Parcours sportifs personnalisés

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Parcours sportifs personnalisés


Comment aider le coureur à composer son parcours en fonction de ses préférences et de son environnement ?

Villes

Corporates

  • Cas d'usage et bénéfices attendus

  • Ressources mises à disposition par les partenaires

  • Opportunités business pour les partenaires

  • Experimentation et profil de startup envisagés

Aider les sportifs à composer un parcours adapté à leurs besoins, à l’espace public et aux conditions extérieures

 

 

 

Mise en contexte

 

 

Le développement de la course à pied en ville est tel que de nombreuses applications ont vu le jour ces dernières années. Elles proposent pour beaucoup des options de tracking permettant aux coureurs de suivre leurs performance (temps de course, vitesse, etc.) ainsi que leur déplacement et de se comparer à d’autres sportifs.

La ville s’adapte au fur et à mesure à la pratique du sport en milieu urbain et il n’est pas encore toujours aisé de trouver un parcours répondant à ses besoins ou de varier régulièrement d’itinéraire. Certains sites proposent quelques parcours type dans Paris, ils sont cependant peu nombreux et ne tiennent pas compte des conditions en temps réel, ni du point de départ et d’arrivée du coureur.

 

 

 

Cas d’usage

 

 

 

Ce projet a pour objectif de permettre aux coureurs, en amont de leur course, de créer, via une application, un itinéraire répondant à leurs besoins (durée, distance, nivellement, programme d’entrainement…), tenant compte de leur position et de la situation en temps réel (pollution, ouverture des parcs et jardins, météo, événements …) afin d’optimiser leur expérience de sport en ville.

 

 

 

Bénéfices attendus

 

 

Cette application pourrait permettre notamment aux coureurs d’avoir une meilleure expérience de la course à pied en milieu urbain en facilitant leur accès à la donnée. Ils pourront ainsi créer des parcours personnalisés, répondant donc à leurs objectifs sportifs mais également aux données en temps réel.

Datasets

 

 

 

Les partenaires impliqués dans le projet auront un accès aux données suivantes :

  • EVESA : Données sur l’éclairage public, données de circulation et de congestion, travaux sur la voie, ouverture des parcs et jardins.
  • Données APUR : Caractéristiques de la voie, localisation des points d’eau et données issues de l’étude de l’APUR sur les parcours sportifs parisiens.
  • Données Ville de Paris : Equipements sportifs, localisations de points d’intérêt (lieux culturels, patrimoine touristique…), événements dans Paris (à rejoindre ou, au contraire, à éviter).

 

 

Datasets en open data :

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/[email protected]/

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/[email protected]/

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/recensement_des_equipements_sportifs_a_paris%40datailedefrance/?sort=-cominsee

 

Terrain d’expérimentation

 

 

 

Le terrain d’expérimentation reste à déterminer. Il devra comprendre les caractéristiques suivantes :

  • Plusieurs typologies de voies représentées (plusieurs largeurs, type de circulation, nivellement…)
  • Un ou plusieurs parcs, équipements sportifs, points d’intérêt.

Pour la startup, la réponse au challenge doit être l’occasion de développer une nouvelle offre commerciale pour des clients identifiés et toujours plus nombreux. Pour cela elle pourra s’appuyer sur les données fournies par EVESA, par l’Atelier Parisien d’Urbanisme (APUR) et par la Ville de Paris ainsi que sur des données en Open Data.

 

Pour la Ville de Paris, l’intérêt de ce challenge est d’améliorer la qualité de vie des habitants en leur donnant accès plus facilement à des parcours et équipements sportifs et d’encourager ainsi la pratique de la course à pied, de la mobilité active et du sport en ville. A terme, il pourrait également permettre à la Ville de mieux connaître les taux d’utilisation de ses infrastructures (notamment pour les agrès) et ainsi être en capacité de mieux répondre aux besoins.

 

Pour EVESA, ce challenge s’inscrit dans une démarche plus globale d’utilisation et de valorisation de ses infrastructures et réseaux existants en développant des fonctionnalités supplémentaires.   

Experimentation envisagée

 

 

Le scénario d’expérimentation proposé peut, par exemple, se décomposer en 4 étapes :

1 – Entretien avec un panel de coureurs afin de cibler plus précisément leurs besoins et leurs attentes ;  

2 – Récupération et agrégation des données nécessaires ;

3 – Création d’un algorithme ou d’une application répondant aux besoins du panel ;

4 – Test et retour d’expérience.

 

 

 

Profil de startup recherché

 

 

Nous recherchons une startup avec une expertise en data science, capable d’agréger plusieurs types de données afin de proposer des parcours personnalisés en temps réel. Nous serions particulièrement intéressés par une startup qui, de plus, travaille actuellement dans le domaine de la course à pied (ou du sport urbain) et qui possède donc déjà un potentiel panel d’utilisateurs permettant un retour d’expérience rapide sur l’algorithme développé.

 

Ce challenge peut être l’opportunité pour la startup de tester, voir de valider, un nouveau service ou un nouvel axe de développement en limitant les efforts d’investissement.