Une solution immersive et innovante pour évaluer, entraîner et suivre la mobilité des personnes âgées, afin d’anticiper le risque de chute.
Créé le 29/08/22, modifié le 03/04/26
Les chutes touchent une personne sur quatre après 65 ans et restent l’une des principales causes d’accidents. Ce projet explore une approche inédite : utiliser la réalité virtuelle, des jeux thérapeutiques et un capteur portable pour mieux comprendre et soutenir la mobilité des seniors – et agir avant que l’accident ne survienne.
Prévenir les chutes chez les personnes âgées, un enjeu majeur de santé publique
Pour mieux évaluer le risque, personnaliser les interventions et accompagner le vieillissement, ce projet soutenu par la Fondation MAIF développe une solution complète articulée autour de trois axes : évaluer, stimuler, suivre.
Il repose sur des technologies immersives, des jeux thérapeutiques, et un suivi léger du mouvement, afin de proposer une approche à la fois scientifique, intuitive et accessible.
1. Évaluer : mesurer la mobilité dans des situations proches du réel
L’évaluation du risque de chute repose aujourd’hui sur des tests classiques comme le TUG (Timed Up and Go), utiles mais parfois peu précis en matière de prévention. Le projet a donc développé une application immersive qui place les participants dans des scénarios de marche, de slalom ou d’enjambement d’obstacles, en réel, en réalité virtuelle (VR) et en réalité mixte (MR).
Grâce aux casques récents équipés d’eye tracking et de suivi du regard, l’outil analyse avec précision la qualité des mouvements — hauteur des pas, stabilité du bassin, orientation du regard — mais aussi des signaux plus subtils comme la respiration ou l’activité électrodermale, révélateurs du stress ou des stratégies d’équilibre mobilisées en situation réelle.
Les tests menés auprès de participants jeunes puis de personnes âgées ont confirmé :
- la bonne acceptation de la VR et de la MR ;
- une tolérance plus forte à la réalité mixte (moins de nausée) ;
- plus de pas effectués en réalité mixte par rapport au réel ;
- une tendance à des pas plus hauts et un comportement plus prudent en conditions immersives.
Des nouveaux scénarios ont été intégrés dans les tests avec les personnes âgées, dont :
- la double tâche qui combine l’exploration visuelle et des questions,
- la double tâche qui combine 2 activités motrices : la marche et le transport d’une tasse de café remplie
- l’évitement d’obstacle dynamique.
Les tests sur les cohortes de personnes âgées se poursuivent et viendront enrichir les premiers résultats encourageants.
2. Stimuler : remobiliser grâce à des jeux thérapeutiques motivants
Parce que l’activité physique régulière est essentielle pour ralentir le vieillissement moteur et cognitif, le projet intègre un second volet : Luminis, une collection de jeux thérapeutiques conçus avec des professionnels de santé par la société Mist Studio, partenaire du projet.
Ces jeux, accessibles via un casque autonome facile à installer, proposent des exercices immersifs adaptés aux capacités des participants :
- Chasse aux papillons (coordination, mobilité douce),
- Labyrinthe Express (mobilité des bras, rééquilibration du mouvement),
- Attrape glaces (réactivité, déplacement latéral).
Les retours à ce jour sont extrêmement encourageants :
- 100 % des participants souhaitent réutiliser le dispositif,
- aucun n’a ressenti de douleur,
- un tiers des participants ont réalisé des mouvements qu’ils n’osaient plus faire,
- les environnements sont perçus comme rassurants, agréables et stimulants.
L’application intègre un système de scores, des niveaux adaptés et deux modes d’usage :
- Autonomie (le patient utilise seul le casque),
- Consultation (le praticien pilote la séance via tablette).
Des améliorations sont déjà en cours de développement : consignes plus visuelles, calibrage facilité, interactions sans les mains, adaptation renforcée aux personnes à mobilité réduite.
Une remobilisation accessible à tous, même sans casque
Dans une démarche de remobilisation accessible au plus grand nombre, le projet développe aussi une version sans casque VR, basée sur des exercices d’activités physiques adaptées associés à une ou deux caméras filmant les mouvements de la personne.
Pour analyser ces mouvements, les chercheurs utilisent MediaPipe, une technologie d’estimation de posture basée sur l’IA, capable de reconstruire le squelette en 2D ou 3D à partir des images de la caméra.
Elle permet notamment d’estimer en temps réel les angles des articulations, de détecter des asymétries ou des compensations, et d’évaluer la qualité des gestes sans aucun capteur porté.
Les premiers résultats ont permis de montrer qu’il était possible d’estimer convenablement la posture d’une personne à l’aide de cet outil basé sur les images de 2 camera par comparaison avec une posture étalon issu d’un système de motion capture. Ceci ouvre la voie à des exercices correctifs simples, réalisables même par les patients ne pouvant pas porter de casque VR.
3. Suivre : accompagner la mobilité au quotidien grâce à un capteur léger
Ce troisième axe du projet vise à faciliter le suivi de la mobilité au domicile, grâce à une solution simple, légère et accessible pour les personnes peu à l’aise avec les nouvelles technologies. L’objectif : comprendre comment évolue la mobilité au quotidien, un indicateur clé du bien-être et de la santé, sans recourir à des dispositifs médicaux lourds ou coûteux.
La solution repose sur un petit capteur de 11 grammes, porté à la ceinture, relié en Bluetooth à un smartphone ou tablette Android. Tout au long de la journée, ce capteur enregistre les mouvements et permet de calculer un indice de mobilité facile à lire depuis l’application dédiée, KINIZI. L’équipe a également travaillé sur l’accessibilité de l’interface, en s’appuyant sur les recommandations du RGAA ( Référentiel Général d'Amélioration de l'Accessibilité) pour améliorer contrastes, lisibilité et taille des zones cliquables.
Les tests menés pendant une semaine sont prometteurs : autonomie, confort, simplicité d’usage et coût réduit sont validés. Seule la connexion Bluetooth reste perfectible lorsqu’on s’éloigne du téléphone.
Ce même outil peut être aussi immédiatement utilisable dans le cadre du test TM6+ : un test de marche aller et retour pour évaluer la distance parcourue en 6 minutes, le nombre et la durée des pauses, ainsi que les asymétries de marche. Ce test pourrait alors être automatisé et même être réalisé à domicile au lieu de l’hôpital sous contrôle d’un praticien. Les prochaines étapes porteront sur l’amélioration de la précision et la validation d’un usage à domicile.
Perspectives
Plusieurs publications scientifiques sont en cours de finalisation, confirmant la pertinence de ces nouveaux biomarqueurs de mobilité. À plus long terme, l’ambition du projet est claire : sortir le suivi de la mobilité des murs de l’hôpital pour l’intégrer dans la vie quotidienne des personnes âgées de manière simple, discrète et accessible à tous. Une approche qui redéfinit les contours de la prévention, en faisant du domicile le nouveau terrain d'observation clinique.
A lire aussi :
Organismes de recherche et partenaires
DevAH : Unité de recherche Dévéloppement, Adaptation et Handicap
CRAN : Centre de recherche en Automatique de Nancy
LCOMS : Laboratoire de Conception, Optimisation et Modélisation des Systèmes
LORIA : Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
2LPN : Laboratoire Lorrain de Psychologie et Neurosciences de la Dynamique des Comportements
L’établissement de santé, OHS de Lorraine
L’Office Nancéien des Personnes Agées (ONPA)
Principaux intervenants
• Fabien Clanché, Ingénieur de Recherche, expert en instrumentation et data science, CNRS - LORIA - Co-porteur du projet
• Yann Morère, Maître de conférences HDR en modélisation de système homme-machine, Université de Lorraine – UR LCOMS - Co-porteur du projet
• Philippe Meyer, Docteur, Chef d’Établissements et expert en médecine physique et réadaptation, OHS Lorraine
• Radia Djebir, Directrice de l’Office Nancéien des Personnes Agées (ONPA)
• Thierry Bastogne, Professeur d’Université en traitement statistique du signal au CRAN et Directeur scientifique à CYBERNANO
• Matthieu Burtin, CEO – Product manager, Mist Studio
• Frédéric Bousefsaf, Maître de conférences en modélisation de système homme-machine, Université de Lorraine – UR LCOMS
• Jérôme Dinet, Professeur d’Université en Psychologie et directeur du 2LPN
• Matthieu Casteran, Maître de conférences au 2LPN
Date de début / Durée
2023 - 24 mois
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