Brevet FR3151479A1 — publié le 20250131

L’invention se rapporte à un procédé de détermination d’une donnée représentative d’une charge musculaire interne ( ) développée par au moins un muscle appartenant à un groupe musculaire. Le procédé comprend les étapes : obtention (A10) de données cinématiques ( i(t)) et de données électromyographiques ( emg(t)) collectées durant une contraction dudit au moins un muscle ; détermination (A20) d’une longueur musculotendineuse ( ; détermination (A30) d’un niveau d’activation musculaire (a(t)) ; détermination (A40) d’une longueur musculaire et d’une vitesse de contraction ; détermination (A50), d’une estimation d’une déformation musculaire (d M (t)) ; calcul (A60) d’un index de contraintes musculaires ) ; et calcul (A70) de la charge musculaire interne par le produit de l’index de contraintes musculaires et d’une durée (t) dudit effort. Figure pour l’abrégé : Fig.1 Procédé de détermination d’une charge musculaire interne, dispositif et programme correspondant. Domaine La présente invention concerne le domaine de la mesure physiologique, et plus particulièrement de la mesure physiologique non-invasive de l’effort musculaire associé à la réalisation d’une tâche motrice. La mesure physiologique recouvre les mesures de grandeurs physiques issue de l’effort fourni par des muscles d’un utilisateur, en particulier une charge musculaire interne d’un ou de plusieurs muscles de l’utilisateur. L’invention trouve son application dans différents domaines pour évaluer le rapport entre l’effort musculaire fourni par l’individu et la tâche motrice réalisée. L’invention peut trouver une utilité dans le domaine clinique, l’ergonomie, et le sport. Art Antérieur L’essor rapide des objets portatifs connectés de type montre ou ceinture de type cardiofréquencemètre n’est plus vraiment un sujet de débat. La plupart des individus utilise une montre connectée ou un dispositif équivalent pendant leur vie quotidienne et pendant leurs activités physiques. Les montres connectées mesurent la charge externe d'entraînement (par exemple, la vitesse et la distance parcourue * la durée d’effort), et la charge interne cardio-vasculaire (ce que l’entrainement a coûté à celui qui l’a réalisé ; par exemple en mesurant la fréquence cardiaque * la durée d’effort). Cependant, il est bien connu que la charge interne cardio-vasculaire estimée à l'aide de la fréquence cardiaque n'est pas liée à la charge musculaire interne. En d’autres termes, il n’est pas possible d’estimer l’intensité d’un effort musculaire, de surcroit de différents muscles/groupes musculaires, grâce à la seule mesure de la fréquence cardiaque. À ce jour, la charge musculaire interne n'a été estimée ni en laboratoire ni dans des environnements pertinents (sport, médecine, environnement de travail et notamment industriel, activités de la vie quotidienne). Pourtant, la quantification de la charge musculaire interne serait utile d’une part, pour identifier les changements de capacités musculaires aigues et/ou chroniques d’un individu (e.g., vieillissement, fatigue aigue/chronique associée à des tâches motrices répétitives réalisées dans un contexte professionnel/sportif) et d’autre part pour quantifier si les contenus de rééducation proposés par les professionnels de santé sollicitent les bien les muscles ou groupes musculaires visés (e.g., kinésithérapeute, médecin rééducateur, etc). Ces constats sont d’autant plus pertinents qu’une série d’études démontrent que chaque individu possède une manière unique (i.e., coordination musculaire) d’utiliser ses muscles lors de tâches motrices variées (marche, pédalage, exercice de renforcement). Selon la coordination musculaire utilisée par l’individu, la distribution et l’amplitude des adaptations (e.g., hypertrophie)/altérations (e.g., TMS, sarcopénie) pourront donc varier largement d’un individu à l’autre. On constate ainsi qu’il existe un besoin de fournir des outils permettant d’évaluer la charge musculaire interne, afin de mieux appréhender les problèmes posés par l’art antérieur. La technique décrite a été pensée en prenant en compte ces problématiques de l’art antérieur. Plus particulièrement, l’invention se rapporte à un procédé de détermination d’une donnée représentative d’une charge musculaire interne développée par au moins un muscle appartenant à un groupe musculaire, procédé mis en œuvre par l’intermédiaire d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire. Un tel procédé comprend les étapes de : obtention de données cinématiques et de données électromyographiques collectées durant une contraction dudit au moins un muscle ; détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques , d’une donnée représentative d’une longueur musculotendineuse, grâce à un modèle musculosquelettique ; détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir des données électromyographiques , d’une donnée représentative d’un niveau d’activation musculaire; détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir de la longueur musculotendineuse et du niveau d’activation musculaire et de deux modèles neuromusculaires et musculotendineux, d’une longueur musculaire et d’une donnée représentative d’une vitesse de contraction ; détermination, pour ledit au moins un muscle, d’une estimation d’une déformation musculaire, à partir de la longueur musculaire ; calcul d’un index de contraintes musculaires, à partir des données d’activation musculaire, de la déformation musculaire et d’un indicateur de force musculaire dépendant de la vitesse de contraction ; et calcul de la charge musculaire interne par le produit de l’index de contraintes musculaires et d’une durée dudit effort. Ainsi, il est possible de quantifier la charge musculaire interne d’un muscle ou d’un groupe musculaire dans le cadre d’une tâche motrice. Cette charge musculaire interne caractérise, pour une charge externe donnée, le niveau d’effort fourni par le muscle. En calculant la charge musculaire interne, grâce à l’utilisation des données d’activation musculaire, de la déformation musculaire et d’un indicateur de force musculaire dépendant de la vitesse de contraction, le procédé selon l’invention permet de prédire de manière plus précise que dans l’art antérieur les altérations et adaptations musculaires lorsque le muscle se contracte à des longueurs supérieures à la longueur optimale. Selon une caractéristique particulière, l’étape de détermination de la longueur musculotendineuse dudit au moins un muscle comprend les sous-étapes de : simulation d’angles articulaires d’articulations mises en mouvement lors de l’effort, en fonction des données cinématiques et du modèle géométrique musculosquelettique ; et calcul, à partir des angles articulaires et de la géométrie musculosquelettique décrite par un modèle musculosquelettique, de l’évolution temporelle de la longueur musculotendineuse. Selon une caractéristique particulière, l’étape de détermination de la donnée représentative du niveau d’activation musculaire dudit au moins un muscle comprend les sous-étapes de : filtrage, dans le domaine fréquentiel, des données électromyographiques délivrant des enveloppes de signaux ; rectification des enveloppes de signaux ; normalisation des enveloppes de signaux, délivrant des enveloppes normalisées décrivant le niveau d’excitation nerveuse du muscle ; et calcul, à partir du niveau d’excitation nerveuse du muscle, de la donnée représentative de l’activation musculaire. Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à un dispositif électronique, comprenant un processeur et une mémoire agencés pour la détermination d’une donnée représentative d’une charge musculaire interne développée par au moins un muscle appartenant à un groupe musculaire. Un tel dispositif comprend : des moyens d’obtention de données cinématiques et de données électromyographiques collectées durant un effort statique ou dynamique dudit au moins un muscle ; des moyens de détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques et électromyographiques, d’une longueur musculotendineuse , d’une donnée représentative d’un niveau d’activation musculaire, d’une donnée représentative d’une longueur musculaire, d’une estimation d’une déformation musculaire, et d’une donnée représentative d’une vitesse de contraction ; des moyens de calcul, configurés pour calculer un index de contrainte musculaire à partir des données d’activation musculaire, de déformation musculaire et d’un indicateur de force musculaire dépendant de la vitesse de contraction, et pour calculer une donnée représentative de la charge musculaire interne. Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à un système électronique comprenant au moins un processeur et au moins une mémoire agencée pour la détermination d’une donnée représentative d’une charge musculaire interne développée par au moins un muscle appartenant à un groupe musculaire, ledit système comprenant un vêtement intelligent, appairé à un dispositif de communication connecté à un serveur de traitement au travers d’un réseau de communication. Un tel système comprend en outre : des moyens d’obtention de données cinématiques et de données électromyographiques collectées durant un effort statique ou dynamique dudit au moins un muscle au contact du vêtement intelligent ; des moyens de détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques et électromyographiques, d’une longueur musculotendineuse , d’une donnée représentative d’un niveau d’activation, d’une donnée représentative d’une longueur musculaire, d’une estimation d’une déformation musculaire et d’une donnée représentative d’une vitesse de contraction; des moyens de calcul, configurés pour calculer un index de contrainte musculaire à partir des données d’activation musculaire, de la déformation musculaire et d’un indicateur f FV (t) de force dépendant de la vitesse de contraction, et pour calculer une donnée représentative de la charge musculaire interne. Les moyens d’obtention, les moyens de détermination et les moyens de calcul sont répartis entre les différents composants du système. Selon une implémentation préférée, les différentes étapes des procédés selon la présente divulgation sont mises en œuvre par un ou plusieurs logiciels ou programmes d'ordinateur, comprenant des instructions logicielles destinées à être exécutées par un processeur de données d'un terminal d’exécution selon la présente technique et étant conçu pour commander l'exécution des différentes étapes des procédés, mis en œuvre au niveau d’un terminal de communication, d’un serveur distant et/ou d’une chaîne de blocs, dans le cadre d’une répartition des traitements à effectuer et déterminés par un code source scripté ou un code compilé. En conséquence, la présente technique vise aussi des programmes, susceptibles d’être exécutés par un ordinateur ou par un processeur de données, ces programmes comportant des instructions pour commander l'exécution des étapes des procédés tel que mentionnés ci-dessus. Un programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, telle que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. La présente technique vise aussi un support d'informations lisible par un processeur de données, et comportant des instructions d'un programme tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou terminal capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM (Read-Only Memory), par exemple un CD ROM ou une mémoire ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un support mobile (carte mémoire) ou un disque dur ou un SSD. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon la présente technique peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Selon un mode de réalisation, la présente technique est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme "module" peut correspondre dans ce document aussi bien à un composant logiciel, qu'à un composant matériel ou à un ensemble de composants matériels et logiciels. Un composant logiciel correspond à un ou plusieurs programmes d'ordinateur, un ou plusieurs sous-programmes d'un programme d’ordinateur, ou de manière plus générale à tout élément d'un programme ou d'un logiciel apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Un tel composant logiciel est exécuté par un processeur de données d'une entité physique (terminal, serveur, passerelle, set-top-box, routeur, etc.) et est susceptible d'accéder aux ressources matérielles de cette entité physique (mémoires, supports d'enregistrement, bus de communication, cartes électroniques d'entrées/sorties, interfaces utilisateur, etc.). De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d'un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Il peut s'agir d'un composant matériel programmable ou avec processeur intégré pour l'exécution de logiciel, par exemple un circuit intégré, une carte à puce, une carte à mémoire, une carte électronique pour l'exécution d'un micrologiciel (firmware), etc. Chaque composante du système précédemment décrit met bien entendu en œuvre ses propres modules logiciels. Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus sont combinables entre eux pour la mise en œuvre de la présente technique. D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante, donnée à titre de simple exemple illustratif, et non limitatif, en relation avec les figures, parmi lesquelles : la représente un logigramme schématique des étapes de la méthode selon la présente invention ; la représente un second logigramme schématique des étapes de la méthode selon la présente invention ; la représente graphiquement un exemple d’évolution temporelle des quantités l MT des muscles semimembraneux, semitendineux et biceps femoris en mètres durant un cycle de course ; la représente un exemple d’évolution de relations force vitesse; la représente un exemple d’évolution de force longueur ; la représente une architecture physique simplifiée d’un dispositif de détermination de charge musculaire interne ; et la représente une architecture physique simplifiée d’un système de détermination de charge musculaire interne. Description d’un mode de réalisation Rappels du principe Comme exposé précédemment, un objet de l’invention consiste en la détermination, pour un exercice, une cinématique ou un ensemble d’exercices donnés, d’une donnée (index) représentative de la charge musculaire interne produite durant cet exercice ou cet ensemble d’exercices. Cette charge interne musculaire est opposée à la charge d’entrainement externe, qui représente l’ensemble des productions mécaniques associées à la tâches motrices réalisées par un athlète (e.g., une distance parcourue à une vitesse donnée, une charge soulevée, etc.). La charge interne musculaire dépend donc de l’individu qui réalise l’activité d’entrainement proposée, à la différence de la charge d’entrainement externe qui ne considère pas de l’individu. Pour connaitre cette charge, il est donc nécessaire de déterminer l’effort musculaire et donc de disposer de données permettant de quantifier cet effort musculaire. La divulgation porte donc sur une méthodologie d’obtention de la charge musculaire interne, et par rebond sur la détermination de l’effort musculaire fourni, à l’échelle du muscle. Les inventeurs ont déterminé qu’il était possible de calculer l’effort musculaire à partir de capteurs « externes » non-invasifs (c’est-à-dire ne nécessitant pas d’implantation) et que ces capteurs pouvaient par ailleurs être intégrés au sein d’un textile ou d’un vêtement. Deux types de données sont utilisées pour obtenir la charge musculaire interne : il s’agit de données électromyographiques et de données cinématiques inertielles (par exemples des données inertielles issues de centrales inertielles). La divulgation porte ainsi également sur un textile équipé d’électrodes de type électromyographique adaptées pour estimer l’activation musculaire, et de centrales inertielles pour accéder aux angles et vitesses articulaires. La divulgation porte également sur une méthode pour effectuer une combinaison des données obtenues par l’intermédiaire de ce textile à des données, pour calculer une donnée composite appelée « contrainte musculaire » (ou effort musculaire). Enfin, la méthode développée dérive un autre indicateur composite, appelé « charge interne musculaire », qui est le produit du « contrainte musculaire » par la durée de l’effort durant l’exercice ou l’ensemble d’exercices (effort musculaire × le temps durant lequel l’effort se produit). La méthode mise en œuvre, décrite en relation avec la , comprend les étapes de : obtention A10 de données cinématiques i(t) et de données électromyographiques emg(t) collectées durant un effort statique ou dynamique d’au moins un muscle. Les données sont obtenues en provenance des capteurs (par exemple du vêtement porté par l’individu). Les données cinématiques i(t) et électromyographiques emg(t) sont par exemple obtenues au moyen de centrales inertielles (pour des données inertielles) et d’électrodes électromyographiques; détermination A20, pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques (i(t)), d’une donnée représentative d’une longueur musculotendineuse , grâce à un modèle musculosquelettique ; détermination A30, pour ledit au moins un muscle, à partir des données électromyographiques emg(t), d’une donnée représentative d’un niveau d’activation musculaire a(t) ; détermination A40, pour ledit au moins un muscle, à partir de la longueur musculotendineuse , du niveau d’activation musculaire a(t) et de deux modèles neuromusculaires et musculotendineux M1, M2, d’une longueur musculaire et d’une donnée représentative d’une vitesse de contraction ; détermination A50, pour ledit au moins un muscle, d’une estimation d’une déformation musculaire d M (t), à partir de la longueur musculaire ; calcul A60 d’un index de contraintes musculaires ), à partir des données d’activation musculaire a(t), de la déformation musculaire d M (t) et d’un indicateur de force musculaire (f FV (t)) dépendant de la vitesse de contraction ; calcul A70 de la charge musculaire interne par le produit de l’index de contraintes musculaires et d’une durée t dudit effort. Cette charge musculaire interne peut-être calculée pour un seul muscle M ou bien pour un groupe de muscle, en fonction des données électromyographiques emg(t) et du nombre de muscles couverts et/ou traités par les électrodes de surfaces fournissant les données électromyographiques emg(t). Plus particulièrement, dans un exemple, la méthode consiste à déterminer la charge d’entrainement interne spécifique aux muscles participant à un groupe musculaire analysé à partir de données cinématiques et électromyographiques collectées durant un effort statique ou dynamique. Plus particulièrement, l’intégration de ces données captées à partir du vêtement est mise en œuvre de la manière suivante. Les données cinématiques , récoltées durant l’effort, sont utilisées par exemple avec un modèle géométrique musculosquelettique (MSQ) pour estimer la cinématique squelettique générale, et obtenir les longueurs musculotendineuses des systèmes muscle-tendon au sein du groupe musculaire analysé, comme décrit par exemple dans [Al Borno et al., 2022]. Cette cinématique est estimée car on connait, a priori, le segment rigide auquel chaque centrale inertielle est reliée. Pour les données inertielles, on peut alors associer la position relative des axes de coordonnées des centrales inertielles à ceux des segments rigides musculosquelettiques. Dans un autre exemple d’implémentation, les données cinématiques peuvent être remplacées par des données en provenance de goniomètres à résistance, placés au sein du vêtement, et dont la résistance, pour un courant constant donné en entrée, varie en fonction de l’angle de ces goniomètres. Les données EMG sont quant à elles soumises à une transformation numérique pour estimer le niveau d’excitation nerveuse reçu par chacun des muscles au sein du groupe musculaire analysé. Des modèles neuromusculaires et musculotendineux sont utilisés pour estimer les évolutions temporelles des niveaux d’activation , des longueurs musculaires relatives , des vitesses de contraction musculaire relatives , et d’un indicateur de force musculaire uniquement dépendant de la vitesse de contraction des muscles au sein du groupe musculaire analysé à partir des données e(t) et précédemment obtenues. Des approches sont proposées, dans le cadre de cette demande de brevet, pour rendre cette méthode générique et les quantités qu’elle prédit spécifiques à l’individu et au muscle analysé. Enfin, les variables et estimées pour et spécifiquement à chaque muscle au sein du groupe musculaire analysé sont combinées pour obtenir la charge interne d’entrainement musculaire subie par chacun de ces muscles. La expose les différentes étapes de la méthode générale décrite précédemment. Les données et obtenues (en provenance des IMU et EMG) pour un groupe musculaire (comprenant par exemple deux muscles) sont traitées (MSQ, Traitement) indépendamment pour obtenir les niveaux d’excitation nerveuse et les longueurs musculotendineuses des muscles constituant ce groupe musculaire. Des modèles neuromusculaires et musculotendineux (M1, M2), génériques ou spécifiques, transforment ces variables en des estimations du niveau d’activation , longueur musculaire et vitesse de contraction du muscle, pour chacun des muscles analysés (dans la , deux muscles sont représentés). Enfin, ces trois variables estimées (niveau d’activation, longueur musculaire et vitesse de contraction sont combinées (MCM1, MCM2) pour estimer la charge interne de chacun des muscles analysés. Plus particulièrement, pour l’estimation de la charge interne d’entrainement, on effectue une association des variables d’activation a(t), de déformation musculaire d M (t) et d’un indicateur de force musculaire f FV (t) dépendant de la vitesse de contraction permettant d’estimer l’indicateur des contraintes musculaires. La déformation musculaire d M (t) est déterminée à partir de la longueur musculaire par le calcul suivant : , où est la longueur musculaire optimale. Le calcul de l’indicateur de la force musculaire est décrit plus loin. Enfin, l’indicateur des contraintes musculaires est multiplié par la durée d’effort pour obtenir de la charge interne musculaire, comme . La valeur de s(%) peut être déterminée de plusieurs manières. Il peut s’agir d’un index des contraintes musculaires s(t), sur la durée de l’exercice. Il peut s’agir d’un pourcentage par rapport à l’indicateur des contraintes musculaires (ou stress musculaire) maximum (lequel est estimé par exemple par rapport au maximum sur l’exercice). D’autres déterminations de s(%) sont envisageables en fonction des circonstances, notamment de l’activité physique ou du but recherché. Dans cet exemple, la technique intègre les données cinématiques dans un modèle MSQ (de simulation), et les données EMG dans un modèle mathématique pour déduire les contraintes biomécaniques des muscles (c'est-à-dire la longueur relative des muscles lors de la contraction et les vitesses relatives de contractions), combinées à l'activation relative des muscles et au temps, afin de fournir une donnée représentative de la charge musculaire interne. L'estimation de la charge musculaire interne par la mise en œuvre de la méthode décrite (signatures d'activation et cinématique dans un modèle numérique) pourrait permet de mieux comprendre l'origine des différences interindividuelles dans la distribution des dommages musculaires et de l’hypertrophie. Enfin, le suivi de la charge musculaire interne au cours de chaque période d'entraînement est un moyen indirect d'estimer les changements de la force musculaire (par exemple une diminution de la charge interne musculaire pour une charge externe donnée). Dans les paragraphes suivants sont décrits différents exemples de réalisation des traitements de données et des calculs mis en œuvre pour aboutir à la charge musculaire interne. Il est entendu que l’homme du métier sera en mesure de procéder aux adaptations de calculs pour coller aux conditions de l’espèce, selon la mise en œuvre choisie. Notamment, l’utilisation d’un modèle musculosquelettique n’est pas nécessairement adossé à l’utilisation d’une plateforme de simulation et peut être directement intégré au sein d’un module logiciel de traitement qui effectue des calculs simplifiés, par exemple en fonction de paramètres de variabilité, tels qu’une évaluation de la longueur des différents os du squelette de l’utilisateur, évaluation qui peut être faite par l’utilisateur lui-même, par exemple lors d’une installation, sur un dispositif de communication, d’une application logicielle pour effectuer tout ou partie des traitements de détermination de la charge musculaire interne. Traitement des données cinématiques et détermination des longueurs musculotendineuses Dans cet exemple est présentée une méthodologie d’obtention de la longueur musculotendineuse pour chacun des muscles analysés. Dans cet exemple est obtenue une estimation de en réalisant une combinaison de données cinématiques (ici données inertielles) avec une modélisation musculosquelettique (MSQ). Les données inertielles brutes sont obtenues avec des centrales à inertie (IMUs) contenant, de manière non limitative, un accéléromètre, un gyroscope, et un magnétomètre, tous trois tri-dimensionnels. Les données brutes sont combinées, traitées, et transformées par fusion de senseur afin d’obtenir pour chaque IMU l’évolution temporelle de ses matrices de rotation sous forme de quaternions . Les algorithmes de fusion de senseur sont par exemple fournis par les fournisseurs de certaines IMUs (XSens™ ou APDM™). Une centrale inertielle est souhaitable par segment analysé. Par exemple, si la charge interne d’un groupe musculaire de la cuisse droite est quantifiée avec la méthode en Figure 1, incluant des muscles s’insérant sur le pelvis et le tibia, trois IMUs sont par exemple placées au sein du vêtement (porté par l’utilisateur) pour qu’elles soient positionnées sur le bassin, la cuisse droite, et le mollet droit, et trois séries de données variables cinématiques et sont obtenues. Ces trois variables (séries de variables) servent à reproduire la pose squelettique de l’utilisateur au cours du temps de l’exercice. Ainsi, il est possible de reproduire virtuellement la cinématique squelettique réelle de l’individu, effectuée durant l’effort étudié en procédant à une analyse de cinématique inverse à partir des données cinématiques . Pour corréler l’historique des orientations des IMUs à des cinématiques angulaires du système squelettique, on utilise un modèle informatique squelettique représentant (spécifiquement ou génériquement) l’ossature de l’utilisateur. Ce modèle squelettique modélise ses dynamiques articulaires durant l’effort fourni. Une plateforme peut être utilisée pour cette modélisation, par exemple la plateforme Opensim (plateforme de modélisation, simulation et analyse biomécaniques). En conditions opérationnelles, les calculs effectués sous une telle plateforme peuvent directement être intégrés au dispositif de calcul. En premier lieu, une étape de calibration ajuste l’orientation des IMUs et les représente virtuellement dans le système de coordonnées orthogonal du segment osseux virtuel associé, en supprimant le possible décalage constant existant entre l’IMU réel et le segment virtuel. Cette étape est mise en œuvre par une courte acquisition statique. Une fois les centrales calibrées, il est possible d’effectuer des simulations de cinématique inverse à partir des données inertielles . En minimisant la différence à chaque étape de temps entre l’orientation des segments osseux du modèle MSQ et les quaternions expérimentaux , la cinématique angulaire réelle du sujet est reproduite virtuellement avec le modèle MSQ. Par exemple, si la charge interne d’un groupe musculaire de la cuisse droite est étudiée avec la méthode en Figure 1, incluant des muscles s’insérant sur le pelvis et le tibia, les données des trois IMUs permettent de déterminer les cinématiques angulaires des articulations de la hanche et du genou avec fidélité et sans dérive. Des solutions logicielles permettent d’effectuer ces calculs. [Al Borno et al., 2022] décrit un exemple d’une telle solution logicielle (OpenSense) permettant d’obtenir les cinématiques angulaires des membres inférieurs. Afin d’obtenir l’évolution temporelle des longueurs musculotendineuses des muscles analysés durant l’exercice, on utilise les relations entre cinématiques squelettiques angulaires et longueurs musculotendineuses, i.e., utiliser (matérialiser) des relations de type . Ceci est possible en décrivant (paramétrant) les géométries musculaires au sein d’un modèle squelettique (générique ou adapté à l’utilisateur). Pour ce faire, les muscles peuvent être définis comme des actuateurs unidirectionnels, attachés aux structures osseuses avec deux points d’insertion et de terminaison, et, si besoin, des points supplémentaires de passage. La longueur des segments osseux, leur pose respective fournissent les cinématiques angulaires , et le placement des points de définition des systèmes musculotendineux sur les segments osseux définissent en trois-dimension les longueurs musculotendineuses . Par exemple, la figure 3 rapporte un exemple d’évolution temporelle des quantités des muscles semimembraneux (gris clair, pointillés), semitendineux (noire, pointillés), et biceps femoris (gris foncé, trait plein) en mètres durant un cycle de course de sept foulées. Qu’elle que soit la méthode de calcul effectivement employée, on estime l’évolution temporelle des longueurs musculotendineuses de muscles appartenant à un groupe musculaire étudié, à partir de données cinématiques enregistrées par des IMUs durant un effort statique ou dynamique. Les quantités sont estimées géométriquement (par exemple via le modèle MSQ), dont les cinématiques articulaires sont définies en cinématique inverse par les données expérimentales cinématiques , et d’une définition unidirectionnelle géométrique des muscles étudiés. Traitement des données électromyographiques et détermination du niveau d’excitation nerveuse Comme explicité précédemment, les données électromyographiques (EMG) fournissent le niveau d’excitation nerveuse des muscles étudiés. Un nombre plus ou moins grand d’électrodes EMG est placé sur le groupe musculaire étudié, typiquement elles peuvent être intégrées au vêtement porté par l’utilisateur. La surface ainsi que la forme du vêtement (i.e. brassière, cuissard, legging, t-shirt) déterminent le nombre d’électrodes mises en œuvre. En fonction des conditions opérationnelles (par exemple en fonction du vêtement ou en fonction de la zone étudiée), entre 2 et 256 électrodes peuvent être utilisées et placées à quelques millimètres ou quelques centimètres de distance les unes des autres. Selon un mode de réalisation particulier, le montage de ces électrodes peut être bipolaire. Ce type de montage permet d’obtenir une mesure représentative de l’excitation musculaire d’un muscle ou d’un groupe musculaire. Ces électrodes collectent l’activité myoélectrique superficielle des muscles couverts par les électrodes durant l’effort fourni. Afin d’éliminer les composantes des signaux EMG collectés qui n’influent pas sur la génération de force, les signaux EMG bruts sont filtrés dans le domaine fréquentiel. Les enveloppes obtenues sont rectifiées. Enfin, les signaux résultants sont normalisés par l’amplitude maximale des signaux myoélectriques enregistrés durant des contractions volontaires maximales. Les signaux ainsi traités fournissent des niveaux d’excitation nerveuse des muscles couverts par ces électrodes. Détermination des niveaux d’activation , des longueurs musculaires relatives , et vitesses de contraction musculaire relatives Une fois que les évolutions temporelles des quantités d’excitation nerveuse et de longueurs musculotendineuses sont obtenues à partir des données EMG et IMUs, elles sont intégrées à des modèles mathématiques neuromusculaires et musculotendineux afin de déterminer les trois variables nécessaires à l’estimation de la charge d’entrainement : et . Les inventeurs ont déterminé qu’il est possible d’estimer ces variables avec un modèle musculaire de Hill. Dans ce cas, un élément passif élastique non linéaire, représentant les propriétés mécaniques du tendon, est modélisé en équilibre mathématique avec un élément non linéaire actif, représentant les mécaniques contractiles du muscle. Le tendon est défini par sa longueur et sa force , et l’élément actif musculaire par sa longueur , sa vitesse de contraction (toutes deux recherchées ici), et sa force . Les deux relations suivantes sont utilisées pour identifier les valeurs prises prises par les trois variables recherchées: La force développée passivement par le tendon suit une loi effort-déformation exponentielle, dont le coefficient de raideur et la longueur de non-transmission de force sont spécifiques au muscle étudié, et pour lesquels des abaques sont disponibles ou des mesures expérimentales sont possibles. La force développée par l’élément actif (le muscle) est calculée comme le produit de trois facteurs : l’activation musculaire , le facteur de force-longueur , et le facteur de force-vitesse (ou indicateur de force musculaire) : L’activation musculaire représente le niveau d’activation du muscle entre 0 et 1. Elle prend en compte le ratio d’unités motrices recrutées, la fréquence de décharge de ces unités motrices, le type de fibres recrutées, et les dynamiques sarcomériques au sein du muscle. est estimée en fonction du niveau d’excitation nerveuse du muscle avec une équation temporelle non linéaire, et une relation statique non linéaire force-EMG typique, obtenue de la littérature. D’autres modèles plus physiologiques utilisant le principe de masse pourraient aussi être envisagés en fonction des conditions de l’espèce. La relation force-longueur (FL) fournit la force maximale que peut produire un muscle en fonction de sa longueur en conditions isométriques. Si elle puise son existence à l’échelle moléculaire et décrit le recouvrement moyen des filaments sarcomériques au sein du muscle, cette relation FL a été mesurée chez l’humain aussi bien à l’échelle moléculaire qu’à celle du muscle, où elle prend une forme gaussienne. Une force maximale est obtenue à une longueur de muscle spécifique, appelée longueur optimale isométrique du muscle , qui est spécifique au muscle étudié. Des abaques sont disponibles pour les valeurs de longueur optimale isométrique du muscle (voir par exemple [Rajagopal et al., 2016]). Lors de contractions sous-maximales, cette relation FL change avec le seuil d’activation , comme représenté en pointillé en . Sur cette figure, la courbe en trait plein considère un niveau d’activation maximal, et les courbes avec pointillés/traits interrompus traduisent d’une activation plus faible. La relation force-vitesse (FV) fournit la force maximale instantanée que peut produire un muscle en fonction de sa vitesse de contraction, à longueur optimale et niveau d’activation maximale. Il est admis que diminue et augmente hyperboliquement durant des efforts concentriques et excentriques respectivement. Cette relation est donc définie par deux hyperboles avec une jonction au point de vitesse de contraction nulle. Dans cette relation FV, la vitesse maximale de raccourcissement et le taux d’accroissement de l’hyperbole augmente et diminue respectivement avec le niveau d’activation musculaire , comme représenté en figure 4a. La figure 4a représente la force-vitesse en fonction de la vitesse relative pour différents niveaux d’activation a et de longueur l. La figure 4a comprend des tracés pour les fibres lentes et des tracés pour les fibres rapides. La courbe en trait plein considère un niveau d’activation maximal alors que les courbes avec pointillés/traits interrompus traduisent de l’effet du niveau d’activation. La figure 4b représente la force-longueur en fonction de la longueur l pour différents niveaux d’activation a. L’évolution temporelle de l’activation musculaire peut être directement estimée depuis l’excitation nerveuse avec les modèles neurophysiologiques définis précédemment. Dans ce cas, est obtenu. Pour estimer l’évolution temporelle de la longueur du muscle et de sa vitesse de contraction , il faut résoudre à chaque instant le problème d’équilibre entre le muscle et le tendon. Dans tous les cas, , où est obtenu comme précédemment indiqué et est la variable inconnue. Il s’ensuit par équilibre muscle-tendon, et d’après les propriétés active du muscle que : En réarrangeant cette expression, inversant la propriété FV, et observant que la vitesse de contraction musculaire est la dérivée de la longueur musculaire . Il s’en suit : Cette équation différentielle prend en entrée les quantités et qui sont connues (voir précédemment), et possède pour unique variable la quantité (recherchée). Cette équation est résolue numériquement à chaque pas de temps pour la variable , à partir de laquelle la vitesse de contraction musculaire est immédiatement obtenue par dérivation temporelle. De plus, en fonction des mises en œuvre, il est possible de simplifier cette approche en établissant la longueur du tendon à une constante fixée et en faisant l’hypothèse que le tendon transmet la force musculaire quelles que soient les conditions de contractions. Dans ce cas, et sont directement connues, comme et , et l’équation différentielle ci-dessus peut être évitée (tout comme les calculs qu’elle engendre, simplifiant ainsi la mise en œuvre et accélérant la vitesse de calcul). Cette simplification peut être effectuée pour certains muscles dont le tendon est court ou rigide (ce qui est le cas pour la plupart des muscles du corps humain), par exemple, ou lorsque les ressources de calculs sont limitées sur le dispositif de détermination. Ainsi, à l’aide des modèles neuromusculaires et musculotendineux, il est possible d’estimer les trois variables pour la détermination de la charge d’entrainement : et à partir des évolutions temporelles des quantités d’excitation nerveuse et de longueurs musculotendineuses obtenues à partir des données EMG et IMUs. Ces variables sont ensuite combinées, comme exposé précédemment pour obtenir l’indicateur de contraintes musculaires et la charge interne d’entrainement . Le modèle neuromusculotendineux de Hill défini précédemment est générique, puisque les longueurs musculaire et tendineuses et utilisées précédemment sont normalisées/relatives. Il est possible de mettre ce modèle neuromusculotendineux à l’échelle spécifique d’un muscle en y intégrant des valeurs absolues pour les longueurs et définies précédemment. Ces valeurs sont spécifiques aux muscles et sont des facteurs critiques dans la précision des prédictions de dynamiques musculaires d’après des études de sensitivité ([Scovil & Ronsky, 2006]; [Redl et al., 2007]; [Xiao & Higginson, 2010]; [Carbone et al., 2016]). Ces longueurs et ont été estimées par le passé à partir de données cadavériques ([Ward et al., 2009]). Ainsi, chaque muscle possède un ratio qui lui est propre, et les valeurs typiques pour un humain adulte de 170cm sont disponibles dans des abaques. D’autres paramètres dans le modèle neuromusculotendineux peuvent être adaptés pour chaque muscle, comme le taux d’accroissement de la relation force-vitesse, ou la pente de la relation EMG-force. Cependant, ces valeurs ne sont pas disponibles pour tous les muscles du corps humain, n’ont pas un impact fort sur les prédictions de longueur musculaire , et sont donc le plus souvent génériques aux muscles étudiés. Il est possible de calibrer ces valeurs en minimisant la différence entre moments expérimentaux et estimés. D’autres paramètres, comme la raideur du tendon, peuvent être estimés expérimentalement. Enfin, la force maximale isométrique que peut développer un muscle est différente d’un muscle à l’autre, mais la quantité ‘force absolue’ n’est pas utile dans la démarche développée ici. Par ailleurs, le modèle MSQ en figure 3 et utilisé pour obtenir les longueurs musculotendineuses à partir des données cinématiques est également générique, et ne représente pas la géométrie osseuse du sujet étudié, qui possède des longueurs de segments osseux spécifiques. Ce modèle MSQ générique peut donc se trouver limité pour décrire les longueurs musculotendineuses qui varient non linéairement avec les longueurs osseuses. Il est possible de mettre à l’échelle le modèle MSQ générique en lui donnant la même taille que l’individu étudié. Dans ce cas, toutes les longueurs des segments squelettiques sont linéairement ajustées, et multipliées par un facteur k, qui est le rapport de la taille de l’individu par celle du modèle générique (individu de taille 170cm). L’ajustement non linéaire des longueurs musculotendineuses peut alors être recalculé avec le modèle MSQ à l’échelle. Cette mise à l’échelle peut être par exemple faite automatiquement avec la plateforme de simulation OpenSim. Cette approche de mise à l’échelle reste cependant limitée, puisque les rapports de longueurs osseuses restent constants, avant et après mise à l’échelle, et spécifiques au modèle MSQ générique et non à l’individu. Un plus haut degré de spécificité peut être obtenu en mesurant les segments de l’individu, en utilisant des relations non linéaires de longueurs osseuses de la littérature, ou en créant automatiquement des modèles MSQ spécifiques à un sujet à partir de volumes osseux et musculaires obtenus après segmentation d’images médicales de ce sujet. Il existe des outils permettant la création de tels modèles (voir par exemple [Modenese & Renault, 2021]). En revanche, cette approche nécessite des images médicales et un volume conséquent de temps pour segmenter les images médicales. Dans tous les cas, les longueurs musculotendineuses et obtenues expérimentalement pour un humain générique ([Ward et al., 2009]) sont ajustées soit linéairement par le ratio des longueurs avant et après mise à l’échelle squelettique, soit avec des méthodes de calibration plus avancées ([Modenese et al., 2016]). Autres caractéristiques et avantages Dans un exemple de réalisation, le procédé peut être mis en œuvre dans le cadre global suivant. Un utilisateur est muni d’un vêtement intelligent comprenant les capteurs mentionnés précédemment, comme par exemple un cuissard ou un legging. Selon les directives mentionnées par une tierce personne (par exemple un préparateur sportif, un coach, etc.), ou selon un plan établi par lui-même, l’utilisateur effectue un ou plusieurs exercices sollicitant tout ou partie des groupes musculaires et tendineux couverts par le vêtement intelligent. Au cours de l’exercice, le vêtement intelligent capte des données en provenance du ou des groupes musculaires sollicités. Les données sont enregistrées au sein d’un dispositif d’enregistrement adéquat. Ce dispositif d’enregistrement peut, en fonction des exemples de réalisation soit se situer dans le vêtement intelligent lui-même, soit dans un dispositif tiers, connecté au vêtement intelligent, comme par exemple une tablette ou un smartphone, connectée au vêtement intelligent par l’intermédiaire d’une liaison filaire ou sans fil. La liaison filaire peut être matérialisée par un câble USB connecté du smartphone ou de la tablette au vêtement intelligent. Cette possibilité est intéressante en ce qu’elle permet au vêtement intelligent de ne pas avoir besoin d’être muni de sa propre alimentation électrique, celle-ci étant fournie par l’intermédiaire du smartphone ou de la tablette. Ceci rend donc le vêtement plus simple à fabriquer. La liaison sans fil peut quant à elle présenter sous la forme d’une liaison BLE™ (de l’anglais pour « Bluetooth Low Energy » ) ou encore Zigbee™. Cette solution rend la fabrication du vêtement intelligent plus complexe, mais permet d’offrir une plus grande souplesse à l’utilisation du vêtement intelligent. Quoi qu’il en soit, les données issues de l’exercice physique pratiqué par l’utilisateur sont stockées au fur et à mesure de la réalisation de celui-ci. Une fois stockées, ces données peuvent être traitées pour déterminer la charge musculaire interne de l’exercice pratiqué par l’utilisateur, selon le procédé de détermination de la charge musculaire interne tel que présenté précédemment. On décrit, en relation avec la , un exemple de système pour la mise en œuvre de tout ou partie des précédés décrits dans la présente. Dans cet exemple, comme explicité précédemment, l’utilisateur est muni d’un vêtement intelligent (VeTI), possédant une connectivité sans fil de type BLE. Le vêtement intelligent (VeTI), est appairé à un dispositif de communication (DisPC) de type tablette, par l’intermédiaire de cette liaison san fil. Le dispositif de communication (DisPC) est quant à lui connecté à un réseau de communication, par exemple par l’intermédiaire d’une connectivité sans fil de type WiFi ou 4/5 G. Le dispositif de communication (DisPC) comprend également une application, installée préalablement à l’utilisation du vêtement intelligent (VeTI), permettant : le stockage des données captées durant l’exercice à partir du vêtement intelligent (VeTI) ; la transmission de tout ou partie de ces données à un serveur de traitement (SrVT) ; la réception, en provenance de ce serveur (SrvT), d’une donnée représentative de la charge musculaire interne. Dans cet exemple, un serveur distant est donc en charge du calcul de la charge musculaire pour le compte du dispositif de communication (DisPC). En fonction des exemples de réalisation, le dispositif de communication (DisPC) peut transmettre l’intégralité des données enregistrées pour un exercice donné. Dans un autre exemple de réalisation, le dispositif de communication (DisPC) peut également transmettre des données prétraitées : une fois que les données de l’exercice sont enregistrées, le dispositif de communication (DisPC) peut en effet effectuer un nettoyage et une normalisation de ces données afin d’une part de faciliter le traitement qui est réalisé par le serveur de traitement et d’autre part afin de limiter le poids des données à transmettre au serveur, d’une part dans un objectif de réduction de la bande passante nécessaire à la transmission de ces données et d’autre part d’économie générale de ressources. Les données transmises peuvent également être compressées pour réduire encore le volume à transmettre. Le serveur de traitement (SrVT), quant à lui, réceptionne les données en provenance du dispositif de communication (DisPC), et éventuellement décompresse celles-ci. Puis il identifie, en fonction du contenu de la requête qui lui est transmise par le dispositif de communication (DisPC), les données physiologiques et morphologiques de l’utilisateur auquel ces enregistrements de l’exercice sont associés ainsi que les groupes musculaires mis en jeux lors de l’exercice. La requête transmise par le dispositif de communication (DisPC) peut comprendre ces éléments d’information. La requête transmise par le dispositif de communication (DisPC) peut également ou alternativement comprendre un identifiant de l’utilisateur. Cet identifiant d’utilisateur est alors extrait par le serveur de traitement pour récupérer, au sein d’une base de données accessible par le serveur, les caractéristiques d’individualisation de l’utilisateur (e.g. les données physiologiques et morphologiques). Sur la base de ces données, le serveur met en œuvre le procédé précédemment décrit pour calculer une charge interne d’un ou de plusieurs muscles ou groupes musculaires en fonction de l’exercice réalisé dont les enregistrements ont été transmis. Une fois que cette charge musculaire interne a été calculée, le serveur retourne celle-ci au dispositif de communication (DisPC) afin qu’il puisse la traiter selon les instructions de programme de l’application installée sur le dispositif de communication (DisPC). Cette application peut traiter la charge musculaire interne calculée par le serveur en l’intégrant par exemple à un historique de charge musculaire interne ou à un index cumulatif. Ces données peuvent ensuite être intégrées au sein d’un module applicatif de planification d’entrainement, afin que ce module puisse, en fonction de la charge musculaire interne calculée, planifier un ou plusieurs entrainements complémentaires ayant pour objectif de diminuer ou au contraire d’augmenter cette charge musculaire interne. On présente, en relation avec la , une architecture simplifiée d’un dispositif de détermination de charge musculaire interne apte à mettre en œuvre la méthode de détermination de charge musculaire interne telle que présentée précédemment. Un tel dispositif de détermination de charge musculaire interne comprend une mémoire 51, une unité de traitement 52 équipée par exemple d’un microprocesseur, et pilotée par le programme d’ordinateur 53, mettant en œuvre le procédé selon l’invention. Dans au moins un mode de réalisation, l’invention est mise en œuvre sous la forme d’une application installée sur un dispositif de communication par l’intermédiaire d’un dispositif dédié uniquement à la détermination de charge musculaire interne. Un tel dispositif de détermination de charge musculaire interne comprend par exemple tout ou partie des moyens suivants : Des moyens d’obtention de données cinématiques i(t) et de données électromyographiques emg(t) collectées durant un effort statique ou dynamique dudit au moins un muscle ; Des moyens de détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques i(t) et électromyographiques emg(t), de la longueur musculotendineuse , d’une donnée représentative du niveau d’activation , d’une donnée représentative de la longueur musculaire , d’une donnée représentative de la vitesse de contraction , et d’un indicateur de force dépendant uniquement de la vitesse de contraction ; Des moyens de calcul, configurés pour calculer un index des contraintes musculaires à partir des données d’activation musculaire , de la longueur musculaire et de l’indicateur de force , et pour calculer une donnée représentative de la charge musculaire interne à partir des contraintes musculaires et d’une durée t dudit, la donnée représentative de la charge musculaire interne . Ces moyens se présentent sous la forme d’une application logicielle spécifique, ou encore sous la forme de composants matériels dédiés construits en vue de la réalisation de ces fonctions, tel qu’un élément de sécurisation (SE) ou un environnement d’exécution sécurisé. L’élément de sécurisation peut se présenter sous la forme d’une carte Sim, USim, UICC, ou encore un composant de sécurité spécifique. Références bibliographiques [Rajagopal et al., 2016 ] : Rajagopal, Apoorva, et al. "Full-body musculoskeletal model for muscle-driven simulation of human gait." IEEE transactions on biomedical engineering 63.10 (2016): 2068-2079. [Modenese & Renault, 2021 ] : Modenese, Luca, and Jean-Baptiste Renault. "Automatic generation of personalised skeletal models of the lower limb from three-dimensional bone geometries." Journal of Biomechanics 116 (2021): 110186. [Scovil & Ronsky, 2006 ] : Scovil, Carol Y., and Janet L. Ronsky. 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J NeuroEngineering Rehabil 19, 22 (2022). https://doi.org/10.1186/s12984-022-01001-x Procédé de détermination d’une donnée représentative d’une charge musculaire interne ( ) développée par au moins un muscle appartenant à un groupe musculaire, procédé mis en œuvre par l’intermédiaire d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : obtention (A10) de données cinématiques ( i(t)) et de données électromyographiques ( emg(t)) collectées durant une contraction dudit au moins un muscle ; détermination (A20), pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques ( i(t)), d’une donnée représentative d’une longueur musculotendineuse ( , grâce à un modèle musculosquelettique ; détermination (A30), pour ledit au moins un muscle, à partir des données électromyographiques ( emg(t)), d’une donnée représentative d’un niveau d’activation musculaire (a(t)) ; détermination (A40), pour ledit au moins un muscle, à partir de la longueur musculotendineuse ( , du niveau d’activation musculaire (a(t)) et de deux modèles neuromusculaires et musculotendineux (M1, M2), d’une longueur musculaire et d’une donnée représentative d’une vitesse de contraction ; détermination (A50), pour ledit au moins un muscle, d’une estimation d’une déformation musculaire (d M (t)), à partir de la longueur musculaire ( ) ; calcul (A60) d’un index de contraintes musculaires ), à partir des données d’activation musculaire (a(t)), de la déformation musculaire (d M (t)) et d’un indicateur de force musculaire (f FV (t)) dépendant de la vitesse de contraction ; et calcul (A70) de la charge musculaire interne par le produit de l’index de contraintes musculaires et d’une durée (t ) dudit effort. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de détermination (A20) de la longueur musculotendineuse ( dudit au moins un muscle comprend les sous-étapes de : simulation d’angles articulaires d’articulations mises en mouvement lors de l’effort, en fonction des données cinématiques et du modèle géométrique musculosquelettique ; et calcul, à partir des angles articulaires et de la géométrie musculosquelettique décrite par un modèle musculosquelettique de l’évolution temporelle de la longueur musculotendineuse ( . Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel l’étape de détermination (A30) de la donnée représentative du niveau d’activation musculaire (a(t)) dudit au moins un muscle comprend les sous-étapes de : filtrage, dans le domaine fréquentiel, des données électromyographiques ( emg(t)) délivrant des enveloppes de signaux ( emg(t)) ; rectification des enveloppes de signaux ( emg(t)) ; normalisation des enveloppes de signaux ( emg(t)) , délivrant des enveloppes normalisées décrivant le niveau d’excitation nerveuse du muscle ; et calcul, à partir du niveau d’excitation nerveuse du muscle, de la donnée représentative de l’activation musculaire . Dispositif électronique, comprenant un processeur et une mémoire agencés pour la détermination d’une donnée représentative d’une charge musculaire interne développée par au moins un muscle appartenant à un groupe musculaire, le dispositif comprenant : des moyens d’obtention de données cinématiques ( i(t)) et de données électromyographiques ( emg(t)) collectées durant un effort statique ou dynamique dudit au moins un muscle ; des moyens de détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques ( i(t)) et électromyographiques ( emg(t)) , d’une longueur musculotendineuse , d’une donnée représentative d’un niveau d’activation musculaire , d’une donnée représentative d’une longueur musculaire ( , d’une estimation d’une déformation musculaire (d M (t)), et d’une donnée représentative d’une vitesse de contraction ; et des moyens de calcul, configurés pour calculer un index de contrainte musculaire à partir des données d’activation musculaire , de déformation musculaire (d M (t)) et d’un indicateur de force musculaire (f FV (t)) dépendant de la vitesse de contraction , et pour calculer une donnée représentative de la charge musculaire interne . Système électronique comprenant au moins un processeur et au moins une mémoire agencée pour la détermination d’une donnée représentative d’une charge musculaire interne développée par au moins un muscle appartenant à un groupe musculaire, ledit système comprenant un vêtement intelligent (VeTI), appairé à un dispositif de communication (DisPC) connecté à un serveur de traitement (SrVT) au travers d’un réseau de communication, ledit système électronique comprenant en outre : des moyens d’obtention de données cinématiques ( i(t)) et de données électromyographiques ( emg(t)) collectées durant un effort statique ou dynamique dudit au moins un muscle au contact du vêtement intelligent (VeTI) ; des moyens de détermination, pour ledit au moins un muscle, à partir des données cinématiques ( i(t)) et électromyographiques ( emg(t)) , d’une longueur musculotendineuse , d’une donnée représentative d’un niveau d’activation , d’une donnée représentative d’une longueur musculaire , d’une estimation d’une déformation musculaire (d M (t)) et d’une donnée représentative d’une vitesse de contraction ; et des moyens de calcul, configurés pour calculer un index de contrainte musculaire à partir des données d’activation musculaire , de la déformation musculaire (d M (t)) et d’un indicateur (f FV (t)) de force dépendant de la vitesse de contraction , et pour calculer une donnée représentative de la charge musculaire interne , les moyens d’obtention, les moyens de détermination et les moyens de calcul étant répartis entre les différents composants du système. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé de détermination selon l’une des revendications 1 à 3, lorsqu’il est exécuté par un processeur.