"Les personnes ayant subi un neurotraumatisme, comme un accident vasculaire cérébral ou une lésion du plexus brachial, voient souvent la fonctionnalité de leurs membres réduite", ont indiqué des chercheurs de la Florida Atlantic University (États-Unis). En clair, les tâches quotidiennes peuvent s'avérer extrêmement difficiles en raison de la diminution de la coordination et de la force d'un ou des deux membres supérieurs. Face à ces problèmes, des scientifiques ont développé des appareils connectés pour améliorer les capacités des patients. C’est le cas de l’équipe floridienne.

Des gants bioniques composés de matériaux souples, flexibles et de capteurs

Dans le cadre d’une étude, elle a élaboré une paire de gants bioniques pour aider les pianistes victimes d’un accident vasculaire cérébral à réapprendre à jouer de cet instrument en "sentant" la différence entre les versions correctes et incorrectes d'une même chanson. Ces gants connectés, qui s'adaptent à la main de l'utilisateur, contiennent des réseaux de capteurs spéciaux à chaque extrémité des doigts du gant robotisé.

D’après les auteurs, l’intelligence artificielle fournit une force et un guidage précis pour récupérer les mouvements fins des doigts nécessaires pour jouer du piano. En surveillant les mouvements des utilisateurs et en y réagissant, le gant bionique, conçu à partir de stents d'acide polyvinylique imprimés en 3D et d’un moulage d'hydrogel, offre un retour d'information et des ajustements en temps réel, ce qui leur permet d'acquérir plus facilement les techniques de mouvement correctes.

"Jouer du piano nécessite des mouvements complexes et hautement qualifiés, et les tâches de réapprentissage impliquent la restauration et le réentraînement de mouvements ou de compétences spécifiques. Notre gant bionique est composé de matériaux souples et flexibles et de capteurs qui offrent un soutien et une assistance en douceur aux personnes qui réapprennent et retrouvent leurs capacités motrices", a déclaré Erik Engeberg, auteur principal des travaux et professeur à la Florida Atlantic University, dans un communiqué.

Une précision de plus de 94 % grâce à l’algorithme ANN

Pour tester l’efficacité de ces gants connectés, les scientifiques les ont programmés pour qu'ils ressentent la différence entre les versions correctes et incorrectes de l'air de "Mary Had a Little Lamb" joué au piano. Pour introduire des variations dans la performance, ils ont créé un ensemble de 12 types d'erreurs différentes qui pouvaient se produire au début ou à la fin d'une note, ou en raison d'erreurs de synchronisation prématurées ou retardées, et qui persistaient pendant 0,1, 0,2 ou 0,3 seconde.

Les résultats, publiés dans la revue Frontiers in Robotics and AI, ont montré que l'algorithme Artificial Neural Network (ANN), utilisé pour classer les variations de la chanson, avait la plus grande précision, soit 97,13 % avec un être humain et 94,60 % sans un être humain. Il a réussi à déterminer le pourcentage d'erreur d'une certaine chanson et à identifier les touches pressées en dehors du temps imparti. "Ces données soulignent le potentiel du gant intelligent pour aider les personnes handicapées à améliorer la dextérité de leur main", a conclu l’équipe.