Planification de la charge d’entraînement au football grâce aux mini matchs : une recherche pionnière

Performance
29/9/2025
En 2018, un article scientifique majeur a été publié dans le Journal of Strength and Conditioning Research : “Planning training workload in football using small-sided games’ density”. Ce travail de recherche a été coécrit par des experts de clubs professionnels et du monde académique, parmi lesquels Olivier Brachet, fondateur d’Innovation Performance Analytics.

En 2018, un article scientifique a été publié dans le Journal of Strength and Conditioning Research : “Planning training workload in football using small-sided games’ density”. Ce travail de recherche a été coécrit par des experts de clubs professionnels et du monde académique, parmi lesquels Olivier Brachet, fondateur d’Innovation Performance Analytics.

Contexte : l’entraînement intégré au ballon

Depuis plusieurs années, les préparateurs physiques privilégient des approches intégrées, où le ballon et les situations de jeu remplacent certaines formes traditionnelles de travail physique. Les mini matchs (small-sided games, ou SSGs) s’imposent comme un outil incontournable : en modulant la taille du terrain, le nombre de joueurs et les règles, ils permettent de travailler simultanément technique, tactique et condition physique.

L’objectif de l’étude

L’article avait pour ambition de comprendre comment la densité des joueurs sur le terrain (m² par joueur) influence la charge d’entraînement. En analysant 41 mini matchs et 3 matchs complets disputés par 25 joueurs professionnels de Ligue 1, les chercheurs ont utilisé les données GPS pour modéliser les relations entre densité de jeu et sollicitations physiques :

  • Endurance (distance totale, dépense énergétique),
  • Puissance (distance à haute puissance métabolique),
  • Vitesse (distance et nombre de sprints),
  • Force (accélérations et décélérations).

Résultats clés

  • La charge de travail est directement corrélée à la densité des SSGs.
  • Certaines qualités physiques suivent une relation logarithmique (endurance, puissance, force), tandis que d’autres répondent à une relation linéaire (sprints, vitesse).
  • Il est possible de prédire l’intensité d’un match à partir des données d’entraînement, ce qui offre aux entraîneurs un outil de calibration inédit.
  • Par exemple, pour viser 85 % de l’intensité match :
    • environ 155 m²/joueur suffisent pour développer l’endurance,
    • il faut 225 m²/joueur pour la puissance,
    • et près de 280 m²/joueur pour la vitesse de sprint.

Applications pratiques

Cette recherche fournit aux coachs et préparateurs physiques des repères précis pour ajuster leurs séances en fonction des objectifs : éviter le surmenage, prévenir les blessures et optimiser la préparation spécifique aux exigences du match. Grâce à ces modèles, la taille du terrain et le nombre de joueurs deviennent des variables stratégiques pour cibler le développement de la force, de la vitesse, de l’endurance ou de la puissance.

Une contribution d’Innovation Performance Analytics

L’étude a également mis en avant l’utilisation de notre plateforme Playsharp – Innovation Performance Analytics, qui a permis de traiter et d’analyser les données GPS. Ce lien entre la recherche académique et les outils technologiques illustre parfaitement la mission d’Innovation Performance Analytics : transformer la donnée en solutions concrètes pour améliorer la performance sportive.

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