Robot coach en rééducation de kinésitherapie : qu'en penser ?

Le robot coach pour la rééducation autonome part d’un constat très terrain : entre deux séances, tout se joue. Certains patients s’entraînent peu, d’autres beaucoup… mais pas toujours juste. Et la question revient : comment sécuriser et améliorer la qualité des exercices à domicile, sans transformer la rééducation en routine anxiogène, et sans diluer votre rôle clinique ? Ici, l’objectif n’est pas de déléguer la prise en charge à une machine, mais de prolonger votre raisonnement de kinésithérapeute : vous définissez l’intention thérapeutique, le système guide la répétition et vous remonte des signaux utiles ? En 2026, cette approche s’inscrit dans la continuité des cadres français publiés et consolidés en 2025 : des solutions évaluées, sécurisées, intégrées au parcours, avec une supervision humaine explicite.

Entre deux séances : là où l’auto-rééducation se gagne…

Vous connaissez la scène. En fin de séance, vous montrez l’exercice, vous corrigez, vous simplifiez la consigne, vous validez une dose réaliste. Le patient repart confiant. Puis, à la séance suivante, trois scénarios dominent.

• Dans le premier, il a peu pratiqué. Non par manque de bonne volonté, mais parce que la journée a repris, que l’exercice “ne rentre pas”, que la motivation fluctue.
• Dans le deuxième, il a pratiqué… mais avec une compensation : plus de contrôle excentrique, un valgus qui s’installe, une épaule qui se projette, un tronc qui “aide” trop.
• Dans le troisième, il a beaucoup fait sur deux jours, puis plus rien, et il arrive avec une douleur ou une fatigue qui brouille tout.

Cette zone grise entre les séances est précisément le territoire du robot coach : non pas pour “faire à votre place”, mais pour réduire l’écart entre ce que vous avez prescrit (intention, qualité, progression) et ce qui se passe réellement au domicile. Bien utilisé, il devient un outil de continuité : il rappelle le tempo, signale une sortie de zone à risque, encourage une progression graduée et, surtout, vous remonte des informations utiles pour la séance suivante.

Périmètre d’usage et promesse réaliste d’un robot coach en kinésithérapie libérale

Le terme “robot” brouille souvent le débat. En pratique, quand on parle de robot coach, on peut désigner trois réalités très différentes, et il est important de les séparer, car elles n’impliquent ni les mêmes bénéfices, ni les mêmes risques.

Trois réalités à distinguer

Le coach instrumenté (le plus fréquent à domicile) repose sur des capteurs (caméra, inertiels, pression/force) et un logiciel qui reconnaît l’exercice, mesure quelques variables (amplitude, vitesse, alignement, symétrie, stabilité) et délivre une rétroaction. C’est celui qui colle le mieux aux usages “entre deux séances”.

Le robot d’assistance (exosquelette, orthèse motorisée, end-effector) interagit mécaniquement avec le patient : il aide, guide ou résiste. Il est surtout présent en structures (MPR/SMR), et sert un objectif différent : intensifier l’entraînement, sécuriser certains apprentissages, travailler la marche. Des CHU français ont communiqué en 2025 sur l’intégration d’exosquelettes dans des prises en charge encadrées, au sein d’équipes pluridisciplinaires exactement l’inverse d’une logique de remplacement.

Enfin, le robot social/motivationnel relance, encourage, ritualise. Utile pour l’adhésion, mais insuffisant si l’objectif central est la correction biomécanique : sans mesure du mouvement, on n’a qu’un “coach de routine”, pas un coach de geste.

Promesse réaliste en cabinet… et garde-fous

Dans un cabinet libéral, la promesse réaliste du robot coach tient en une phrase : il fiabilise la répétition et rend la qualité du geste plus visible, sous votre supervision. Il peut améliorer l’adhésion, mais sa valeur ajoutée ne se résume pas à “motiver” : elle réside dans le fait de détecter quelques erreurs qui comptent et de proposer une rétroaction sobre, compatible avec l’apprentissage.

Point de vigilance essentiel : un robot coach ne doit ni poser d’indication, ni décider du plan de traitement. Il exécute un protocole paramétré, documenté, et doit être conçu pour laisser la place à la décision clinique humaine. Un principe cohérent avec les exigences françaises d’évaluation et de gestion des risques pour les dispositifs médicaux numériques (DMN).

Concevoir un robot coach “cabinet-compatible”

Pour sortir des discours généraux, prenons un exemple volontairement banal, mais très parlant : un patient en rééducation du genou, avec deux exercices typiques entre les séances (sit-to-stand/squat assisté puis step-down). L’objectif n’est pas “faire du sport” : c’est contrôle, tolérance, progression. La conception d’un robot coach utile repose alors sur une chaîne fonctionnelle simple, mais exigeante : mesurer → interpréter → rétroagir → tracer.

Mesurer et interpréter : fiabilité d’abord, clinique ensuite

• Mesurer : la première décision n’est pas “quelle IA ?”, mais “quelle mesure stable au domicile ?”. Une caméra smartphone/tablette peut suffire pour des mouvements simples si l’environnement est maîtrisé (angle, lumière, distance). Mais elle est vulnérable à la variabilité du domicile, donc aux faux positifs. Et, un patient corrigé à tort perd vite confiance. Deux capteurs inertiels (cuisse + jambe) sont souvent plus robustes pour l’angle et la vitesse, au prix d’une contrainte : il faut ritualiser le placement. Le bon design, ici, n’est pas d’ajouter des capteurs, mais de réduire les erreurs de mise en place.
• Interpréter : c’est le cœur clinique. Un robot coach pertinent ne compare pas le patient à un squat “parfait” universel ; il compare le patient à une intention thérapeutique que vous paramétrez : amplitude autorisée au stade du jour, tempo cible, seuil de douleur acceptable, critères d’arrêt, et une priorité technique unique (par exemple : contrôle excentrique). Cette idée, évaluer un geste réel (parfois pathologique), puis utiliser cette évaluation en boucle pour guider l’exercice correspond exactement à l’orientation décrite dans des travaux français de robotique de réhabilitation, qui visent à piloter l’assistance à partir de l’évaluation du mouvement et à concevoir des robots modulables adaptés au parcours.

Rétroagir et tracer : moins de bruit, plus de signaux utiles

• Rétroagir : le système doit décider quand corriger… et quand se taire. Le temps réel ne devrait être réservé qu’à ce qui est à risque ou structurant : un valgus au-delà d’un seuil “rouge”, une descente incontrôlée, une douleur déclarée au-delà de la limite fixée. Le reste passe en feedback différé. Sinon, vous créez un patient qui “bouge pour éviter le bip”, pas un patient qui apprend.
• Tracer : enfin, la donnée remonte vers vous. Et c’est là que beaucoup d’outils se trompent : ils remontent trop. En cabinet, la sortie la plus utile tient généralement en trois signaux : régularité, occurrence d’erreurs rouges, tendance de qualité. Tout le reste peut rester consultable au besoin, mais ne devrait pas être imposé.

Erreurs de mouvement : détecter moins, mais détecter mieux

Un robot coach devient contre-productif quand il détecte “tout”. Il multiplie les corrections, surcharge l’attention, rigidifie le geste, et finit par décourager. La valeur ajoutée vient au contraire d’une bibliothèque d’erreurs courte, robuste, cliniquement priorisée.

Les erreurs “tronc commun” à fort impact clinique

La première famille est l’amplitude : trop faible (peur, raideur, sous-dosage) ou trop grande (surcharge). En libéral, l’erreur la plus fréquente est la sous-amplitude chronique : le patient “fait”, mais sans exposition suffisante, donc la progression stagne. Le robot coach doit la détecter, mais idéalement sous forme de proposition graduée (“+5° si douleur OK”), pas sous forme de “sanction”.

La deuxième famille est l’alignement : l’axe dérive (ex. valgus dynamique, rotation interne excessive, projection d’épaule, scapula qui fuit). C’est souvent l’erreur la plus utile à signaler, car elle conditionne la douleur et l’efficacité, surtout quand la fatigue monte.

La troisième famille est le contrôle temporel : vitesse trop élevée, à-coups, rebond, perte d’excentrique. Beaucoup de patients “valident” une répétition en trichant sur le temps, alors que le temps sous tension fait partie du dosage.

Les erreurs à haut risque de “faux positifs” à manier avec prudence

La quatrième famille est la compensation multi-segments : tronc, bassin, pied, respiration. Très fréquente… et délicate. Un robot coach grand public ne doit pas prétendre la corriger finement en temps réel sans mesure solide, sous peine de générer des faux positifs à répétition.

La cinquième famille est la symétrie/charge : transfert d’appui, appui évitant, asymétrie droite-gauche. Lorsque l’on dispose d’un indicateur simple de charge (pression/force), c’est un levier très parlant, et souvent très motivant.

Enfin, la sixième famille, parfois la plus importante est le dosage longitudinal : régularité, progression, pics et creux. Là, le robot coach peut devenir un vrai outil de sécurité : détecter le patient qui en fait trop d’un coup, ou celui qui s’éteint progressivement, et vous aider à recadrer avec des objectifs plus réalistes.

L’idée clé, au fond, est simple : un robot coach utile sait aussi ignorer. Il priorise la sécurité et le contrôle d’abord, l’optimisation ensuite. C’est cette hiérarchisation qui rend l’outil acceptable, et qui respecte la logique d’apprentissage moteur.

Rétroaction : concevoir un feedback qui fait apprendre sans crisper

La rétroaction est le point le plus sensible : c’est elle qui fait l’adhésion… ou qui la détruit. Pour conserver de la qualité sans alourdir l’expérience, trois principes “compatibles cabinet” font la différence.

Le premier : temps réel uniquement sur les erreurs rouges, différé sur le reste. Le feedback temps réel doit être rare, sinon le patient externalise totalement (“je bouge en fonction du signal”) et n’intègre pas. Le feedback différé, lui, peut être pédagogique : 1 à 2 messages maximum après la série, avec une consigne claire pour la série suivante.

Le deuxième : une seule intention à la fois. Corriger genou + bassin + pied + tempo + respiration, c’est produire une rééducation scolaire et anxieuse. En séance, vous faites déjà ce tri : le robot coach doit reproduire ce principe et n’afficher qu’une priorité.

Le troisième : faire disparaître le feedback (fading). L’objectif n’est pas que le patient devienne dépendant du signal. L’objectif est qu’il apprenne, puis qu’il s’auto-régule. Concrètement, vous réduisez progressivement la fréquence des retours (par exemple : feedback sur 1 série sur 3, puis uniquement si l’erreur dépasse un seuil rouge) et vous réintroduisez des repères internes (“qu’avez-vous senti quand le contrôle s’est dégradé ?”).

Pour garder l’article actionnable sans le fragmenter, voici un mapping simple (un seul tableau), qui illustre bien la logique “pro-kiné” : le robot corrige l’erreur visible, vous traitez la cause.

Déploiement en cabinet : workflow, données, conformité

Un robot coach est adopté quand il s’intègre au cabinet sans créer d’usine à gaz, et quand il s’inscrit dans un cadre clair de sécurité et de responsabilité. Le workflow le plus stable en libéral tient en trois temps.

D’abord, un onboarding court au cabinet : vous choisissez 1 à 2 exercices “coachables”, vous calibrez (placement des capteurs ou angle caméra), vous fixez une règle douleur et des seuils d’arrêt. Ensuite, entre les séances, vous ne suivez pas tout : vous regardez régularité, erreurs rouges, tendance qualité, et vous laissez le reste au second plan. Enfin, en séance suivante, vous transformez les signaux en clinique : adaptation de la dose, modification de l’exercice, travail sur la cause, renforcement des repères internes.

Données, sécurité, conformité : les repères 2025

Sur le plan des repères institutionnels, plusieurs textes français de 2025 aident à cadrer ce que vous êtes en droit d’attendre d’un outil sérieux. La HAS a explicitement présenté en septembre 2025 ses principes d’évaluation des dispositifs médicaux numériques (DMN), en rappelant notamment les voies existantes pour certains DMN (LATM et prise en charge anticipée PECAN) et en donnant de la visibilité sur les attentes en matière de bénéfice, sécurité et démarche d’évaluation.

Ce que vous devez pouvoir exiger d’un fournisseur

Côté sécurité, la Doctrine du numérique en santé 2025 consolide les règles et renvoie aux référentiels de sécurité (PGSSI-S) et aux enjeux d’hébergement des données de santé (HDS) lorsque l’outil héberge des données pour le compte de tiers. Autrement dit : si votre robot coach collecte et héberge des données de santé, vous devez savoir où elles vont, qui y accède, et comment elles sont protégées.

Côté IA et RGPD, la CNIL a publié en 2025 des recommandations opérationnelles et une liste de vérification (“que faut-il vérifier ?”) qui insiste sur la finalité, la minimisation, la sécurité, l’information des personnes, l’exercice des droits, la gouvernance et la transparence des questions très concrètes quand un outil s’appuie sur de la détection de posture, du scoring ou de la personnalisation.

Enfin, sur le statut et les exigences applicables aux logiciels en santé, l’ANSM propose des ressources sur les logiciels et applications mobiles en santé, et rappelle les exigences et renforcements liés au règlement dispositifs médicaux (UE 2017/745), avec un point d’attention sur la cybersécurité.

Dernier repère utile, même si vous n’êtes pas juriste : le règlement européen sur l’IA (AI Act) s’applique progressivement, et des ressources publiques françaises rappellent notamment que les dispositions relatives aux modèles d’IA à usage général (GPAI) sont entrées en application le 2 août 2025 — ce qui renforce l’idée qu’un fournisseur doit être capable d’expliquer son modèle, sa documentation et ses obligations.

Un robot coach utile rend le patient plus autonome

Un robot coach en rééducation autonome n’est ni un gadget, ni un “kiné de poche”. C’est un outil qui, entre deux séances, peut rendre la répétition plus fiable, aider à détecter quelques erreurs prioritaires, proposer une rétroaction sobre, et vous remonter une information exploitable. Sa valeur n’apparaît que si vous gardez la main : vous définissez l’intention, vous hiérarchisez ce qui compte, vous organisez le fading, vous interprétez les signaux et vous traitez la cause.

Autrement dit : la technologie comme continuité et filet de sécurité… et le kinésithérapeute comme centre de gravité clinique. Et c’est précisément cette philosophie : évaluer, sécuriser, intégrer au parcours, documenter que renforcent les cadres français et européens consolidés en 2025.

Les sources :

• Le CHU de Nîmes investit dans des dispositifs innovants
• Intelligence artificielle : le cadre juridique européen de l’IA (AI Act)
• Logiciels et applications mobiles en santé
• Développement des systèmes d’IA : les recommandations de la CNIL pour respecter le RGPD
• Agence du numérique en santé
• Haute Autorité de Santé