Intégration de capteurs dans des prothèses de membre inférieur : conception, fiabilité et confort d'usage // Integration of sensors in lower-limb prostheses: design, reliability, and user comfort

Les prothèses en composite sont aujourd'hui des structures mécaniquement performantes mais aveugles : l'analyse de leur comportement en vie réelle nécessite des laboratoires d'analyse de mouvement coûteux et peu représentatifs du quotidien. Si le CFRP possède des propriétés piézorésistives intrinsèques permettant l'auto-détection, son usage se heurte à des verrous métrologiques majeurs : dérive thermique, sensibilité à l'humidité et fatigue structurelle sous charges cycliques.

C'est dans ce contexte que s'inscrit ce travail de recherche. Il s'agit de transformer la prothèse en un système de mesure multi-physique fiable grâce à une instrumentation adaptée. Le ou la doctorant(e) devra :
- Concevoir un démonstrateur intégrant des capteurs de déformation, de température et de pression.
- Valider la robustesse et la fiabilité des signaux sur la plateforme technique MECA lors d'essais de fatigue et de chargements cycliques.
- Développer des méthodes de calibration et de traitement de signal pour extraire des indicateurs cinétiques et cinématiques objectifs.
- Corréler les sollicitations mécaniques internes aux phases de marche et au confort perçu par le patient.

Cette thèse fait partie du projet interdisciplinaire AMPIRE. Elle sera menée en étroite collaboration avec le laboratoire BMBI et la clinique Le Belloy. Le projet AMPIRE s'articule autour de deux thèses complémentaires :
- Analyse fonctionnelle de la marche (BMBI): identification de biomarqueurs de fluidité (méthodes non linéaires) et création d'un score composite (fluidité, coût énergétique, stabilité, charge mentale). Une simulation prédictive personnalisée optimisera le couple prothèse-stratégie motrice.
- Conception instrumentée (Roberval): développement d'une prothèse composite auto-sensible intégrant des capteurs (déformation, T°, pression) pour mesurer les contraintes réelles. L'objectif est un système de mesure multi-physique fiable garantissant robustesse et confort.

L'originalité réside dans le couplage entre ces approches : les données instrumentées alimentent les modèles biomécaniques, tandis que les simulations guident la conception et l'emplacement des capteurs. Ce dialogue permet, pour la première fois, de relier l'état fonctionnel du patient aux sollicitations internes de sa prothèse.

À court terme, il produira des biomarqueurs validés, un démonstrateur instrumenté et une base de données. À moyen terme, il ouvrira la voie à un jumeau numérique personnalisé. À long terme, il vise une prothèse intelligente avec feedback haptique pour pallier l'absence de retour sensoriel et prévenir les chutes.
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It is in this context that this research work is situated. The goal is to transform the prosthesis into a reliable multi-physics measurement system through appropriate instrumentation. The PhD candidate will be expected to:
- Design a demonstrator integrating strain, temperature, and pressure sensors.
- Validate signal robustness and reliability on the MECA experimental platform during fatigue and cyclic loading tests.
- Develop calibration and signal-processing methods to extract objective kinetic and kinematic indicators.
- Correlate internal mechanical loads with gait phases and patient-perceived comfort.

This PhD is part of the interdisciplinary AMPIRE project. It will be conducted in close collaboration with the BMBI laboratory and the Le Belloy clinic. The AMPIRE project is structured around two complementary PhD theses:
- Functional gait analysis (BMBI): identification of fluidity biomarkers (nonlinear methods) and development of a composite score (fluidity, energy cost, stability, cognitive load). A personalized predictive simulation will optimize the prosthesis–motor strategy coupling.
- Instrumented design (Roberval): development of a self-sensing composite prosthesis integrating sensors (strain, temperature, pressure) to measure real mechanical loads. The aim is a reliable multi-physics measurement system ensuring robustness and comfort.
The originality lies in the coupling of these approaches: instrumented data feed biomechanical models, while simulations guide the design and placement of sensors. This interaction makes it possible, for the first time, to link the patient's functional state to the internal loads experienced by their prosthesis.

In the short term, the project will produce validated biomarkers, an instrumented demonstrator, and a database. In the medium term, it will pave the way for a personalized digital twin. In the long term, it aims to develop a smart prosthesis with haptic feedback to compensate for the lack of sensory feedback and help prevent falls.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Financement d'un établissement public Français

Université de Technologie de Compiègne

71 Sciences pour l'ingénieur

Le (la) candidat(e) devra : • Être titulaire d'un Bac+5 en ingénierie mécanique, matériaux ou instrumentation. • Posséder des connaissances en composites, leur élaboration et leurs propriétés piézorésistives. • Avoir des compétences en instrumentation, capteurs et acquisition de données. • Maîtriser les bases de la conception expérimentale et de l'analyse de données. • Faire preuve d'autonomie, de rigueur scientifique et d'esprit critique dans l'analyse et l'interprétation des résultats expérimentaux. • Avoir la capacité de travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires. • Être motivé(e) par la recherche.
The candidate is expected to: • Hold a Master's degree (or equivalent) in mechanical engineering, materials science, or instrumentation. • Have knowledge of composites, their processing/manufacturing, and their piezoresistive properties. • Possess skills in instrumentation, sensors, and data acquisition systems. • Be familiar with the basics of experimental design and data analysis. • Demonstrate autonomy, scientific rigor, and critical thinking in the analysis and interpretation of experimental results. • Be able to work within multidisciplinary teams. • Be motivated by research.