Tout savoir sur le Body Battery de Garmin

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Depuis la seconde moitié de l'année 2018, Garmin a intégré l'algorithme de Body Battery développé par FirstBeat sur de plus en plus de ses montres et bracelets. Depuis, cet algorithme a bien entendu évolué et a profité de l'intégration de nouvelles mesures et de capteurs. Avec plus de deux ans de développement, quel bilan peut-on tirer de l'utilité de ce widget? Quelle utilisation peut-on faire de ces données pour mieux planifier son entrainement? Petit tour d'horizon de la fonction!

Qu'est-ce que l'algorithme de Body Battery ?

La variabilité cardiaque comme base

Depuis plusieurs années, l'utilisation de la mesure de variabilité cardiaque s'impose de plus en plus comme un indicateur fiable de l'accumulation de fatigue. Effectuer quotidiennement une mesure de cette variabilité permet d'estimer le niveau de fatigue par rapport à une ligne de base.

ALors que la fréquence cardiaque est le nombre de battements de coeur généralement exprimé par minute, la variabilité cardiaque est la mesure de l'intervalle de temps entre chaque battement. Une grande variabilité entre les battements indique une bonne forme générale, alors que des battements plus réguliers sont signe d'une plus grande fatigue.

La variabilité cardiaque est la base sur laquelle s'appuient la quasi intégralité des algorithmes de FirstBeat utilisés dans les montres Garmin. VO2Max, seuil lactique, fatigue, stress ou encore rythme respiratoire sont estimés sur les montres Garmin en utilisant la variabilité cardiaque.

Pour tout savoir sur la variabilité cardiaque, n'hésitez pas à écouter notre épisode de podcast dédié à ce sujet!

Sur quels éléments se base la mesure?

La mesure de base de Body Bettery est donc la variabilité cardiaque. Mais au travers des autres algorithmes à disposition pour Garmin, il est facile d'intégrer d'autres paramètres comme le sommeil ou le stress. Et bien sûr, le volume et l'intensité de l'entrainement.

En corrélant ces données, Garmin propose un widget, qui sous le nom de Body Battery, affiche un statut sur le niveau d'énergie global à disposition à un instant donné. Un peu comme si on pouvait avoir un indicateur de charge de batterie...

Scoring de Body Battery

Dans le widget et dans l'app mobile, on retrouve une courbe avec l'évolution de body Battery, ainsi que la gain et la perte.

Le score est situé entre 100 pour une énergie complètement régénérée, et 1 pour une fatigue très importante. On peut le voir ici sur une fenix 6:

Le niveau est actuel est de 68. Depuis minuit, le gain total est de 83 et la perte de 30. Une journée de récupération.

Dans l'application mobile, on retrouve l'évolution par jour avec la possibilité de superposer le niveau d'activité à la mesure:

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Quelle pertinence de ces mesures?

Dans l'absolu, l'interprétation des données de variabilité ont montré leur efficacité dans la mesure de charge d'entrainement. Utiliser ces données et les corréler avec les données de sommeil et de volume d'entrainement semble être sur le papier une bonne idée et devrait permettre d'affiner la donnée.

Il y a deux points à noter sur les données fournies par Body Battery de Garmin. La première est la nécessité d'établir une base de mesure de la variabilité. Cela peut nécessiter quelques jours pour que l'algorithme arrive à établir une variabilité correspondante à une bonne récupération et celle d'une grande fatigue. En somme, l'algorithme doit " apprendre ".

Ensuite, il y a un élément important: la mesure de variabilité est effectuée exclusivement par le capteur cardio optique des montres ou bracelets qui disposent de Body Battery. Largement évoqué sur ce site et ailleurs, la précision d'un capteur optique est en-deça de celle d'une ceinture thoracique en termes de fréquence cardiaque. Il en va de même pour la variabilité cardiaque. Garmin " filtre " les données issues du capteur destinées à Body Battery, ce qui devrait aider à ne pas intégrer de données trop incohérentes.

Comme on le voit sur les graphiques de superposition, le stress n'est plus mesuré par les algorithmes lors d'entrainements. Dans ce cas, ce sont les données d'activité qui sont intégrées, pour lesquelles il est préférable de porter une ceinture car plus la fréquence cardiaque est élevée, plus le risque d'erreurs liés à la mesure optique est grande. Cela améliorera la prise en charge des données d'entrainement.

Différence avec une app d'interprétation de HRV

Afin d'estimer le niveau de récupération et de charge, il est possible d'utiliser une application d'interprétation des données de variabilité cardiaque à un moment donné. En général, la mesure s'effectue le matin au lever. Par exemple, voici une lecture matinale réalisée avec l'app mobile Elite HRV:

Alors que la mesure avec une telle app est effectuée une fois par jour et se base donc sur un instantané de quelques minutes, la mesure de l'algorithme de Garmin est effectuée tout au long de la journée.

Chacune des deux mesures a ses avantages et inconvénients. En suivant durant plusieurs semaines les données avec les deux systèmes, je dois dire que les données correspondent globalement assez fidèlement.

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Conclusion

La gestion de la récupération est aussi essentiel dans la performance que la planification de l'entrainement. Bien sûr, le ressenti et l'expérience jouent un grand rôle dans le bon équilibre entre la charge et le repos mais un indicateur comme la variabilité cardiaque permet d'obtenir un retour quantifiable de ce ressenti.

Car il se trouve que le sportif d'endurance, même si il sait s'écouter, aura tendance à " minimiser " sa fatigue dans certaines circonstances... Lorsque la compétition approche ou le lendemain d'un entrainement qui se passe un peu mal, on a tendance à relativiser la fatigue et négliger la récupération.

Le score de Body Battery ou de n'importe quelle autre méthode de mesure de variabilité n'est pas en tant que tel un indicateur absolu... Mais force est de constater qu'au cours de ces dernières semaines, il a largement transcrit plutôt fidèlement mon ressenti en termes d'énergie, tout au long de la journée. Plus que lors de mes premières tentatives à la sortie de cet algorithme!

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