne guident pas ce qui doit se passer ensuite. Cela laisse les membres interpréter les données eux-mêmes ou dépendre de la disponibilité de quelqu’un pour aider. Sur un sol très fréquenté, cela crée de la friction là où le soutien est le plus nécessaire.

L’IA peut aider à combler cet écart. Il peut prendre des entrées individuelles, les comparer dans le temps, et les transformer en indications utiles pendant la séance. Cela change le rôle des données, passant d’un retour passif à un guide actif.

Pourquoi les approches actuelles sont insuffisantes

Une grande partie du problème vient de la manière dont les conseils d’exercice sont encore dispensés. Une grande partie de l’industrie s’appuie sur des recommandations larges qui ne reflètent pas l’individu devant l’écran. La préparation, les préférences, les objectifs et la condition physique varient d’un membre à l’autre, mais de nombreux programmes partent encore d’un modèle générique.

Quelqu’un qui a besoin d’un point de départ simple et d’un plan à suivre n’est pas aidé par un entraînement universel. Les conseils personnalisés favorisent généralement une meilleure adhésion car ils offrent aux gens quelque chose de pertinent et réalisable.

L’IA se distingue de la programmation statique. Il peut s’adapter au fur et à mesure que de nouvelles entrées arrivent. Il peut répondre à la performance, au comportement et à la progression entre les séances. Il peut soutenir une expérience de formation qui évolue avec le membre au lieu de lui demander de suivre un plan fixe.

Il y a aussi un autre facteur. Les entraînements ne se font pas dans des conditions idéales. Ils se produisent dans des locaux très fréquentés avec du matériel partagé, un temps limité et différents niveaux de soutien au personnel. Un entraînement peut sembler efficace en théorie et quand même s’effondrer sur le sol. L’IA doit fonctionner dans cet environnement pour être utile. C’est la norme à laquelle l’industrie devrait s’attendre.

Ce dont l’industrie a besoin ensuite

Le prochain changement consiste à utiliser les informations déjà disponibles de manière à aider les gens à agir dès leur première visite.

L’IA commence à jouer un rôle plus important dans ce changement. Bien utilisé, il peut réduire les incertitudes, soutenir de meilleures décisions et faciliter la personnalisation sur l’ensemble du terrain.

Cela ne supprime pas l’aspect humain de l’entraînement. Les membres réagissent toujours à l’encouragement, à l’assurance et à la connexion. Un entraîneur ou un membre du staff peut influencer si quelqu’un se sent suffisamment à l’aise pour rester dans un programme et revenir pour la prochaine séance. L’IA peut guider l’entraînement. Les gens influencent encore l’expérience qui l’entoure.

Ce qui suivra ne sera pas défini par la quantité de données que l’industrie pourra collecter. Cela sera défini par la qualité de ces données pour aider les gens à s’entraîner.

Matt McConley

Responsable principal de produit digital - Marketing mondial