Publié le 20 novembre 2025 19:51:00. Des chercheurs ont mis au point un algorithme innovant qui améliore non seulement le fonctionnement des prothèses robotiques, mais aussi la démarche des personnes amputées, réduisant ainsi les risques de douleurs et de problèmes articulaires.
- Un nouvel algorithme optimise à la fois le mouvement de la prothèse et la démarche globale de l’utilisateur.
- Cette approche pourrait aider à prévenir les douleurs lombaires, les problèmes de hanche et autres complications liées à l’amputation.
- Des tests préliminaires montrent une amélioration de l’amplitude des mouvements et une démarche plus naturelle chez les participants.
L’équipe de recherche, issue de l’Université d’État de Caroline du Nord et de l’Université de Caroline du Nord à Chapel Hill, a développé un algorithme qui combine deux processus de personnalisation des prothèses robotiques. Contrairement aux systèmes existants qui se concentrent uniquement sur le remplacement du mouvement de l’articulation manquante, cette nouvelle approche prend en compte l’impact de l’amputation sur l’ensemble du corps.
« Les algorithmes conçus pour améliorer le comportement des prothèses robotiques ne sont pas nouveaux, mais il s’agit du premier qui améliore également de manière holistique le comportement physique de la personne interagissant avec ces prothèses », explique Varun Nalam, co-auteur principal de l’étude et professeur adjoint de recherche au Département commun de génie biomédical Lampe. Selon lui, l’amputation au-dessus du genou modifie la façon dont les individus bougent et peut entraîner des douleurs dans le bas du dos ou des problèmes de hanche.
L’objectif était de créer un algorithme capable d’optimiser à la fois le fonctionnement de l’articulation prothétique et la démarche de l’utilisateur, afin de retrouver une mobilité plus naturelle et de prévenir les complications. Ce travail s’appuie sur des recherches antérieures ayant abouti à un système intelligent permettant de « régler » les genoux prothétiques motorisés grâce à l’apprentissage par renforcement, réduisant considérablement le temps d’adaptation des patients.
« Ce travail initial a permis d’obtenir un contrôle optimal de la prothèse via un algorithme d’apprentissage par renforcement », précise Helen Huang, auteure principale de l’article et professeure de génie biomédical au Département Lampe. « Cependant, il se concentrait uniquement sur le comportement de la prothèse. Dans ce nouveau travail, nous avons construit sur ce système antérieur un nouvel algorithme qui utilise l’apprentissage par renforcement inverse pour tenir compte du mouvement de la prothèse et de la personne qui l’utilise. »
Le genou prothétique robotique est équipé de capteurs qui suivent son mouvement. Lors des tests, les chercheurs ont également surveillé les mouvements de la hanche des participants à l’aide de capteurs portables. L’algorithme ajuste alors le comportement du genou prothétique pour aider l’utilisateur à retrouver un mouvement naturel de la hanche.
Pour valider l’algorithme, cinq participants ont été recrutés : deux personnes amputées au-dessus du genou et trois personnes non amputées. Ils ont effectué diverses tâches avec une prothèse de genou robotisée dans deux conditions différentes. Les résultats ont montré une amélioration de l’amplitude des mouvements de la hanche pour tous les participants, ainsi qu’une démarche plus naturelle, caractérisée par des pas plus longs.
« La principale conclusion ici est que l’intégration du nouvel algorithme a amélioré l’amplitude de mouvement de la hanche pour les cinq sujets, ce qui démontre que cela peut faire une différence pour la santé de la hanche », explique Nalam. « Nous avons également constaté que le nouvel algorithme modifiait la démarche des sujets de notre étude d’une manière qui indique que le mouvement semblait plus naturel pour les utilisateurs. »
Varun Nalam, professeur adjoint de recherche
Les prochaines étapes consistent à collaborer avec des cliniciens pour évaluer l’impact de cette technologie sur le bien-être des utilisateurs à long terme et à travailler avec les fabricants de prothèses robotiques pour intégrer cet algorithme dans leurs logiciels. Les chercheurs souhaitent également explorer l’application de cette approche à d’autres aspects de la mobilité humaine, tels que les mouvements du tronc ou la marche symétrique.
L’article a été publié dans la revue Transactions IEEE sur la robotique. D’autres coauteurs proviennent de NC State et de l’Arizona State University.
Ce travail a été financé par la National Science Foundation.