Des algorithmes pour aider à détecter des sportifs dopés

L'outil est développé par des chercheurs du CNRS et de l'International Association of Athletics Federations (IAAF) : « Grâce à leur modèle informatique, il leur est possible de repérer les athlètes dont les performances ont évolué de façon anormale à partir des banques de données recensant plusieurs années de résultats de compétitions internationales ».

Bien évidemment, il ne permet pas de prouver une fraude, mais de « repérer des performances anormales ». Il s'agit d'une aide pour l’Agence mondiale antidopage afin qu'elle puisse mieux cibler ses contrôles.

L'exercice était moins évident qu’il y paraît, explique Maria João Rendas du CNRS : « En effet, un lanceur de poids de haut niveau, tout comme un coureur du 400 mètres, participe à plusieurs compétitions par an. Mais d’une épreuve à l’autre, les performances qu’il réalisera seront différentes. L’état de fatigue lié à l’avancée de la saison, la nature du terrain, la météo et d’autres facteurs, comme des événements survenus dans sa vie privée, vont introduire des variations ».

Avec leurs modèles, les chercheurs affirment « pouvoir repérer, avec une forte probabilité, les évolutions anormales », mais ne donne pas de chiffre précis. Le système est en cours de test par l’IAAF, qui espère ensuite le mettre à disposition de l’Unité de l’intégrité de l’athlétisme, un organisme indépendant chargé de la lutte antidopage en athlétisme.

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