# L’IA bientôt experte en réglage vélo ? On ne peut plus s’en passer

**URL canonique :** https://posturide.com/blogs/news/l-ia-bientot-experte-en-reglage-velo-on-ne-peut-plus-s-en-passer

*Dernière mise à jour : 2026-01-23*

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Le bikefitting s’appuie aujourd’hui de plus en plus sur la **biomécanique dynamique** et l’analyse du mouvement réel du cycliste.

En 2025, une nouvelle étape est franchie avec l’arrivée du **Machine Learning** dans la détermination de la hauteur de selle.
Mais que fait réellement l’intelligence artificielle ? Et surtout : **confirme-t-elle ce que nous observons déjà sur le terrain, ou remet-elle tout en question ?**

# Ce que la science a étudié

L’étude publiée en 2025 s’est intéressée à une question simple en apparence :

> *"Peut-on déterminer si une hauteur de selle est adaptée uniquement à partir du mouvement du cycliste ?"*

Pour y répondre, les chercheurs ont analysé le pédalage de cyclistes testés avec **trois hauteurs de selle différentes** :

- une selle trop basse
- une selle intermédiaire (fonctionnelle)
- une selle trop haute

Chaque cycliste a pédalé dans ces trois configurations pendant que des caméras capturaient le mouvement en continu.

# Quelles données sont analysées ?

Contrairement aux approches classiques qui se concentrent sur **un angle isolé** (souvent le genou au point mort bas), l’IA analyse :

- les angles de **cheville**
- de **genou**
- de **hanche**
- sur **l’intégralité du cycle de pédalage (0–360°)**

Mais surtout, elle ne regarde pas uniquement les valeurs maximales ou minimales :

- elle analyse les **amplitudes**
- les **vitesses angulaires**
- et la **coordination entre les articulations**

Au départ, plus de **80 variables biomécaniques** sont extraites du mouvement.

Contrairement à ce que l’on pourrait croire, le modèle ne calcule pas une hauteur de selle idéale en millimètres. **Il classe la position.** Car des modifications de réglages francs vont avoir une signature biomécanique claire. Cette signature peut etre analysée et traduite par l'IA.

Grâce à un algorithme de type *K-Nearest Neighbors*, l’IA fonctionne par comparaison :

- elle observe comment un cycliste bouge
- elle compare ce mouvement à une base de pédalages déjà connus
- elle identifie si le profil correspond plutôt à une selle trop basse, correcte ou trop haute

Autrement dit :

> *"Si vous pédalez comme quelqu’un avec une selle trop haute, le modèle conclut que votre selle est trop haute."*

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# Ce que l’IA ne fait pas (encore)

Malheureusement ce modèle a aujourd'hui encore des limites.

- l’IA ne prend pas en compte la douleur
- ni l’historique de blessure
- ni les contraintes morphologiques individuelles
- ni les objectifs du cycliste (route, VTT, chrono, endurance…)
- ni le fait que le cycliste puisse avoir des mouvements ressemblant à des mouvements parasites néfastes mais ne le perturbant absolument pas.

# Conclusion

L’avenir du réglage vélo ne sera ni 100 % humain, ni 100 % automatisé.
Il sera **hybride**.

L’IA apporte :

- objectivité
- reproductibilité
- analyse fine de grandes quantités de données

Le professionnel apporte :

- le raisonnement clinique
- l’interprétation fonctionnelle
- l’adaptation au cycliste réel, avec son vécu et ses contraintes

***Bing, F., Zhang, G., Linjuan, W., & Zhang, M. (2025).** A machine learning approach for saddle height classification in cycling. Frontiers in Sports and Active Living, **7**, 1607212.*

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*Source : [L’IA bientôt experte en réglage vélo ? On ne peut plus s’en passer](https://posturide.com/blogs/news/l-ia-bientot-experte-en-reglage-velo-on-ne-peut-plus-s-en-passer) — Posturide — Étude posturale vélo personnalisée, en cabinet ou à distance. https://posturide.com*