Si les effets délétères de la fatigue neuromusculaire au cours de mouvements simples ne sont plus à démontrer, les effets d’une telle modalité de fatigue au cours de tâches complexes, i.e., poly-articulaires, restent à investiguer. Par ailleurs, il a été démontré que la fatigue mentale pouvait également impacter négativement la performance sportive au cours d’exercices mono-articulaires ou énergétiques. L’objectif de ce travail de thèse visait donc à évaluer l’impact de ces deux modalités de fatigue (mentale et neuromusculaire) sur des paramètres physiologiques (temps de réaction) et techniques (vitesse et précision des balles) associés au tennis de table, ceci afin de mieux comprendre la nature et l’ampleur des altérations pour, in fine, proposer des situations concrètes pour les entraîneurs et/ou préparateurs physiques. Au cours des six études qui composent ce travail de thèse, nous avons évalué la demande de l’activité du joueur en tennis de table au niveau des membres inférieurs (étude préliminaire et étude 1). Par la suite, les études 2 et 3 se sont intéressées aux effets de la fatigue (neuromusculaire et mentale) sur les caractéristiques de la balle. Des altérations différentes ont été mises en évidence selon la nature de la fatigue considérée. Enfin, les études 5 et 6 ont mesuré les effets de ces mêmes modalités de fatigue sur les différentes composantes du temps de réaction. Ces études ont montré que des participants soumis à une tâche mentalement ou physiquement fatigante étaient capables de maintenir un temps de réaction stable. Cependant, les mécanismes permettant ce maintien du niveau de performance étaient différents selon la nature de la fatigue considérée. / The deleterious effects of neuromuscular fatigue during simple movements are well documented. However, the effects of neuromuscular fatigue during complex tasks, i.e., polyarticular movements, are still a matter of debate. Otherwise, it has been demonstrated that mental fatigue could also have a negative impact on sport performance during monoarticular or energetic exercises. This thesis aimed to investigate the effects of both mental and neuromuscular fatigue on physiological (reaction time) and technical (speed and accuracy of the ball) parameters associated to table tennis, in order to propose practical applications for trainers and physical coaches to optimize the performance. This thesis was composed of six studies. In the first two studies, the characterisation of the effort involving the lower limbs during table tennis was performed (preliminary study and study 1). Thereafter, studies 2 and 3 focused on the effects of both mental and neuromuscular fatigue on ball characteristics. The results of these studies showed that mental and neuromuscular fatigue induced alterations of ball characteristics, but these alterations could differ between both fatigue conditions. Lastly, studies 4 and 5 measured the effects of these two types of fatigue on reaction time components. These studies highlighted that when they are mentally or physically fatigued, participants were able to maintain their level of performance. However, the mechanisms to maintain the performance level were different depending on the type of fatigue considered.

Présentement, suite à une blessure musculosqueletique, le patient doit retourner au centre de traitement pour faire des simulations de tâches dans lesquelles les intervenants font de l'observation visuelle ou prennent des mesures avec des systèmes encombrants. Ces tâches sont souvent non représentatives de la réalité et l'évaluation est subjective. L'analyse de l'activité musculaire et de la position du corps de façon précise est essentielle pour la prévention, le diagnostic et la réadaptation des blessures au travail. La solution proposée est un vêtement intelligent constitué d'une nouvelle fibre-électrode flexible intégrée à même le tissu pour un confort optimal. Les travaux abordés seront le développement d'un nouveau circuit d'instrumentation médical. Le système mesura l'activité musculaire par électromyographie de surface et la caractérisation du mouvement par une nouvelle fibre-électrode flexible. Cette nouvelle fibre-électrode a le potentiel de servir de capteur pour les deux mesures simultanément. Des circuits d'instrumentation seront explorés pour répondre à cet objectif. Ils seront basé sur un pont de Wheatstone et une méthode d'injection de courant. Les données d'électromyographie sont analysées pour monitorer la chute de la fréquence médiane du signal qui est signe précurseur de la fatigue musculaire. La mesure de position du corps avec la fibre est utilisée pour observer des changements dans la mécanique du mouvement qui engendrent un risque de blessure. Un algorithme de traitement du signal a été développé pour rehausser le signal par l'intermédiaire de la soustraction spectral. La transformation dans le domaine spectral sert aussi à requérir les informations physiologiques désirées. / Currently, following a musculoskeletal injury, the patient must return to the treatment center to perform tasks simulations where a professional makes visual observation or take measurements with bulky systems. These tasks are often not representative of reality and the assessment is subjective. Analyzing muscle activity and body position accurately is essential for the prevention, diagnosis and rehabilitation of workplace injuries. The proposed solution is a smart garment made up of a new flexible fiber-electrode integrated into the fabric for an optimal comfort. The work will be to develop a new medical instrumentation circuit. The system will measure muscle activity by surface electromyography and characterization of movement by this new flexible fiber electrode. The fiber electrode has the potential to act as a sensor for both measurements simultaneously. Some instrumentation circuits will be explored to meet this objective. They will be based on a Wheatstone bridge and a current injection method. Electromyography data is analyzed to follow the drop in the median frequency of the signal which is a precursor sign of muscle fatigue. Measuring body position with the fiber is used to observe changes in the mechanics of movement that create a risk of injury. A signal processing algorithm has been developed to enhance the signal through spectral subtraction. The transformation in the spectral domain also serves to compute the request desired physiological information.

Cette thèse porte sur l’étude des mécanismes de régulation du niveau de fatigue périphérique à l’exercice et sur les conséquences de cette régulation sur la capacité de performance motrice. Nous avons tout d’abord démontré que la puissance est étroitement régulée au cours de sprints répétés – épreuve au cours de laquelle la commande motrice est recrutée à son niveau maximal volontaire – de sorte qu’un seuil critique de fatigue périphérique ne soit jamais dépassé. Nous avons ensuite montré qu’il existe un lien étroit entre l’atteinte de ce seuil critique de fatigue et l’arrivée à une phase de plateau de puissance développée au cours de sprints répétés, indépendamment de la durée de la récupération entre les sprints. Ces résultats ont permis de démontrer que le niveau d'activité de la commande motrice centrale et la puissance sont régulés au cours de sprints répétés dans le but de limiter le niveau de fatigue périphérique à un niveau seuil. Le rôle de ce mécanisme régulateur est cependant dépendant de la nature de la tâche. Nous avons en effet montré que l’arrêt de l’effort d’un exercice de squat isométrique, conduit jusqu'à épuisement, est associé à une défaillance de l’activation centrale volontaire, qui précède l'atteinte du seuil critique de fatigue. Enfin, l'application de ces données et concepts théoriques à l'exercice réalisé sur une plateforme à instabilité servo-assistée (imoove) a permis de montrer que ce type d’outil permet un recrutement accru des muscles posturaux et de l’équilibre comparé à un exercice réalisé sur une surface stable, sans compromettre la fatigue et le recrutement des muscles locomoteurs, déterminants des adaptations positives à l'entraînement. / This doctorate thesis focused on the mechanisms involved in the control of peripheral fatigue during exercise and on the consequences of this regulation on exercise tolerance. We first demonstrated that performance during repeated sprints – a trial during which the central motor drive is activated at its maximal voluntary level – is tightly regulated to avoid the development of peripheral fatigue beyond a critical threshold. We then showed that the attainment of the plateau phase of performance, characterized by a constant power output until the last sprint, was closely linked to the attainment of the critical threshold of peripheral fatigue, independently of the recovery duration between sprints. These firsts results demonstrated that central motor drive and power output are regulated during repeated sprints in order to limit the development of peripheral fatigue beyond a critical threshold. However, the role of this regulatory mechanism is task-dependent. Indeed, we showed that time to task failure during the first repetitions of a sustained submaximal isometric contraction is likely associated with failure in central activation of motor units, which precede the attainment of the critical threshold of peripheral fatigue. We then developed applied research protocols on imoove, a servo-assisted instability device for training composed by a board that can move in the three-dimensional plans. Because greater trunk and ankle muscles activity was achieved in imoove without compromising lower limb muscles activity and fatigue, this device may provide sufficient muscle overload to simultaneously develop locomotor, postural and balance muscles.

Les enfants atteints de paralysie cérébrale unilatérale spastique ont un membre supérieur dont les mouvements sont dégradés. Un des symptômes en cause est la co-activation spastique, une activation excessive de certains muscles qui s’opposent au mouvement. En clinique, il n’existe pas d’outil pour distinguer quels muscles ont une activation pathologique. Les signaux électromyographiques, mesurés de façon non invasive, peuvent discriminer des activations musculaires pathologiques. Cependant, ils sont rarement mesurés au membre supérieur des enfants atteints de paralysie cérébrale, en raison d’obstacles méthodologiques et statistiques. Cette thèse aborde ces obstacles. Les signaux électromyographiques de muscles du membre supérieur ont été mesurés chez 63 enfants avec et sans paralysie cérébrale unilatérale spastique, dans le cadre de 5 études de recherche. Les 2 premières études ont consisté à détecter et caractériser les anomalies de commande musculaire chez les enfants avec une paralysie cérébrale, afin de cibler les paramètres électromyographiques pertinents. La 3ème étude a validé la mesure électromyographique au membre supérieur, en évaluant sa variabilité. Les 4ème et 5ème études ont appliqué la méthodologie développée à des problématiques cliniques : distinguer, pour chaque enfant, les muscles responsables des limitations de mouvements actifs ; évaluer les modifications d’activation musculaire à la suite de thérapies. Le développement méthodologique lié à ces études a permis d’évaluer la fiabilité de l’analyse électromyographique du membre supérieur, et a montré son fort potentiel pour le « diagnostic fonctionnel » des enfants atteints de paralysie cérébrale. / Children with unilateral spastic cerebral palsy have restricted movement of one upper limb.One of the symptoms responsible for this limitation is spastic co-activation, which is an excessive activation from specific muscles opposing the movement. In clinical routine, no tool can detect which muscles have a pathological activation.Electromyographic signals, measured non-invasively, can discriminate pathological muscle activations.However, they are rarely measured at the upper limb of children with cerebral palsy, due to methodological and statistical difficulties. This thesis addresses these difficulties. Electromyographic signals of upper limb muscles were measured in 63 children with and without unilateral spastic cerebral palsy, as part of 5 research studies.The first two studies consisted in detecting and characterizing abnormal muscle activations in children with cerebral palsy, in order to target relevant electromyographic parameters. The third study validated the measure of upper limb electromyography, and evaluated its variability.Fourth and fifth studies applied the developed methodology to clinical problems: the distinction, for each child, of the muscles responsible for active movement restrictions; the evaluation of muscle activation modifications following a therapy.Methodological development associated with these studies assessed the reliability of upper limb electromyography, and showed its strong potential for the “functional diagnosis” of children with cerebral palsy.

Ce travail explore des solutions afin d'améliorer la reconnaissance des gestes de la main à l'aide de signaux électromyographiques. Grâce aux prothèses myoélectriques, cette technologie a le potentiel de transformer la vie des amputés des membres supérieurs. Malheureusement, les prothèses myoélectriques disponibles sur le marché peinent à reproduire fidèlement les gestes de la main, car il est complexe de déduire l'intention de l'utilisateur à partir de l'activité musculaire mesurée, particulièrement entre différentes utilisations de la prothèse. Pour adresser ce problème, ce travail présente une solution logicielle permettant, à l'aide d'un nouveau capteur flexible d'électromyographie haute densité (HD-EMG) à 64 électrodes, de renforcer la robustesse de la détection contre différentes sources de variations. Cette innovation repose sur l'introduction d'une approche d'augmentation des données par décalage circulaire (ABSDA) couplée à un réseau de neurones à convolution (CNN) et une version anticrénelée (AA-CNN) permettant d'améliorer la robustesse de la classification au mouvement des électrodes et à la variabilité entre les séances. La méthode ABSDA-CNN proposée améliore significativement la précision de la reconnaissance des gestes. Ce travail examine également le potentiel de l'apprentissage machine sur graphes, un domaine émergent qui applique la théorie des graphes à l'intelligence artificielle. En utilisant cette approche pour représenter les capteurs HD-EMG sous forme de graphes, il est possible de capitaliser sur leur structure géométrique naturelle afin de construire des réseaux de neurones sur graphes (GNN) novateurs qui surpassent les réseaux à convolution traditionnels. L'introduction de ces nouvelles architectures permet d'explorer la notion d'invariance en translation des réseaux de neurones en démontrant l'importance d'apprendre la position des électrodes pour améliorer la précision de la reconnaissance des gestes Finalement, une plateforme embarquée sans fil est introduite pour réaliser de la reconnaissance de gestes en temps réel, grâce à un accélérateur Coral Tensor Processing Unit (TPU). Cette solution permet d'intégrer l'intelligence artificielle directement dans les prothèses, supprimant la dépendance à des équipements externes coûteux. Pour une meilleure flexibilité, le système propose la calibration des modèles d'inférence localement ou à distance par le biais d'un serveur. L'exploration des techniques de quantification des données à 8 bits démontre que la compatibilité matérielle peut être obtenue sans sacrifier les performances. / This work explores solutions to improve hand gesture recognition using electromyographic signals. Thanks to myoelectric prostheses, this technology has the potential to radically transformthe lives of upper limb amputees. Unfortunately, the myoelectric prostheses currently availableon the market struggle to faithfully reproduce hand gestures because it is complex to correctlyinfer the user's intention from the measured muscle activity, especially between different usesof the prosthesis. To address this problem, this work presents a software solution that, with the help of anew flexible high-density electromyography (HD-EMG) sensor with 64 electrodes, enhancesthe robustness of detection against various sources of variations. This innovation is basedon the introduction of an array barrel-shifting data augmentation (ABSDA) coupled witha convolutional neural network (CNN) and an anti-aliased version (AA-CNN) to improverobustness to electrode movement, forearm orientation, and inter-session variability. Theproposed ABSDA-CNN method significantly improves the accuracy of gesture recognition. This work also examines the potential of graph machine learning, an emerging field that applies graph theory to artificial intelligence. By using this approach to represent HD-EMGsensors as graphs, it is possible to capitalize on their natural geometric structure to constructinnovative graph neural networks (GNNs) that surpass traditional convolutional networks. The introduction of these new architectures allows for the exploration of the notion of invariance to translation of neural networks by demonstrating the importance of learning electrodepositions to improve gesture recognition accuracy. Finally, a wireless embedded platform is introduced for real-time gesture recognition, thanksto a Coral Tensor Processing Unit (TPU) accelerator. This solution enables the integration ofartificial intelligence directly into prostheses, eliminating the dependency on expensive externalhardware. For enhanced flexibility, the system offers model calibration locally or remotely viaa server. Exploring 8-bit data quantization techniques shows that hardware compatibility canbe achieved without sacrificing performance.

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