L'étude pilote
Début 2026, le coach LoL Tony « Saskio » Chau est devenu viral pour avoir suivi les cycles menstruels de ses duo partners pendant 5 mois et corrélé la phase du cycle avec les données de performance LoL (winrate (WR), KDA, dégâts, morts) sur 345 parties classées et 5 joueuses. Avec un pipeline custom de l'API Riot, il a trouvé des corrélations mesurables entre phase du cycle et performance en jeu. Il a partagé publiquement les données détaillées de 3 des 5 joueuses ; le tableau ci-dessous couvre ce sous-ensemble uniquement.
| JOUEUSE | RÔLE / RANG | PARTIES | WR HORS RÈGLES | WR PENDANT LES RÈGLES | DELTA |
|---|---|---|---|---|---|
| Yuulu | Support · Master | 147 | 57.5% | 52% | −5.5% |
| Sweatylilkoi | APC Supp · Master | 68 | 61.2% | 58.8% | −2.4% |
| Asakifox | Mid (Ahri) · D4 | 52 | 59.6% | 48.1% | −11.5% |
Combiné (3 joueuses, 267 parties) : WR pondéré hors règles 58,9% vs pendant les règles 53,0%, soit un delta de WR de −5,9%. Sur le roster complet de 5 joueuses, le delta moyen par joueuse est de −9,58 points de WR (écart-type 2,41).
WR global du duo est passé de ~52% avant tracking à 55,1% après adaptation des picks à la phase, soit +3,1% de WR sur 4 mois et 345 parties.
Signal d'agressivité (Yuulu) : score dégâts/morts pendant les règles moyen à 8,6/10 vs 4,85/10 hors règles. Saskio switch Vayne → Tristana pour matcher ce niveau d'agressivité au lieu de le combattre.
Durée moyenne du cycle sur le roster : 28,04 jours, écart-type 0,31. Assez serré pour prédire le début du prochain cycle à quelques heures près.
Le travail académique en cours : Riley Dunn, exercise physiologist accréditée ESSA et doctorante à la Queensland University of Technology, conduit la première recherche universitaire formelle sur le sujet. Sa thèse, The Female Esports Athlete - Impact of the Menstrual Cycle on Esports Health and Performance, étudie l'application des sciences de la santé féminine au cadre esport (MOBA & FPS) pour mieux accompagner les joueuses pro. Saskio est en discussion avec elle pour lui contribuer son dataset. RedBuffed a été pensé pour rendre ce type de collecte possible à grande échelle, dans le respect de la vie privée des joueuses.
- Saskio, Post original sur le tracking de cycle (avril 2026)
- Saskio, Contribution du dataset à la recherche académique (avril 2026)
- Riley Dunn, Profil chercheuse, Queensland University of Technology
- Riley Dunn, Cours sur le cycle menstruel, The Women's Health Collective
- Nic0le, Post viral sur l'impact des règles dans le pro gaming (avril 2026)
Liste non exhaustive. Si tu connais d'autres travaux à citer (revue par les pairs, podcast, étude indépendante), écris à [email protected].
Aucune des personnes citées (Tony « Saskio » Chau, Nic0le, Riley Dunn) n'est en collaboration active avec RedBuffed. Leurs travaux sont cités à titre de référence.
La direction de l'effet est cohérente chez 100 % des joueuses, mais détecter un écart de WR de 6 % de façon fiable nécessite ~800 parties pendant les règles ou plus. p = 0,22 ne signifie pas « aucun effet », mais « pas encore assez de données ». Échantillon petit, auto-sélectionné, non soumis à révision par les pairs. Ce n'est pas un avis médical. C'est précisément ce qu'on construit ici.