Un prototype de chaussure intelligente développé par Rutgers analyse les mouvements et pourrait un jour permettre de suivre l’évolution de la marche. Veronica Mendez/École d’ingénierie

Un prototype de l’Université Rutgers aux Etats-Unis, qui ne nécessite aucune pile, compte les pas, estime les calories brûlées et suit les mouvements avec une précision de 95,4 %. 

Des ingénieurs de Rutgers ont mis au point une chaussure intelligente qui analyse automatiquement la façon dont une personne marche, une technologie qui pourrait un jour aider à surveiller les personnes atteintes de la maladie de Parkinson, de lésions de la moelle épinière, de traumatismes crâniens et d’autres troubles du mouvement.

Le prototype analyse les mouvements avec une précision de 95,4 % tout en comptant les pas et en estimant les calories brûlées.

Simiao Niu, professeur adjoint de génie biomédical (à droite), et Fuying Dong, doctorant, travaillent en laboratoire sur une chaussure intelligente alimentée par les pas de celui qui la porte. Veronica Mendez/École d’ingénierie

Les recherches, menées par  Simiao Niu , ingénieur biomédical à l’Université Rutgers-New Brunswick, ont été publiées dans Science Advances .

Ce qui rend cette chaussure si particulière, c’est qu’elle utilise l’énergie générée par les pas de la personne qui la porte pour effectuer l’analyse. Elle ne possède aucune batterie à recharger.

« Lorsque vous marchez ou courez, vous disposez automatiquement d’énergie biomécanique, que vous pouvez donc récupérer », a déclaré Niu, professeur adjoint au département de génie biomédical de l’école d’ingénierie de Rutgers.

 Une chaussure était une cible naturelle, a-t-il déclaré, car la marche produit les informations que les chercheurs souhaitent analyser et l’énergie nécessaire pour les étudier. 

« Lorsque vous êtes assis, vous ne disposez d’aucune énergie, mais vous n’avez pas besoin de surveiller votre démarche », a déclaré Niu.

Un dispositif intégré à la semelle produit de l’électricité grâce à la pression et au frottement de chaque pas. Ce phénomène, appelé effet triboélectrique, est lié à l’électricité statique générée par le frottement de matériaux différents.

L’électricité arrive par à-coups irréguliers que les appareils électroniques ne peuvent pas utiliser directement. Les chercheurs ont conçu un circuit de gestion de l’énergie qui la convertit en une forme utilisable, augmentant ainsi l’énergie disponible jusqu’à 120 fois par rapport à une méthode conventionnelle.

Lorsqu’ils étudient la marche, les scientifiques utilisent le terme « démarche » pour décrire les caractéristiques de la marche d’une personne, notamment son équilibre, sa vitesse, la longueur de ses pas et son rythme. Les changements observés peuvent fournir des indications sur l’évolution d’une maladie, le risque de chute ou la rééducation.

« La démarche est l’un des biomarqueurs les plus importants pour de nombreuses maladies », a déclaré Niu.

Les médecins évaluent souvent la démarche en observant brièvement un patient marcher dans une clinique ou un laboratoire. Un dispositif portable pourrait à terme mesurer les mouvements sur de plus longues périodes, au fil des activités quotidiennes.

L’électronique et le dispositif de production d’énergie en plastique de la chaussure intelligente sont visibles sur le dessus. Lors de son utilisation, ces composants sont logés sous la semelle, où l’énergie des pas alimente la technologie d’analyse des mouvements. Veronica Mendez/École d’ingénierie

« Si vous pouvez utiliser ce que j’appelle les « chaussures anti-souci » que nous avons mises au point, les patients peuvent simplement les porter, et les chaussures peuvent automatiquement analyser leur démarche », a déclaré Niu.

Grâce à des développements supplémentaires et à des essais cliniques, des chaussures similaires pourraient un jour permettre d’évaluer le risque de chute, de détecter des anomalies de la marche ou de suivre la convalescence après un traumatisme crânien ou médullaire. Leur conception pourrait également être adaptée pour surveiller l’activité cardiaque, les signaux biochimiques ou d’autres aspects de la santé.

Ces chaussures de sport blanches dissimulent des composants électroniques dans les talons. La version actuelle est un prototype préliminaire, et non un dispositif médical, a précisé Niu. Elle ne permet pas encore de diagnostiquer une maladie, de prédire une chute ou de déterminer l’efficacité d’un traitement, mais elle démontre qu’il est possible d’analyser les schémas de marche de base sans batterie rechargeable.

Cela pourrait remédier à une faiblesse des dispositifs de santé connectés actuels, a-t-il déclaré. Les montres connectées et autres appareils peuvent collecter une grande quantité d’informations, et l’intelligence artificielle (IA) peut transformer ces mesures en données utiles. Mais l’IA consomme de l’énergie. À mesure que les dispositifs connectés deviennent plus intelligents, leur batterie risque de se décharger plus rapidement.

Niu appelle ce problème le « goulot d’étranglement de l’intelligence énergétique ».

« Nous voulons résoudre le principal problème des appareils portables actuels », a déclaré Niu. « Nous développons un appareil portable intelligent doté de fonctionnalités d’IA intégrées, capable de produire de l’énergie de manière autonome ; vous n’aurez donc plus à vous soucier de la recharge. »

Niu a rencontré ce problème alors qu’il travaillait chez Apple, où il participait au développement d’un capteur d’électrocardiogramme pour l’Apple Watch. Le suivi s’interrompt lorsqu’un appareil de santé est retiré pour être rechargé, et les utilisateurs peuvent oublier de le remettre.

« Une fois branché, on a tendance à l’oublier et à ne plus le porter », explique Niu. « Ces objets connectés ne peuvent pas surveiller votre santé si vous les laissez simplement dans un tiroir. »

Un accéléromètre mesure les mouvements du pied selon trois axes, x, y et z. Un microprocesseur utilise l’intelligence artificielle pour analyser ces mesures et classer chaque segment de 15 secondes selon quatre activités : marche lente, marche rapide, course ou montée d’escaliers. Les résultats s’affichent sur un écran intégré à la chaussure.

L’analyse se déroule à l’intérieur du dispositif portable, une approche connue sous le nom d’« intelligence artificielle embarquée ». Comme la chaussure n’envoie pas en permanence des informations brutes à un téléphone, un ordinateur ou un serveur cloud, elle consomme beaucoup moins d’énergie.

Un dispositif en plastique conçu pour s’insérer dans le talon de la chaussure convertit la pression et la friction de chaque pas en électricité pour alimenter les composants électroniques de la chaussure. Veronica Mendez/École d’ingénierie

Réduire la taille de l’algorithme d’IA pour qu’il tienne dans la mémoire limitée du minuscule processeur constituait un autre défi. Le modèle initial analysait 21 caractéristiques du mouvement et atteignait une précision de 98,1 %, mais nécessitait plus de mémoire que ne pouvait en gérer le processeur de la chaussure.

L’équipe a constaté que la variation des mouvements le long des trois axes fournissait la majeure partie des informations nécessaires à l’algorithme d’IA. Le modèle plus petit a atteint une précision de 95,4 % tout en étant environ 15 fois plus rapide et en consommant environ six fois moins d’énergie.

Le capteur et  l’algorithme d’IA consomment ensemble  86 microwatts, une fraction de l’énergie utilisée par de nombreux systèmes d’IA portables. Lors de tests en laboratoire, même une marche lente a généré suffisamment d’électricité pour alimenter l’ensemble du système.

Fuying Dong, doctorante en génie biomédical à Rutgers et première auteure de l’étude, a déclaré que le projet exigeait de l’équipe qu’elle considère la chaussure comme un système interconnecté.

« L’idée de co-concevoir l’ensemble du système est la chose la plus importante que j’ai apprise de ce projet », a déclaré Dong. « On décompose un projet immense en tâches plus petites, on les termine une par une et on essaie de comprendre le message principal qui se cache derrière. »

Le prototype a été développé à partir des données de quatre volontaires sains âgés de 23 à 26 ans. À ce jour, l’algorithme d’IA a été entraîné et testé uniquement sur les activités incluses dans l’étude. Il n’a pas encore été testé chez les personnes âgées, les personnes souffrant de troubles moteurs ni les patients en rééducation.

Niu, Dong et Chi Han sont les inventeurs d’une demande de brevet provisoire déposée par Rutgers concernant cette technologie.

https://www.rutgers.edu/news/engineers-develop-smart-shoe-could-help-track-changes-how-people-walk