Analyser ses stats de course avec l’API Strava et ChatGPT
J’utilise Strava comme réceptacle de toutes mes activité sportives depuis plusieurs années. Strava est agnostique, j’ai pu y mettre les données provenant de RunKeeper ou de mes différents modèles de montres, Polar ou Garmin. L’intérêt de Strava, outre cette capacité à collecter des données provenant de toute source, c’est qu’il dispose d’une API assez simple.
Un petit coup de ChatGPT permet de rapidement comprendre comment cela fonctionne. Il faut disposer d’un compte Strava, puis créer une application, récupérer le code client associé, le code secret, et le code d’authorisation à chaque appel à l’API.
Ensuite, toujours avec ChatGPT, on peut obtenir des petits scripts très simples, d’abord pour extraire les données et les mettre dans un DataFrame, puis pour exploiter le DataFrame et crér de jolis graphiques comme les deux graphiques suivants.
Le premier graphique indique le nombre de sorties effectuées par année, la distance totale parcourue chaque année et a vitesse moyenne. On voit un pic de distance en 2019 (l’année où j’ai couru le plus de semi-marathons). On constate une baisse de ma vitesse moyenne, l’effet de l’âge sans doute…
Le second graphique indique la répartition par type de sortie. Au tout début, je courrai de petites distances (5k, en bleu), je suis désormais passé à 7k (vert) ou 10k (violet). Les semi-marathons apparaissent en bleu clair.
Si cela vous intéresse, contactez-moi et je vous enverrai le code source.
Hervé Kabla, ancien patron d’agence de comm’, consultant très digital et cofondateur de la série des livres expliqués à mon boss.
Crédits photo : Yann Gourvennec
