La fragilité augmente dans le monde à cause de l’augmentation de la population âgée faisant passer l’être humain de l’autonomie à la dépendance. La détection précoce de la fragilité et le repérage des personnes à risque durant la phase de réversibilité de la fragilité permet d’engager rapidement des actions correctives. Le phénotype de Fried est l’outil le plus répandu pour l’identification de la personne fragile suivant cinq paramètres (vitesse de la marche, activité physique, perte de poids, fatigue et force de préhension palmaire). Un autre moyen de détection de la fragilité est d’évaluer la diminution de la complexité dans les signaux physiologiques. Cette diminution est traduite par la diminution de la corrélation à long terme dans les signaux physiologiques. Cependant, aucune approche ne permet d’alimenter ces indicateurs au domicile sans intervention d’un professionnel de santé. L’objectif de cette thèse est de contribuer à la définition d’un dispositif de mesure technologique, simple à utiliser et totalement intuitif, visant à alimenter deux indicateurs de Fried dans un environnement non contrôlé et détecter le signal de la marche sur une longue durée permettant la détection du changement dans la complexité du signal : le smartphone équipé d’un accéléromètre triaxial permet de mesurer l’activité physique et l’intervalle entre stride et stride qui est un outil important pour calculer la longueur de chaque pas, la vitesse de la marche et la variabilité dans le signal de la marche. Une stride est définit comme le temps entre le premier contact du talon avec le sol et le prochain contact de ce même talon / The frailty around the world is increasing because of the increase in the elderly population passing the human being from autonomy to dependence. Early detection of frailty and identification of individuals at risk during the reversibility phase of frailty provides quick initiations of corrective actions. The Fried phenotype is the most common tool for the identification of the fragile person using these five parameters (walking speed, physical activity, weight loss, fatigue and palmar grip strength). Another mean of the detection of frailty occurs in the reduction of the complexity in the physiological signals. The reduction in complexity is reflected in the decrement of the long-term correlation in temporal physiological signals. But for now, neither approach provides to supply to these indicators at home without the intervention of a health professional. The objective of this thesis is to contribute a technological measuring device, simple to use and totally intuitive to supply a few Fried indicators in an uncontrolled environment and detect the signal of walking for a long time allowing the detection of any change the complexity of the signal: the smartphone equipped with a tri axial accelerometer is used to measure the physical activity and the interval between stride and stride which is an important tool to calculate the length of each step, the walking speed and the variability in the signal of the step. A stride is defined as the time between the first contact of the heel with the ground and the next contact of the same heel