Antoine Bouvet

Unité de recherche
Mouvement, Sport, Santé (M2S)
Coordonnées
Coordonnées

antoine.bouvet[at]univ-rennes2.fr (antoine[dot]bouvet[at]univ-rennes2[dot]fr)

Fonctions et responsabilités

Professeur Junior au sein de la Chaire "Analyse & Interprétation de la Performance Sportive via l'Intelligence Artificielle" du département STAPS et de l'unité de recherche M2S.

CV

Chaire de Professeur Junior (depuis décembre 2025)

  • Enseignant-chercheur au sein du département STAPS et de l'unité de recherche M2S de l'Université Rennes 2 dans le cadre du projet de recherche et d'enseignement "Analyse & Interprétation de la Performance Sportive par l'Intelligence Artificielle".

Postdoctorat à l’ÉTS Montréal  (2025)

  • Accompagnement scientifique auprès de Canoë-Kayak Québec & Canada en collaboration avec l’INS Québec et l’ÉTS Montréal : suivi de l’entraînement in situ et modélisation de la performance en canoë-kayak de vitesse.

Doctorat de l'Université Rennes 2 (2022-2025)

  • Monitoring et Modélisation de la Performance en Natation via Centrale Inertielle et Data Science : Méthodologies et Applications pour l’Accompagnement Scientifique à la Performance
  • Thèse réalisée au laboratoire M2S et au CREST, encadrée par Nicolas Bideau (M2S, INRIA ComBo), Matthieu Marbac et Salima El-Koleï (CREST)

PréLab au CREST de l'ENSAI préparatoire à la thèse de doctorat (2021-2022)

Magistère 2SEP de l'ENS Rennes (2018-2022)

  • Major au concours d'entrée promotion 2018

Master STAPS EOPS parcours MOP de l'Université Rennes 2 (2020-2021)

Licence STAPS ES spécialité natation de l'Université Rennes 2 (2016-2019)

Activités de recherche

Mes travaux de recherche, à l’interface entre les sciences du sport et les sciences des données, portent sur le monitoring et la modélisation de la performance motrice, ainsi que des capacités physiques et compétences techniques discriminantes associées, dans des activités sportives cycliques diverses. Je m’intéresse particulièrement au développement et à l’utilisation de méthodes innovantes en statistiques et apprentissage automatique pour l’analyse des signaux issus de capteurs embarqués à des fins de profilage biomécanique in situ et d’individualisation des stratégies de course.

 

Projets Scientifiques :

  • Chaire de Professeur Junior (2025-2029)
    • Axe 1 : Développement d’approches innovantes en sciences des données (reconnaissance d’activité humaine, détection de ruptures) pour le monitoring embarqué du sportif en situation d’entraînement et de compétition.
    • Axe 2 : Transferts in-situ vers l’accompagnement scientifique à la performance : déploiement des outils et couplage de capteurs auprès d’acteurs du sport de haut-niveau.

    • Axe 3 : Applications pour l’exploration de questions de recherche fondamentales en conditions de laboratoire : interactions entre performance, énergétiques et biomécanique, profilage de l'expertise technique.

       

  • Projet Mitacs Accélération (2025-2028)

    • Intégration de données multi-capteurs (GPS, IMU, pagaie instrumentée) pour optimiser la technique de pagayage individuelle, modéliser son impact sur la propulsion du bateau et personnaliser les stratégies de course.

       

  • Projet NePTUNE - PIA-ANR PPR "Sport de Très-Haute Performance" (2018-2025)
    • Accompagnement scientifique auprès de la Fédération Française de Natation (FFN) - JO Paris 2024 : intégration du service optimisation de la performance 
    • Développement et transfert technologique d’outils et méthodes scientifiques pour les entraîneurs nationaux et cadres techniques

    • Déploiement de mesures embarquées en compétitions internationales et mondiales.

       

  • Projet SWIMOP (CDSN) (2022-2025)
    • Clustering de données fonctionnelles multivariées pour le profilage de la variabilité cinématique
    • Caractérisation des habiletés biomécaniques discriminant la performance et détection des hauts potentiels technique
    • Modélisation statistique des stratégies de course et des régulations cinématiques associées
Activités d'enseignement

UFR STAPS de l'Université Rennes 2 

  • L2 : Communication et contrôle des grandes fonctions : adaptations à l'entraînement (2025 - )
  • L1 : TD de biomécanique (2020-2022)

Département 2SEP de l'ENS Rennes

  • L3 : Initiation aux statistiques sous R, Outils informatiques de la recherche, Encadrement et
    évaluation de mémoires de recherche (2022-2025)
  • M1 : Du signal à son interprétation en sciences du sport, Encadrement et évaluation de mémoires de recherche (2022-2025)
  • M2 : Préparation à l’épreuve de l’oral 4 natation de l’agrégation externe d’EPS (2022-2026)
  • Organisation du congrès Delphine Thévenet 2024 et 2025

Faculté des STAPS de l'Université de Bordeaux 

  • L2-L3 : Préparation aux épreuves de SVS du concours d’entrée 2SEP (2020-2022)
Publications

Journal :

  • Pla R, Bouvet A (2025). An exploratory study of pacing and trajectories in elite open-water swimming using GPS and critical velocity modeling. Journal of Sports Science, 1–15. DOI: 10.1080/02640414.2025.2605425
  • Bouvet A, Bideau N (2025). Distinctive Regulation Profiles of Stroke Mechanics Underlie Pacing and Discriminate 400 m Front-Crawl Performance. Journal of Sports Science & Medicine, 24(4), 891-900. DOI: 10.52082/jssm.2025.891
  • Bouvet A, Pla R, Nicolas G, Bideau N (2025). Technical Stroke Regulations Discriminate Pacing Effectiveness During a 5-km Indoor Pool Race. International Journal of Sports Physiology and Performance, Advance online publication. DOI: 10.1123/ijspp.2024-0305
  • Bouvet A, Pla R, Delhaye E, Nicolas G, Bideau N (2024). Profiling Biomechanical Abilities during Sprint Front-crawl Swimming using IMU and Functional Clustering of Variabilities. Sports Biomechanics, 1-21. DOI: 10.1080/14763141.2024.2368064
  • Bouvet A, El Kolei S, Marbac M (2024). Investigating Swimming Technical Skills by a Double Partition Clustering of Multivariate Functional Data allowing for Dimension Selection. The Annals of Applied Statistics, 18(2), 1750-1772. DOI: 10.1214/23-AOAS1857
  • Bouvet A, Pla R, Delhaye E, Nicolas G, Bideau N (2023). Profiles of Stroke Regulations Discriminate between Finishing Positions during International Open Water Races. Journal of Sports Sciences, 41(13), 1309-1316. DOI: 10.1080/02640414.2023.2268902
  • Delhaye E, Bouvet A, Nicolas G, Vilas-Boas JP, Bideau B, Bideau N (2022). Automatic Swimming Activity Recognition and Lap Time Assessment based on a Single IMU: a Deep Learning Approach. Sensors, 22(15),5786. DOI: 10.3390/s22155786

Conférence :

  • Bouvet A, Bideau N (2025). Pacing and Stroke Mechanics in 400m Freestyle: a Hierarchical Generalized Additive Model Across Performance Levels. In 43rdInternational Society of Biomechanics in Sports Conference, Doha
  • Bouvet A, Pla R, Bideau N (2025). Analyse Cinématique du Champion du Monde du 5km Eau Libre via Capteur Intégré et Modélisation Statistique. In 2èmecongrès scientifique de l’Université de Caen Normandie : Ultra endurance et conditions extrêmes : adaptations, performances, santé, Caen
  • Bouvet A (2024). Monitoring & Modélisation de la Performance en natation : comment la Science des Données peut-elle Catalyser l’Accompagnement Scientifique à la Performance ? In 9ème Rencontres de Statistique : Sciences des Données et Sport, Vannes
  • Bouvet A, Pla R, Bideau N (2024). The Road to Gold in Open-Water Swimming: Kinematic Analysis of the 5-km 2024 World Champion using Embedded Sensor and Statistical Modelling. In Sports Physics 2024, Rennes
  • Bouvet A, El-Koleï S, Marbac M (2024). Swimming Technical Skills Tracking using Multivariate Functional Clustering of Inertial Measurement Unit Data. In 18th International Conference of the European Research Consortium for Informatics and Mathematics Working Group on Computational and Methodological Statistics, London, ISBN 978-9925-7812-8-7
  • Bouvet A, Nicolas G, Bideau N (2023). Profiling Pacing and Underlying Kinematics during 400m Front-Crawl with Embedded Sensors and Functional Modeling of Large Database: Highlighting the Technical Regulations of Various Performance Level. In 29th Annual Congress of the European College of Sports Science, Glasgow, ISBN 978-9925-7812-6-3
  • Bouvet A, El-Koleï S, Marbac M (2024). Investigating Swimming Technical Skills by a Double Partition Clustering of Multivariate Functional Data allowing for Dimension Selection. In 55ème journées de statistique de la société Française de statistique, Bordeaux
  • Bouvet A, Delhaye E, Nicolas G, Bideau N (2023). IMU-based Clustering of Intra and Inter-Cyclic Variability to Extract Technical Abilities during Front-Crawl Sprint. In XIVth International Symposium for Biomechanics and Medecine in Swimming, Leipzig
  • Bouvet A, Pla R, Delhaye E, Nicolas G, Bideau N (2023). Stroke Regulation Timing according to Final Performance during International Open-Water Races: a Race Analysis using Embedded Sensors. In 28th Annual Congress of the European College of Sports Science, Paris, ISBN 978-9925-7812-6-3
  • Bouvet A, El Kolei S, Bideau N, Marbac M (2023). Investigating Swimming Technical Skills by a Double Partition Clustering of Multivariate Functional Data allowing for Dimension Selection. In 17ème édition des journées de statistique rennaises, Rennes
  • Bouvet A, Bideau N, El-Koleï S, Marbac M (2022). Swimming Technical Skills Tracking using Multivariate Functional Clustering of Inertial Measurement Unit Data. In 15th International Conference of the European Research Consortium for Informatics and Mathematics Working Group on Computational and Methodological Statistics, London, ISBN 978-9925-7812-6-3
  • Bouvet A, Delhaye E, Albert S, Marbac M, El-Koleï S, Bideau N (2022). Longitudinal Swimming Performance and Technique Monitoring during Training based on a single IMU -a pilot study tracking changes in stroke efficiency and spatio-temporal parameters-. In 27th Annual Congress of the European College of Sports Science, Sevilla, ISBN 978-3-9818414-5-9

Autres :

  • Bouvet A (2024). Swimming Monitoring & Modelling of Performance: how Data Science can Catalyze Scientific Support to Performance? In Sports – Training and Research in dAta scIence Methods for aNalytics and INjury prevention Group, OnlineWebinar
  • Bouvet A (2024). Use of Data from Inertial Measurement Units for In-Situ Performance Monitoring and Modelling in Swimming. In Workshop at the 1st international DIGISPORT Winter School, Rennes
  • Bouvet A (2025). Interview with Antoine Bouvet: Making Waves: How Biostatistics and Data Analysis are Transforming French Olympic Swimming. In Biostatistics Guides the Future of Digital Health, Matabuena M blog.
Autres informations

ResearchGate : https://www.researchgate.net/profile/Antoine-Bouvet-2

LindedIn : https://www.linkedin.com/in/antoine-bouvet-893ab328b/

X : https://x.com/BouvetAntoine1 

M2S : https://m2slab.preprod.univ-rennes2.fr/user/antoine-bouvet