Classique dimanche soir sur un groupe de coureurs : « La montre rajoute sans pitié des centaines de mètres. Sortie longue de 32 km — trois kilomètres d’écart avec un ami. C’est la calibration ? » Les réponses se répartissent entre « pareil chez moi », « active le multibande » et « le GPS te fait dériver ». Les trois sont justes à leur manière, et aucune ne répond à la question principale : de combien la montre se trompe-t-elle vraiment, et dans quel sens. Cela a été mesuré, et plus d’une fois.

Huit montres, trois terrains

L’étude la plus rigoureuse est celle de Gilgen-Ammann et coll., de l’Institut fédéral suisse du sport de Macolin (JMIR mHealth and uHealth, 2020). Huit modèles Apple, Coros, Garmin, Polar et Suunto, 36 mesures pour chacun — en ville, en forêt et sur piste, en marchant, en courant et à vélo, sur des distances de référence de 404 à 4297 m.

Erreur absolue moyenne toutes conditions confondues : de 3,2 à 6,1 % selon le modèle. Seuls les récepteurs Polar sont restés sous 5 % au total.
Erreur systématique : de +3,7 m à −101 m, avec une dispersion de ±196–231 m.
En ville et en forêt, toutes les montres sous-estimaient la distance (p < 0,04), jusqu’à 9 % dans le pire des cas.
Sur piste, six montres sur huit surestimaient la distance, mais c’est là que la précision était la meilleure.
La course produisait plus d’erreurs que la marche et le vélo sur la plupart des appareils.

Le sens de l’erreur est la découverte principale. La montre ne « dérive pas au hasard » : sous les arbres et entre les immeubles, elle coupe les angles, et en terrain dégagé, elle en rajoute.

Dix montres et une piste qui s’est révélée le terrain le plus difficile

Jacko et coll. (Sensors, 2024) ont testé dix modèles alors d’actualité dans des scénarios de triathlon.

4000 m sur un tartan de 400 mètres (six répétitions) : erreur de 0,8 à 12,1 % selon les modèles.
Cross vallonné de 3,4 km : de 0,2 à 7,5 %.
Route de 36,8 km à vélo (quatre répétitions) : de 0,0 à 4,2 %.
La piscine est une autre histoire : sur 200 m quatre nages avec changement de style tous les 25 m, l’erreur atteignait 91,7 %.

Un paradoxe à retenir : la piste est le pire endroit pour la distance GPS, pire que le terrain accidenté. Le récepteur enregistre un point par seconde, et dans un virage, en une seconde, vous parcourez une portion d’arc non négligeable. Relier les points par des droites, c’est couper (sous-estimation) ; filtrer et lisser le « bruit », c’est ajouter du zigzag (surestimation). Lequel des deux effets l’emporte dépend de l’algorithme de chaque fabricant, c’est pourquoi, sur le même anneau, deux modèles se trompent dans des sens opposés.

Le canyon urbain vu du satellite

La prépublication d’Antoń et coll. (Research Square, mai 2026) a comparé six montres connectées à un récepteur géodésique Leica GS16 pris comme référence. En tissu urbain dense, l’erreur horizontale de position était de 6,7–13 m, en altitude jusqu’à 9 m : le signal n’arrive pas en ligne directe, mais réfléchi par les façades. À ciel ouvert, les mêmes montres tenaient 1,5–3 m, le meilleur résultat étant 1,45 m. L’étude n’a pas été relue par les pairs, mais les chiffres concordent avec ce qu’ont montré les deux études ci-dessus : entre les immeubles, le récepteur perd plusieurs fois en précision.

D’où viennent les « trois kilomètres en trop »

Trois kilomètres sur trente-deux, c’est 10 %. C’est plus que n’importe quelle erreur GPS relevée dans les études de validation avec une réception normale. Le problème ne vient donc presque certainement pas des satellites, mais de ce qui se passe quand il n’y a plus de satellites.

Toutes les montres modernes, quand le signal est perdu, passent à une estimation par accéléromètre : elles comptent les pas d’après le balancement du bras et les multiplient par la longueur de foulée. La longueur de foulée par défaut est un modèle grossier basé sur la taille, qui, pour une personne donnée, peut se tromper de 10–20 %. Un tunnel, un pont couvert, une rue étroite bordée d’immeubles hauts, une forêt dense — et pendant plusieurs minutes la montre « court » d’après votre bras, pas d’après les satellites. C’est le plus souvent ce qui se cache derrière les « centaines de mètres ».

Deuxième candidat : des réglages différents aux deux poignets. GPS seul contre toutes les constellations, monobande contre multibande, pause automatique, distance 3D. Deux personnes courent côte à côte, mais leurs appareils résolvent des problèmes différents.

Troisième candidat, celui que les débatteurs oublient : votre ami n’a pas un étalon au poignet. S’il a couru en forêt avec 5 % de sous-estimation et vous sur un quai dégagé avec 2 % de surestimation, la « différence de trois kilomètres » se compose de deux erreurs, et on ne sait pas laquelle est la plus proche de la vérité.

Comment l’appliquer

Activez toutes les constellations satellitaires et le multibande, si la montre le permet. La réception multifréquence élimine les signaux réfléchis — exactement l’erreur qui domine en ville.
Calibrez la longueur de foulée : courez 10 tours de piste dans un mode où la montre utilise l’accéléromètre (ou avec le GPS désactivé), et entrez la correction. C’est le seul moyen de réparer les kilomètres « de tunnel ».
Sur piste, ne faites pas confiance à la distance GPS. Comptez les tours avec le bouton Lap, les fractions d’après le marquage au sol.
L’erreur normale sur un parcours dégagé est de 1–2 %. Sur un marathon, cela fait 400–800 m, et cela ne veut pas dire que le parcours a été mal mesuré.
Comparez-vous non pas à un ami, mais à une référence : distance homologuée, kilomètre mesuré, piste. C’est le seul moyen de savoir quelle montre est la plus proche de la vérité.
Désactivez la pause automatique en ville. Aux feux, le récepteur « dérive », et la pause automatique se déclenche une fois sur deux, ajoutant des mètres et cassant l’allure.
En forêt, l’allure affichée est plus lente que la réalité. Si la montre indique 5:10 sous les frondaisons, vous courez très probablement plus près de 5:00. Fiez-vous au pouls et aux sensations, et vérifiez l’allure sur les portions dégagées.

Les limites honnêtes

Les modèles vieillissent plus vite que les articles. Dans l’étude de 2020, le multibande n’était pas encore répandu ; les données sur une marque donnée ne se transposent pas à sa génération suivante. Seules les régularités tiennent : sous-estimation sous les arbres, surestimation sur piste, décrochage à la perte du signal.

La référence non plus n’est pas parfaite. Les distances ont été mesurées à la roue et sur cartes ; une erreur de référence de quelques dixièmes de pour cent entre dans les résultats.

La prépublication de 2026 n’a pas été relue par les pairs, et ses mesures ont été faites à vitesse de marche.

Aucune étude n’a testé séparément le mode accéléromètre. Sur les « centaines de mètres en trop » à la perte du signal, nous raisonnons d’après le mécanisme, pas d’après des chiffres publiés.

L’essentiel

Huit montres de sport (2020) : erreur absolue moyenne sur la distance de 3,2–6,1 % ; en ville et en forêt, sous-estimation jusqu’à 9 % ; sur piste, surestimation.
Dix montres (2024) : sur 4000 m de piste, erreur de 0,8–12,1 % selon les modèles ; sur route, 0–4,2 %.
En tissu urbain dense, la précision de position tombe à 6,7–13 m contre 1,5–3 m à ciel ouvert.
Un écart de 10 % avec votre partenaire, ce n’est pas le GPS, mais l’accéléromètre à la perte du signal ou des réglages différents. Cela se soigne par la calibration de la longueur de foulée et le multibande.
Les 1–2 % normaux sur un parcours dégagé, c’est 400–800 m sur un marathon ; calculez votre plan d’allure d’après les bornes.

Sources : Gilgen-Ammann R., Schweizer T., Wyss T. « Accuracy of Distance Recordings in Eight Positioning-Enabled Sport Watches: Instrument Validation Study ». JMIR mHealth and uHealth, 2020;8(6):e17118. DOI: 10.2196/17118 · Jacko T., Bartsch J., von Diecken C., Ueberschär O. « Validity of Current Smartwatches for Triathlon Training: How Accurate Are Heart Rate, Distance, and Swimming Readings? ». Sensors, 2024;24(14):4675. DOI: 10.3390/s24144675 · Antoń K., Nosidlak T., Abazeed A., Maciuk K. « Accuracy of satellite positioning using GNSS smartwatches ». Research Square, prépublication, 2026. DOI: 10.21203/rs.3.rs-9446244/v1 · Lepley A.S., Davis F., Melvin A.C., Zhao Z.Y. « Consumer Smartwatch Technology in Health and Performance Research: Validity, Limitations, and Real-World Applications ». Sensors, 2026;26(14):4486. DOI: 10.3390/s26144486