Le bras soulève une tasse de l'étagère — un geste habituel que l'on ne remarque pas tant que les muscles ne sont pas fatigués. Alors la trajectoire change : le coude part légèrement de côté, le poignet tremblote. En général, le médecin capte ces changements avec ses mains, en palpant les muscles du patient. Mais que diriez-vous si le diagnostic pouvait être posé à partir d'une vidéo ?

Une équipe de chercheurs a créé un algorithme qui observe le mouvement du bras de l'extérieur et le compare à un double numérique de la personne. Ce double n'est pas un simple squelette de dessin animé, mais un modèle détaillé où chaque muscle peut se contracter et se fatiguer selon les lois de la physique. L'algorithme « fatigue » tour à tour différents groupes musculaires dans la simulation et regarde quelle version de la fatigue ressemble le plus au mouvement réel du patient. Il trouve ainsi le véritable coupable — par exemple, la fatigue des fléchisseurs du coude, et non celle de l'épaule.

Les tests sur des personnes réelles ont montré que l'algorithme distingue de manière fiable la fatigue de différents groupes musculaires. Cela n'est pas seulement important pour les hôpitaux. À l'avenir, une telle approche pourrait aider les robots-assistants à détecter à temps la fatigue d'une personne et à s'adapter pour éviter les blessures. Le diagnostic sans contact lève les barrières — pas besoin de se déplacer chez le médecin, une caméra suffit.

La tasse continue de monter vers les lèvres, mais désormais, un observateur impassible suit le mouvement et voit la fatigue avant même que la main ne la ressente.