Introduction

1Les sports intermittents tels que le football, le rugby, le tennis et bien d’autres encore sont très populaires et pratiqués à tout niveau. Les athlètes engagés dans ces sports produisent des efforts maximaux ou proches (<10 s) qu’ils répètent à plusieurs reprises (> 3 répétitions) avec des périodes de récupération souvent incomplètes (< 60 s)( Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011 ; Glaister, 2005 ; Spencer, Bishop, et al., 2005) sur une durée totale d’effort plus ou moins longue (1-4 h). En sports collectifs, cette « capacité à réitérer des sprints » (ou « repeated sprint ability » en anglais, RSA) représente généralement 1 à 10 % de la distance totale parcourue ou 1 à 3 % du temps effectif de jeu (Spencer et al., 2004 ; Spencer, Rechichi, et al., 2005 ; Stølen et al., 2005). Bien que la fréquence/incidence de ces actions en match demeure relativement faible (Spencer et al., 2004 ; Spencer, Rechichi, et al., 2005 ; Stølen et al., 2005) et puisse prêter à débat (Carling, 2013 ; Schimpchen et al., 2016), ces dernières sont associées aux moments décisifs du jeu (Faude et al., 2012 ; E. Rampinini et al., 2007).

2Un facteur clef de la RSA réside dans la résistance à la fatigue. Dans ce contexte, la fatigue est définie comme la réduction de la vitesse maximale (course) ou de la puissance développée (vélo, rameur) même si l’effort peut être maintenu, et ce dès la deuxième répétition (pour peu qu’aucune stratégie de gestion de l’effort ne soit mise en œuvre : Mendez-Villanueva et al., 2008). Il est maintenant accepté que la fatigue induite par une série de sprints répétés implique des mécanismes de régulation allant d’une perturbation de la génération de la commande motrice (facteurs nerveux ou centraux) jusqu’à l’accumulation de sous-produits métaboliques (facteurs musculaires ou périphériques : Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011).

3Plusieurs études ont montré que la RSA sollicite étroitement trois voies de production énergétique, causant en retour un large stress neuromusculaire et cardiovasculaire (Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011 ; Spencer, Bishop, et al., 2005). Ainsi, la performance lors du premier sprint de la série apparaît comme un facteur déterminant de la RSA (Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011). En complément à la contribution anaérobie (Beneke et al., 2002), Gaitanos et al. (1993) ont montré que les qualités aérobies influençaient aussi la RSA. En effet, la répétition des efforts avec des récupérations incomplètes augmenterait le transfert d’énergie via le métabolisme oxydatif. En analysant les relations entre performance RSA et différents paramètres anthropométriques et/ou physiques (Brocherie et al., 2014 ; Buchheit, 2012 ; Dupont et al., 2010 ; Buchheit, 2012 ; Dupont et al., 2010 ; Rampinini et al., 2009) chez des individus ayant des profils d’entraînement similaires, les scientifiques espéraient mieux comprendre les déterminants de la performance RSA. Mais les résultats sont loin d’être concluants, avec des divergences entre les paramètres corrélés en fonction du sport ou du niveau de pratique, entre autres (Edge et al., 2006 ; Hamilton et al., 1991).

4La difficulté à déterminer une signature spécifique à la performance RSA est d’autant plus délicate que l’interprétation des variables de la RSA peut prêter à confusion. L’objectif de ce chapitre est d’appréhender la complexité d’interprétation, notamment en raison d’une forte variabilité interindividuelle, de la RSA et de l’entraînement générique ou spécifique actuellement recommandé pour développer la résistance à la fatigue.

Facteur dépendant ou indépendant ?

5La RSA a été associée au développement de la fatigue en sports collectifs (Krustrup et al., 2010 ; Spencer, Bishop, et al., 2005). Par exemple, une réduction significative des actions de sprints et de courses à haute intensité a été observée au fil d’un match de football masculin (Mohr et al., 2003) ou féminin (Krustrup et al., 2005). Cependant, de récentes analyses du jeu ont démontré que finalement, peu d’efforts RSA étaient réalisés au cours d’un match (Glaister et al., 2008 ; McGawley et Bishop, 2006), questionnant ainsi la validité de la RSA comme variable dépendante.

6L’analyse de la RSA dans différents sports collectifs (Tab. 1) rend compte de la variabilité de la fréquence d’occurrence. Il semblerait même que les femmes réalisent plus d’efforts RSA (4-5 efforts RSA par joueuse et par match : Gabbett et Mulvey, 2008) que leurs homologues masculins (<3 efforts RSA par joueur et par match, Schimpchen et al., 2016 ; Sirotic et al., 2009). Ceci peut être dû à des divergences méthodologiques (définition de la performance RSA, seuil arbitraire de classification de la vitesse : Varley et al., 2014). De plus, d’autres activités telles que par exemple les phases de combats et/ou les sauts au rugby (Gabbett, 2015 ; Gabbett et Gahan, 2016) peuvent participer à la succession d’efforts et être plus représentatives des contraintes physiques et physiologiques pendant l’activité. De même, le concept de répétition de séquences d’accélération a été proposé (Barberó-Álvarez et al., 2014), supposé être plus fréquent (8 fois supérieur) que des efforts RSA en tant que tels (Varley et Aughey, 2013).

7Dans tous les cas, s’entraîner pour le pire des scénarios a du sens dans toute préparation (Dawson, 2012) et les recommandations précédemment faites par Bishop et al. (2011) relatives au développement de la RSA prennent tout leur sens. Dès lors, considérant les potentiels bénéfices induits par l’entraînement RSA sur différentes qualités physiques (Bishop et al., 2011 ; Taylor et al., 2015), mieux vaudrait parler d’une variable indépendante plutôt que dépendante (Taylor, Macpherson, Spears, et al., 2016).

Quantification de la RSA

8Lors d’un test RSA, les deux premiers critères à considérer sont le meilleur sprint (temps en course ou puissance sur ergomètre) et le temps moyen ou cumulé sur l’ensemble des répétitions (Fig. 1). Ensuite, la fatigabilité peut être mesurée par le biais de deux indices généralement utilisés. Le premier est l’index de fatigue (FI, exprimé en %) qui correspond à la baisse de performance entre le meilleur (supposé être le premier sprint) et le moins bon des sprints (supposé être le dernier sprint) :

9Le second index est un score de décrément (S_dec, exprimé en %) qui permet de comparer une performance « idéale » (où le meilleur sprint serait reproduit à chaque répétition) à la performance réalisée (Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011) :

10L’avantage du S_dec est qu’il considère l’ensemble des sprints réalisés, alors que le FI sera influencé par un premier ou dernier sprint particulièrement bon ou mauvais.

Figure 1 ­– Performance et scores RSA de sprinters, joueurs de sports collectifs et athlètes d’endurance.

11Dès lors, on comprend qu’un important déterminant de la fatigue est le sprint initial, qui a toujours été positivement corrélé avec la baisse de performance au cours des sprints suivants (0.57<r<0.89)(Bishop et Spencer, 2004 ; Court et al., 2003 ; Hamilton et al., 1991 ; Mendez-Villanueva et al., 2008), et inversement associé à la VO_2max (Bogdanis et al., 1996). Ceci s’explique par le fait que les athlètes ayant une performance initiale (généralement le premier sprint) plus importante (par ex. chez des cyclistes sprinters et d’endurance : pic de puissance = 1547±128 W vs. 1122±65 W ; puissance moyenne = 1030±52 W vs. 813±22 W ; soit 21 % et 11 % de différence une fois exprimé en W/kg : Calbet et al., 2003) démontrent de plus grands changements métaboliques résultant d’une contribution anaérobie plus élevée, qui à son tour engendre une baisse de performance plus importante (Gaitanos et al., 1993 ; Mendez-Villanueva et al., 2008).

Fiabilité et interprétation des variables RSA

12Pour correctement mesurer les effets d’une intervention ergogénique (par ex., un cycle d’entraînement ou une supplémentation nutritionnelle), il est important que les scores RSA utilisés soient fiables et reproductibles. Si les performances en sprint unique (meilleur temps) et cumulées (temps total ou temps moyen) démontrent une bonne fiabilité (CV <4.0 % : McGawley et Bishop, 2006 ; Oliver, 2009 ; Spencer et al., 2006), c’est moins le cas pour les indices de fatigue (CVs entre 11 % et 50 %)(Glaister et al., 2008 ; McGawley et Bishop, 2006 ; Oliver, 2009 ; Spencer et al., 2006). Par conséquent, les indices de fatigue doivent être utilisés avec prudence (Glaister et al., 2008 ; McGawley et Bishop, 2006) et toujours considérés avec l’évolution du meilleur temps et du temps moyen ou cumulé (Oliver, 2009). La Figure 2 illustre le paradoxe où un indice de fatigue plus faible ou plus élevé n’est pas forcément le témoin d’une meilleure ou moins bonne RSA (Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011 ; Mohr et al., 2007 ; Racinais et al., 2010). Après un cycle d’entraînement, une augmentation significative de la meilleure performance (sprint 1) conduira à un FI ou S_dec calculé plus élevé. Alors que la performance moyenne ou cumulée est meilleure, il serait alors incorrect d’interpréter FI ou S_dec comme représentatif d’une diminution de la performance RSA.

Figure 2 – Le paradoxe de l’évolution des scores RSA avec l’entraînement.

13Il en est de même en comparant des athlètes avec des profils différents : par exemple, S_dec est deux fois plus élevé chez des joueurs de sports collectifs que chez des athlètes d’endurance (S_dec = 11,3 contre 5,6 %, respectivement : Fitzsimmons et al., 1993). Ceci impliquerait une plus grande fatigue et une moins bonne RSA pour les joueurs de sports collectifs. En revanche, le meilleur temps en sprint et le temps cumulé sont bien plus faibles chez les joueurs de sports collectifs que chez les athlètes d’endurance. Ceci illustre bien le fait qu’en produisant une meilleure performance initiale, la fatigue consécutive est plus importante (Fig. 1 et 2). Le parallèle peut être aisément fait avec la composition des fibres musculaires généralement rapportée dans ces catégories d’athlètes (Fig. 3). En effet, d’un point de vue métabolique, les fibres de type IIx ont un profil enzymatique qui favorise le métabolisme anaérobie, notamment via une forte disponibilité en phosphocréatine (Casey et al., 1996) et enzymes glycolytiques (Pette, 1985). En contrepartie, la fibre de type IIx est plus vulnérable à la fatigue due à la déplétion de substrats ou à l’accumulation de métabolites (Fitts, 2008). À l’inverse, les fibres de type I ont une teneur et une activité plus élevées en enzymes oxydatives favorisant le métabolisme aérobie et la résistance à la fatigue (Pette, 1985). Ainsi, les athlètes ayant une plus grande proportion de fibres de type I seraient plus résistants à la fatigue que les individus avec une plus grande proportion de fibres de type IIa et IIx.

Figure 3 –­ Proportion moyenne de types de fibres, selon le contenu des chaînes lourdes de la myosine (MHC) chez des sprinters, joueurs de football et athlètes d’endurance. Les fibres hybrides contiennent deux isoformes MHC (I/IIa ou IIa/IIx).

Signature(s) RSA

Facteurs d’influence

14De par sa nature et ses effets multiples, la fatigue est complexe. Son degré de développement est dépendant de la tâche réalisée (Enoka et Stuart, 1992) ainsi que des facteurs suivants : nombre de répétitions, durée des périodes d’effort et de récupération, nature, durée et intensité des récupérations (Buchheit et Laursen, 2013). Par exemple, des durées de récupération plus courtes sont associées à des déclins de RSA et de plus larges perturbations neuromusculaires (Billaut et Basset, 2007).

15D’autres facteurs tels que le sexe (Billaut et Bishop, 2009), l’âge (Ratel et al., 2006), le poste de jeu (Aziz et al., 2008), le niveau d’entraînement (en général, le fait d’être une jeune femme bien entraînée en endurance sera associé un S_dec plus faible : Rampinini et al., 2009), le moment de la journée (Racinais et al., 2010), le type d’échauffement (Sim et al., 2009) ou encore le fait d’être porteur du trait drépanocytaire (Connes et al., 2006) sont connus pour influencer la RSA.

16Plusieurs facteurs centraux (commande nerveuse et stratégie de recrutement musculaire) et périphériques (excitabilité musculaire, approvisionnement énergétique [hydrolyse de la phosphocréatine, glycolyse anaérobie et métabolisme oxydatif], accumulation intramusculaire de sous-produits métaboliques [lactate, ions H⁺, phosphate inorganique]) responsables du développement de la fatigue lors d’efforts RSA ont été proposés (pour revue, cf. Girard et al.). À cela s’ajoutent de possibles ajustements biomécaniques. Ceux-ci ont été très peu étudiés dans le cadre de la performance RSA (Brocherie et al., 2015 ; Girard, Racinais, et al., 2011 ; Morin et al., 2011). Les principales altérations biomécaniques avec l’apparition de la fatigue générée par différents types d’effort RSA (6 × 20 m – 20 s de récupération ou 6 × 35 m – 10 s de récupération) sont typiquement une augmentation des temps de contact et de vol qui induisent, malgré le maintien de la longueur des foulées, une diminution de la fréquence des appuis. De plus, l’évaluation du profil force-vitesse en relation avec la performance RSA démontre que la dégradation de la performance est associée à la vitesse et la puissance, mais pas à la force (Jiménez-Reyes et al., 2019), qui reste un facteur prépondérant du meilleur temps (données personnelles non publiées). Avec la force maximale qui reste quasiment inaltérée par les répétitions de sprints, la baisse de la fréquence des appuis serait une résultante de la diminution de la raideur verticale (Brocherie et al., 2015 ; Girard, Racinais, et al., 2011).

17Bien évidemment, en l’absence de critères standards (à l’exception du respect de la définition proposée : Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011), les tests RSA utilisés ont des ratios exercice-récupération différents ou un nombre de répétitions variables (Dupont et al., 2005 ; McGawley et Bishop, 2015), susceptibles d’induire des réponses physiologiques/métaboliques différentes. Cela explique les diverses associations rapportées entre les facteurs anaérobie (Wadley et Le Rossignol, 1998) et/ou aérobie (seuil ventilatoire, vitesse maximale aérobie, vitesse à VO_2max) avec le meilleur temps ou le temps moyen ou cumulé (Dupont et al., 2010 ; Edg E et al., 2006 ; Hamilton et al., 1991 ; Mendez-Villanueva et al., 2008 ; Wadley et Le Rossignol, 1998). Autant de variables d’influence qui ouvrent le panel des facteurs offrant des clefs d’individualisation.

Prédisposition génétique

18Même si cela reste encore difficile à quantifier (Ma et al., 2013), le génotype et certains polymorphismes expliqueraient une partie substantielle de la variabilité des traits de performance physique (Pitsiladis et al., 2013 et 2016). À ce jour, bien qu’aucune étude génétique n’ait porté sur la RSA, les résultats de ce type relatifs au sprint, à la force ou à l’endurance peuvent fournir des pistes sur la signature RSA. Par exemple, la force explosive, qui est un important prédicteur des performances de sprint, peut être expliquée à 74-84 % par des associations génétiques. Dans leur étude, Williams et Folland explorent la probabilité de trouver une personne ayant les 23 polymorphismes identifiés comme étant impliqués dans la performance. La probabilité n’est que de 0,0005 % (Williams et Folland, 2008). De nombreux gènes (par ex. ACE I/D, ACTN3 R577X, AGT Met235Thr, NOS3 -786 T/C, IL6 -174 G/C et GDF-8 K153R.) ont été associés à la performance en sprint chez des athlètes de niveau élite (Ruiz et al., 2010). Récemment, Sawczuk et al. (2015) ont rapporté que les transporteurs 1 de monocarboxylates (MCT-1), dont le rôle est l’extraction du lactate musculaire, étaient associés avec la performance en sprint chez des sprinters comparativement à des coureurs d’endurance. De plus, ces auteurs ont montré que la probabilité d’avoir le génotype MCT-1 TT était trois fois plus élevée pour des sprinters de niveau élite que pour des sprinters de niveau national. Avec la prévalence des MCT-1 dans les fibres oxydatives de type I et dans les fibres glycolytiques de type IIx (en bien plus faible quantité : Pilegaard et al., 1999 ; Thomas et al., 2012), il est suggéré que cette association pourrait être liée à l’accumulation de lactate dans le sang, déclenchant la fatigue musculaire et limitant ainsi les performances aérobies. Alternativement, des niveaux élevés de lactate seraient susceptibles d’induire l’expression de gènes associés à l’hypertrophie musculaire (par ex. mTOR, IGF-1, hormone de croissance), car une augmentation des niveaux de lactate s’est avérée être associée à des facteurs anaboliques endogènes et/ou à une hypertrophie musculaire (Bonen et al., 1998). Dès lors, en s’appuyant sur le profil génétique des athlètes, il serait possible d’améliorer la RSA en adaptant et en individualisant les contenus d’entraînement.

Développer la RSA : vers une individualisation ?

19Malgré l’intérêt grandissant pour la RSA (Girard, Mendez-Villanueva, et al., 2011 ; Glaister, 2005 ; Spencer, Bishop, et al., 2005), encore trop peu d’études ont cherché à évaluer les effets de méthodes d’entraînement susceptibles d’améliorer cette aptitude (Bishop, 2009). Étant donné la complexité de l’effort RSA, il n’est pas raisonnable de penser qu’un seul type d’entraînement serait à recommander pour améliorer la RSA et ses mécanismes sous-jacents. En s’appuyant sur la littérature scientifique existante, deux principes d’entraînement ont été suggérés (Bishop et al., 2011) :

• Principe de spécificité où l’entraînement RSA améliore largement la performance RSA. D’un point de vue pratique, il est évident que l’entraînement RSA offre des stimuli biomécaniques et physiologiques potentiellement pertinents (Brocherie et al., 2015 ; Girard, Racinais, et al., 2011) par rapport aux exigences de l’entraînement et des matchs des sports intermittents. L’entraînement RSA peut induire des gains en accélération, vitesse, explosivité, RSA et endurance (Taylor et al., 2015).
• Cibler les facteurs limitant la RSA (pour revue, cf. Girard et al. [2011]). Cela peut se faire de deux façons :
  • Améliorer la meilleure performance en sprint. Cela passe par du travail spécifique de sprint, de l’entraînement de force/puissance, et des exercices à haute intensité (>VO_2max, par ex., répétition de 30 s d’effort « all-out » [effort maximal] entrecoupés de récupération complète) pour améliorer la capacité anaérobie.
  • Augmenter la capacité de récupération, notamment via l’ajout de séances de travail intermittent à haute intensité (par ex. 80-90 % VO_2max, 2 min-1 min, 60 s-30 s) permettant d’améliorer les qualités aérobies, le seuil lactique, la capacité tampon et la resynthèse de la phosphocréatine.

20Les effets sur le métabolisme anaérobie pourraient être tout aussi importants, sinon plus, que ceux sur la filière aérobie pour les sports intermittents (Faude et al., 2012).

21Bien que l’entraînement RSA puisse être vu comme une méthode rapide et efficace pour améliorer la condition physique (Taylor, Macpherson, McLaren, et al., 2016), la planification simultanée de différentes formes d’entraînement pourrait être la meilleure stratégie. Cependant, les synergies et les interférences résultant de la combinaison de divers contenus d’entraînement sur les déterminants neuronaux, métaboliques et mécaniques de la RSA restent inconnues (Coffey et al., 2009), rendant difficiles les préconisations en termes de contenu d’entraînement et de périodisation.

22Il semble primordial qu’un programme d’entraînement périodisé, conçu pour améliorer la RSA soit structuré de telle sorte que différents aspects soient mis en évidence, à différents moments, en fonction des exigences de chaque sport et des forces et des faiblesses de chaque athlète. Étant donné que la RSA nécessite un mélange unique de puissance, de vitesse et d’endurance, il conviendrait de déterminer s’il est préférable de développer ces qualités séparément, ou si elles peuvent être développées simultanément. De même, une meilleure connaissance des possibilités d’ajustement des variables d’entraînement (volume et durée des sprints, durée et type de récupération et ratio exercice-récupération) pour atteindre les résultats souhaités en termes de puissance et/ou d’endurance apportera des solutions d’optimisation des programmes d’entraînement qui ne pourront être qu’individuels.

23Ceci est d’autant plus important que la variabilité des réponses individuelles pourrait être mitigée au travers de la manipulation des variables d’entraînement (Pickering et Kiely, 2019). À l’heure actuelle, certains athlètes, communément appelés « mauvais ou non répondeurs » ne présentent aucune amélioration significative à la suite d’un entraînement (Bouchard et Rankinen, 2001 ; Timmons, 2011). Bonafiglia et al. (2016) ont récemment rapporté que parmi des « mauvais répondeurs » à la suite d’un entraînement de sprint par intervalles (8 × 20 s à ~170 % VO_2pic-10 s de récupération active) ou en endurance (30 min à ~65% VO_2pic), aucun n’était considéré comme « mauvais répondeur » pour les deux types d’entraînement, et encore moins pour toutes les variables mesurées (VO_2max, seuil anaérobie ou fréquence cardiaque). Ceci indiquerait donc que le fait d’être « mauvais répondeur » est spécifique à la modalité d’entraînement et/ou de mesure (Pickering et Kiely, 2019). De même, rien n’indique que la réponse à un entraînement soit un phénomène permanent ou temporaire. En d’autres termes, si un entraînement devait être répété chez les mêmes athlètes, les « mauvais répondeurs » seraient-ils les mêmes ? Il se pourrait même qu’ils deviennent « bons répondeurs » en répétant le programme d’entraînement. Quelques études (Astorino et Schubert, 2014 ; Churchward-Venne et al., 2015 ; Montero et Lundby, 2017) apportent des éléments de réponses pour limiter, voire éliminer les non-réponses. Ceci passerait entre autres par la modulation du type et de l’intensité d’exercice, la fréquence des séances et/ou la durée du programme. Ici en proposant une plus grande variabilité de stimuli, il est envisageable de penser que les particularismes individuels seraient plus à même d’être sollicités.

24Comme précédemment mentionné, des prédispositions génétiques peuvent être responsables de la variance des réponses individuelles à l’entraînement (Sarzynski et al., 2017). Ainsi, le génotype, l’âge, le poids, le niveau physique, l’expérience, l’état psycho-émotionnel, parmi d’autres, sont autant de facteurs influençant les réponses adaptatives à l’entraînement (Mann et al., 2014 ; Pickering et Kiely, 2017 ; Sarzynski et al., 2017). L’utilisation systématique de ces variables constitue une étape vers l’optimisation de l’individualisation de l’entraînement RSA. En ce sens, l’expression « mauvais ou non répondeur » n’est peut-être pas représentative de la réalité et devrait être remplacée par « faible sensibilité » pour les individus qui nécessitent simplement des volumes et/ou une intensité accrus pour obtenir une réponse favorable (Pickering et Kiely, 2019).

Conclusion

25La capacité à réitérer des sprints est un processus multifactoriel, dont la signature est susceptible d’être influencée par différentes prédispositions (génétiques, anthropométriques) et facteurs relatifs à l’étiologie de la fatigue. Son interprétation est d’autant plus difficile en raison d’une forte variabilité interindividuelle, nécessitant une lecture de l’ensemble des scores RSA (meilleure performance, performance moyenne ou cumulée et indices de fatigue). Si de nombreux types d’entraînement peuvent être proposés pour améliorer la RSA, son choix doit être individualisé en veillant à manipuler les variables d’entraînement en conséquence pour optimiser les réponses à l’entraînement.