# Ton fauteuil, comment roule-t-il ? Le Data Mining au service de la mobilité des utilisateurs de Fauteuils Roulants Manuels (FRM).

Vanel Steve Siyou Fotso, Philippe Vaslin

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Vanel Steve Siyou Fotso, Philippe Vaslin. Ton fauteuil, comment roule-t-il ? Le Data Mining au service de la mobilité des utilisateurs de Fauteuils Roulants Manuels (FRM). Le numérique au service de l'Homme, Pint of Science, May 2018, Clermont-Ferrand, France. hal-05023740

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Submitted on 7 Apr 2025

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# Ton fauteuil, comment roule-t-il ?

Vanel SIYOU FOTSO & Philippe VASLIN

Laboratoire d'Informatique de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS)
UMR 6158 CNRS – Université Clermont Auvergne – SIGMA Clermont – ENSMSE

Pint of Science : Le numérique au service de l'Homme

Long John Silver, Clermont-Ferrand (France), 14 mai.

**Résumé** : Comment se déplacer en fauteuil roulant sans trop se fatiguer ? Quelles sont les contraintes qui s'opposent au roulement du fauteuil ? Quels efforts doit fournir l'utilisateur ? Comment mettre ces informations à la portée des spécialistes en rééducation et des utilisateurs ? Des chercheurs du LIMOS tenteront de répondre à toutes ces questions... et aux vôtres !

**Contexte** : En France, en Europe et dans le Monde, il y a un grand nombre d'utilisateur de FRM pour lesquels l'autonomie de déplacement est un critère essentiel de qualité de vie et d'insertion sociale et professionnelle. Cette autonomie dépend à la fois des capacités physiques de l'utilisateur (ex : âge, condition physique, type et niveau de handicap), des caractéristiques du FRM (ex : poids, roues, réglages), et des conditions environnementales (ex : type de sol, seuil/marche, pente). Ce constat soulève une première question essentielle : **Comment réduire les contraintes matérielles et environnementales en vue d'améliorer l'autonomie des utilisateurs de FRM ?** La réponse à cette question passe nécessairement par la détermination des efforts que doivent fournir les utilisateurs pour se déplacer avec différents FRM et différents réglages dans différents environnements. Mais, comment mesurer ces efforts ? Comment les traiter ? Comment les interpréter ? Comment les rendre disponibles pour les cliniciens spécialistes de la rééducation (ex : médecins, kinésithérapeutes, ergothérapeutes) et, *in fine*, pour les utilisateurs de FRM ?

**Matériel** : Le Wireless Wheelchair Ergometer (WWE), puis le FRET-2, sont des fauteuils roulants instrumentés destinés à mesurer sur le terrain (in vivo) les paramètres mécaniques (cinématiques : déplacements, vitesses et accélérations, et dynamiques : forces et moments) de la locomotion en FRM dans diverses situations et environnements de la vie quotidienne des utilisateurs. A cette fin, le FRET-2 est équipé d'une centrale inertielle (3 accéléromètres, 3 gyroscopes, 3 magnétomètres), de 2 roues dynamo-métriques et leurs potentiomètres angulaires, et de 3 plates-formes dynamométriques fixées sous le siège, le repose-pieds et derrière le dossier. Ces 41 capteurs sont échantillonnés à une fréquence de 100 Hz par une centrale d'acquisition embarquée qui transmet les données en temps réel et sans fil à un ordinateur portable où elles sont enregistrées puis traitées.

**Résultats** : Les signaux « bruts » produits par les capteurs du FRET-2 pendant plusieurs minutes engendrent un volume considérable de données (ex : 41 voies x 100 Hz x 60 s x 10 mn = 2 460 000 valeurs, soit environ 20 Mo par fichier/essai/patient). Ces données sont ensuite traitées par des programmes informatiques – intégrant les modèles mécaniques adéquats – et produisent de nouveaux fichiers qui accroissent encore le volume de données à stocker et à interpréter. Toutes ces données et tous ces résultats ont un sens précis pour un mécanicien, mais, la plupart du temps, ce sens échappe aux cliniciens et encore plus aux utilisateurs de FRM. Ces résultats doivent donc être en quelque sorte « traduits », sans les dénaturer, dans un langage interprétable et exploitable par les cliniciens puis les utilisateurs.

**Data mining** : Les résultats des mesures du FRET-2 se présentent sous la forme de séries temporelles cycliques. Pour exploiter ces mesures, qui sont ensuite découpées en unités élémentaires (cycles de propulsion), elles-même classées en catégories en fonction des critères biomécaniques de la propulsion. Ces classes sont représentées par des lettres (A, B, C, D, E) qui transforment ainsi les séries temporelles (résultats) en chaînes de caractères. Sous cette forme, les résultats sont plus faciles à lire et à interpréter par les cliniciens et les utilisateurs. Cette représentation symbolique a permis de mettre en évidence le caractère asymétrique de la locomotion en fauteuil roulant manuel et d'établir que l'asymétrie de la locomotion diminue avec les années de pratique. Elle a également permis d'évaluer de manière objective et intelligible les capacités motrices des utilisateurs de fauteuil roulant manuel.

**Conclusion** : La recherche scientifique demande du temps (identification du problème, construction des modèles, fabrication des instruments de mesure, traitement des données, interprétation des résultats, mise à disposition des utilisateurs finaux), et pourtant, elle progresse vite, grâce aux nombreuses études et expérimentations réalisées dans d'autres laboratoires internationaux, ce qui oblige les chercheurs à constamment actualiser leurs connaissances, corriger leurs modèles, compléter leurs mesures, etc. L'étude de la locomotion en FRM s'inscrit dans ce processus et avance au rythme des moyens matériels et humains qu'elle réussit à mobiliser à Clermont-Ferrand (LIMOS), mais aussi dans plusieurs laboratoires scientifiques français et étrangers.