De nombreuses données sportives sont continues et peuvent être traitées comme des données fonctionnelles. Parmi les exemples, citons notamment les résultats des matchs de rugby au fil du temps, les accélérations maximales des joueurs de football tout au long de leur carrière, et les cadences et vitesses pendant les courses d'aviron. Cet exposé explore la manière dont l'analyse des données fonctionnelles peut être appliquée à l'analyse de données de sports à travers trois projets. Tout d'abord, je parlerai d'une méthode permettant de fournir des probabilités de victoire en cours de match pour la Ligue nationale de rugby en utilisant des caractéristiques d'événements en temps réel. Ensuite, je parlerai d'une analyse de l'accélération maximale des joueurs de football en fonction de l'âge et donnerai des indications pour prédire les performances futures des joueurs. Le troisième projet applique un modèle de régression fonction sur fonction à l'aviron pour étudier comment la cadence d'un individu ou d'une équipe affecte sa vitesse.