L’Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines et la PME Carta Rouxel développent un vêtement connecté capable de reconnaitre les mauvaises postures. Il pourrait permettre d’améliorer le suivi postopératoire des patients ou prévenir les postures à risques dans les métiers paramédicaux.
Une mauvaise posture peut s’installer par habitude ou mettre à mal une rééducation post-opératoire. Pour résoudre ce problème, le laboratoire d’études en mécatronique et mobilité de l’université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ) et la PME Carta Rouxel développent un vêtement capable de détecter les mouvements qui provoquent des troubles musculo-squelettiques. «Je suis rentré très tôt dans ma vie en atelier, et comme tout le monde j’ai déclenché des maux de dos, explique Jean-Paul Carta, le dirigeant de cette entreprise de mécanique de précision, active dans l’aéronautique. C’est comme cela que je me suis intéressé à ce sujet et que je me suis approché de l’université.»
Avec les métiers paramédicaux en tête, et plus particulièrement celui d’aide-soignant, l’équipe se donne pour objectif d’identifier et de quantifier les mouvements effectués au quotidien. Pour permettre à un vêtement classique de les enregistrer, les chercheurs optent pour un capteur de type IMU, le même qui permet aux drones de s’orienter. Bon marché, il mesure la vitesse des changements d’orientation avec un gyromètre.
L’armée a commandé un prototype
Mais pour exploiter ses données, encore faut-il un logiciel capable de les traiter. «Nous avons utilisé l’intelligence artificielle pour identifier des mouvements, mais si reconnaître une image est facile, pour une séquence temporelle, c’est déjà plus compliqué», résume le professeur Pierre Blazevic, directeur de l’institut des sciences et techniques des Yvelines (l’école d’ingénieurs de l’UVSQ). Il a fallu convertir les signaux en images, puis identifier les images pour reconnaitre les signaux.
L’équipe s’appuie tout d’abord sur des bases de données existantes qui regroupent des mouvements effectués dans un environnement de bureau. Le résultat n’est pas concluant et le laboratoire décide de créer la sienne. «Nous avons mis en place un protocole d’enregistrement de mouvements en équipant une personne avec un système de motion capture, comme pour faire des films, poursuit le professeur Blazevic. C’est comme ça que l’on a pu identifier des mouvements avec en priorité ramasser un objet au sol ou se pencher.» Viennent ensuite les tests pour optimiser le placement des capteurs sur le vêtement et trouver les endroits les plus sensibles pour capter les signaux. Une fois numérisés, les résultats ont permis de refaire l’expérience de façon virtuelle en plaçant les capteurs sur un double numérique du vêtement.
Baptisé Teachwear, le vêtement n’est pas conçu comme un dispositif médical. «Le but n’est pas de faire des diagnostics, mais d’identifier et de quantifier des mouvements pour faire de la prévention, c’est-à-dire quand une personne en fait trop ou fait mal», indique le chercheur. Un postulat qui a convaincu l’armée de passer commande d’un prototype pour évaluer les conséquences pour l’ossature de port de lourdes charges sur la durée.
Pour la suite, le Teachwear pourrait aider des patients qui sortent de l’hôpital. «Après une opération du dos, il n’y a pas de médecins chez soi et l’on peut prendre de mauvaises positions, indique Jean-Paul Carta. Un vêtement connecté pourrait permettre de vous prévenir par smartphone ou montre connectée quand la position n’est pas bonne ou que vous la tenez trop longtemps.» Développé entre 2020 et 2025 grâce à un financement de l’Agence nationale de la recherche (ANR), le projet doit débuter une seconde phase en 2026.
