Les interfaces homme-machine occupent une place croissante dans la rééducation motrice. Jeux thérapeutiques, réalité virtuelle ou prothèses robotisées demandent à leurs utilisateurs de contrôler précisément un mouvement à partir d’informations parfois incomplètes. Tenir un objet sans le faire tomber ni l’écraser, par exemple, nécessite d’ajuster sa force en continu, alors même que la vision et les sensations ne suffisent pas toujours à guider le geste.
Une équipe internationale coordonnée par le Dr. Pierre Vassiliadis et le prof. Friedhelm Hummel à l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) a testé une nouvelle stratégie : indiquer la réussite pendant le mouvement plutôt qu’une fois l’action terminée. Le principe est simple. Au cours d’un exercice, un signal vert informe immédiatement la personne qu’elle suit correctement la cible, tandis qu’un signal rouge indique qu’elle s’en écarte. Le niveau de réussite est ajusté automatiquement aux performances récentes de chaque participant.
L’étude, publiée dans la prestigieuse revue Neuron, réunit plus de 106 participants, dont 18 personnes vivant avec les séquelles d’un AVC. Les volontaires devaient suivre une cible mobile sur un écran en modulant la force exercée sur une poignée, ou en contractant le biceps. Moins de vingt essais d’entraînement ont suffi pour produire une amélioration immédiate du contrôle. Le bénéfice était particulièrement marqué lorsque la cible ou le curseur n’étaient visibles qu’une partie du temps, ou lorsque les informations tactiles étaient réduites.
Chez les participants en bonne santé, cet apprentissage persistait après l’entraînement, même lorsque le signal de réussite avait disparu. Chez les personnes ayant eu un AVC, le retour en temps réel améliorait également le contrôle du mouvement lorsque la vision était limitée. En revanche, après cette courte séance, les chercheurs n’ont pas observé de maintien clair du bénéfice. Des entraînements plus longs seront nécessaires pour déterminer si ces progrès peuvent devenir durables.
Les analyses suggèrent que le signal de réussite aide les participants à corriger leur geste au moment où ils l’exécutent. Il les encourage aussi à reproduire les commandes motrices qui ont fonctionné, plutôt qu’à modifier sans cesse leur stratégie. Cet effet variait selon la sensibilité individuelle aux récompenses et devenait plus important lorsque les autres informations sensorielles étaient moins fiables.
Cette approche pourrait, à terme, compléter les interfaces utilisées en neuro-rééducation, notamment lorsqu’un AVC, une amputation ou la technologie elle-même limite le retour sensoriel.
Lien vers la publication :
Pierre Vassiliadis et al., « Real-time reinforcement for human-machine interface control », Neuron (2026). DOI : 10.1016/j.neuron.2026.05.009
