Une solution immersive et innovante pour évaluer, entraîner et suivre la mobilité des personnes âgées, afin d’anticiper le risque de chute.
Projet en cours. Mis à jour le 21/08/26
Les chutes touchent une personne sur quatre après 65 ans et constituent l’une des principales causes d’accidents. Ce projet explore une approche inédite : utiliser la réalité virtuelle et mixte, des jeux thérapeutiques, ainsi qu'un capteur de suivi 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
La mobilité est le premier indicateur de perte d'autonomie liée au vieillissement. Ce projet, soutenu par la Fondation MAIF, développe une solution complète articulée autour de trois axes : évaluer, stimuler, suivre, combinant technologies immersives, jeux thérapeutiques et suivi léger du mouvement.
1. Évaluer : mesurer la mobilité dans des situations proches du réel
Face aux limites des tests classiques comme le TUG*, le projet a développé une application immersive (EvMobVR*) plaçant les participants dans des scénarios de marche, slalom ou franchissement d'obstacles, en réel, en VR et en réalité mixte (MR). Casque, trackers et capteurs physiologiques (respiration, activité électrodermale) permettent d'analyser finement la qualité des mouvements et le stress associé.
Les tests confirment une bonne acceptation de la VR/MR (mieux tolérée en MR), davantage de pas effectués en MR qu'en réel, et un comportement plus prudent en immersion. De nouveaux scénarios (double tâche visuelle/cognitive ou motrice, évitement d'obstacle dynamique) ont été ajoutés.
Nouveautés 2026 :
• Une campagne de tests menée à l'OHS Lorraine auprès de 17 patients âgés en suites post-opératoires (bras, genou…) est en cours de traitement (temps de tâche, stabilité, comportement du regard, comparaison jeunes/âgés). Une interface de traitement des données est en cours de développement avec Télécom Nancy.
• Intégration de capteurs fNIRS* pour mesurer l'activité du cortex préfrontal, indicateur potentiel de ressources cognitives insuffisantes et de risque de chute ; premières mesures et tests réalisés.
2. Stimuler : remobiliser grâce à des jeux thérapeutiques motivants
Luminis, collection de jeux thérapeutiques conçue avec Mist Studio, propose trois exercices immersifs adaptés (Chasse aux papillons, Labyrinthe Express, Attrape-glaces), en mode autonome ou piloté par un praticien.
Résultats des tests 2026 (7 soignants, 16 patients) : très bon accueil — 100 % des patients souhaitent réutiliser le dispositif, aucune douleur ressentie, un tiers ont refait des mouvements qu'ils n'osaient plus faire. Les soignants saluent un matériel léger et ludique, complémentaire à la rééducation, tout en notant une utilisation autonome encore complexe. Une seule personne a craint le casque. Des améliorations sont en cours : consignes plus visuelles, calibrage adapté aux mobilités réduites ou encore interactions sans les mains.
Une revue de littérature confirme le message clé du projet : la VR ne remplace pas le thérapeute ni l'exercice conventionnel, elle les enrichit en combinant stimulation physique et cognitive dans un format motivant.
Une version sans casque VR est également développée, qui repose sur des exercices filmés par caméra et analysés par IA (MediaPipe). Les premiers résultats ont permis de valider cette approche avec des performances proches de celles d’un système de motion capture de référence. L’équipe poursuit la comparaison de cette solution à d'autres bibliothèques de détection de pose pour identifier la solution la plus fiable.
3. Suivre : accompagner la mobilité au quotidien grâce à un capteur léger
La solution KINIZI repose sur un capteur de 11 g porté à la ceinture, connecté en Bluetooth à un smartphone Android calcule un indice de mobilité quotidien via une application accessible (recommandations RGAA).
Les tests d'une semaine valident la plupart des exigences (autonomie ≥ 12h, utilisabilité, confort, coût 4 fois inférieur à une montre connectée) ; seule la robustesse de la connexion Bluetooth hors de portée du téléphone reste à améliorer.
Nouveauté 2026 : ce capteur est désormais utilisé dans le test TM6+*, version automatisée du test de marche de 6 minutes, développée avec le CRAN et le service de cardiologie du CHRU de Nancy, en vue d'un usage à domicile. Les tests de précision (mars 2026) sont concluants, mais l'évaluation clinique auprès de 4 patients (juin 2026) n'a été pleinement réussie que pour 1 patient, en raison de difficultés de fixation des capteurs sur les chaussures. Des solutions de fixation alternatives sont à l'étude.
Perspectives
Plusieurs publications sont en préparation, dont une communication acceptée à la conférence Handicap 2026. Les prochaines étapes : nouvelle campagne de tests à l'OHS Lorraine et à l'ONPA, suivi longitudinal de l'adoption des outils, fiabilisation du suivi à domicile, et poursuite de l'exergame sans casque. L'ambition reste de sortir le suivi de la mobilité des murs de l'hôpital pour l'intégrer, simplement et discrètement, à la vie quotidienne des personnes âgées.
Lexique :
* XR signifie Extended Reality (« réalité étendue »). C'est un terme générique qui englobe l'ensemble des technologies immersives :
- AR (Réalité Augmentée) : ajout d'éléments numériques au monde réel ;
- MR (Réalité Mixte) : fusion du réel et du virtuel avec interactions entre les deux ;
- VR (Réalité Virtuelle) : immersion complète dans un environnement numérique.
* TUG signifie le test « Timed Up and Go », outil d’évaluation utilisé pour mesurer le risque de chute chez les personnes âgées.
* EvMobVR est le nom de l’application d’évaluation de la mobilité par réalité virtuelle
*fNIRS est une technique non invasive qui mesure l’activité cérébral en détectant les variations locales d’oxygénation du sang cortical.
*TM6+ signifie le test de marche de six minutes.
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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