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Projet de Recherche – Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR ParcourSenior, regroupant les laboratoires Reshape (Inserm), Sainbiose et LIMOS (Mines de St Etienne), le CHU-Saint-Etienne, le Gérontopôle Auvergne Rhone Alpes et l'INRAE-Centre Clermont-Auvergne-Rhone-Alpes. Le travail de déroulera dans un groupe de 15 chercheurs permanents, un.e ingénieur.e de recherche et deux doctorant.e.s et un.e post-doctorant.e spécifiquement recruté.e.s pour le projet. Les objectifs généraux de ce projet sont décrits ci-dessous.

Contexte médical – La marche régulière en plein air est bénéfique pour la santé, le fonctionnement physique et le bien-être des personnes âgées. Cependant, seulement 25 % des personnes âgées marchent régulièrement à l'extérieur. Les principaux obstacles sont les problèmes de santé (limitations de la marche et de l'équilibre, douleurs, déficiences visuelles ou musculo-squelettiques), les préjugés (par exemple, « trop vieux pour faire du sport »), la peur de tomber et des facteurs liés à l'état du sol (inégalités ou pentes des trottoirs, obstacles, absence de bancs, éclairage insuffisant, circulation automobile et pollution). ParcoursSenior aborde la question de la sécurisation des promenades en plein air des personnes âgées en leur proposant des parcours personnalisés adaptés à leur capacité de marche, afin de promouvoir la pratique régulière de la marche en plein air.

Hypothèse – Nous émettons l'hypothèse que la marche en plein air doit être adaptée aux capacités des personnes âgées et que la motivation et le bénéfice seront amplifiés sur des parcours adaptés aux préférences personnelles et à l'état de santé des personnes âgées. Cela suppose donc une évaluation et un suivi de l'état de santé physique des personnes âgées, une cartographie détaillée de leur zone de vie, et des règles de correspondance entre ces informations.

Objectifs du projet ParcoursSenior – Notre objectif est de développer un jumeau numérique personnalisé qui évalue la qualité de marche des personnes âgées au fil du temps, apprend leur capacité de marche et propose des parcours sûrs et diversifiés qui s'adaptent à leurs conditions personnelles. Plus précisément, le projet ParcoursSenior vise à développer une chaîne numérique intégrée de détection-analyse-décision pour le suivi de la marche en plein air et l'aide à la décision en matière de parcours. Il s'appuie sur des capteurs portables pour surveiller les signaux clés, sur des techniques d'apprentissage automatique pour transformer les signaux des capteurs en capacité de marche des personnes âgées sur différents terrains (escaliers, sentier plat, pente raide...), et sur des outils de prise de décision pour déterminer les parcours adaptés à l'état de santé avec une combinaison appropriée de difficultés. Le projet comporte quatre sous-objectifs : l'évaluation de la marche avant le parcours, l'analyse des parcours de marche en extérieur, l'aide à la décision pour les parcours en extérieur, les études d'usage et d'acceptation.

Objectif de la thèse de doctorat – Le.la doctorant.e développera un système de détection intelligent pour l'évaluation de l'état de santé et de la capacité de marche avant le départ. Il.elle s'appuiera sur des capteurs portables, des protocoles de test et des algorithmes d'apprentissage automatique. Les accompagnant.e.s n'étant pas nécessairement issu.e.s du monde médical, les tests doivent être simples et rapides.

Début de la thèse : 01/10/2025
Funding category: Autre financement public
ANR Financement d'Agences de financement de la recherche

Profil recherché – Le.la candidat.e doit être titulaire d'un master ou diplôme d'ingénieur, avec une spécialisation en ingénierie pour la santé. Le.la candidat.e devra être intéressé.e et motivé.e par les approches cliniques, le traitement du signal et l'analyse des données.
Compétences Essentielles :

1. Capacité à conduire un projet et à travailler de manière autonome et en équipe
2. Capacité à s'organiser et gérer ses priorités pour respecter des délais
3. Bonne maîtrise de l'anglais et du français (écrit, oral)
4. Expérience de la programmation (Python, matlab)

1. Expérience en traitement du signal ou analyse des données ou essais cliniques

1. Connaissances en mécanique du mouvement

1. Traitement statistique de données
2. Bases de programmation