L'évaluation clinique des patients hémiparétiques, avant et après un traitement, est une étape indispensable dans la prise en charge de leurs troubles de la marche. L’analyse tridimensionnelle quantifiée de la marche (AQM) permet de mesurer à chaque instant du cycle de marche différent paramètres. Néanmoins l’AQM est effectuée dans un environnement clinique forcément différent d’un environnement réel. Ce qui constitue donc une limite dans l’interprétation des résultats obtenus avec cet outil bien qu’elle soit considéré au jour d’aujourd’hui comme le gold standard pour l’évaluation de la marche. De fait le manque d’un autre dispositif permettant une évaluation précise de la marche en situation écologique a été largement pointé du doigt par les praticiens et ceci nous a conduit à réaliser ce travail de thèse. L’objectif de cette thèse était de développer un système de capteurs qui peut mesurer les paramètres de la marche des personnes hémiparétiques en situation écologique. Pour ce faire, les travaux de thèse sont consacrés à la mise en oeuvre d’algorithmes d’estimations d’orientation, à la conception de l’électronique du capteur de mouvement et du logiciel qui permettra la fusion des données. Pour que le système soit optimisé pour la marche des patients hémiparétiques, un nouvel algorithme de découpage automatique des données en fonction du cycle de marche a été développé en ayant recours à des télémètres en radio fréquence. Le nouveau système que nous proposons est basé sur une architecture distribuée de capteurs sans fil. Sa facilité de mise en place, sa compacité et son poids (léger) limitent les perturbations qu’il pourrait introduire lors de lamarche du patient. Différentes expérimentations ont été conduites pour évaluer la précision de la quantification des angles articulaires, la précision de la synchronisation des capteurs, la précision de la détection des évènements de la marche et la robustesse dans le cas d’une marche pathologique. Les valeurs des paramètres estimés par le système proposé ont étécomparées avec celles issues du système AQM. Le système montre une bonne robustesse lors de son utilisation dans le cas de la marche pathologique.De plus ils montrent que les différences entre les résultats acquis avec l’AQM et ceux acquis avec le système multi-capteur sans fil proposé sont très faibles. / Clinical evaluation of stroke patients before and also after treatments is an essential step in gait rehabilitation. A 3D gait analysis system allows quantification of several parameters at each instant of walking. Nowadays, the 3D gait analysis system is used in clinical conditions which are different from daily life conditions. Indeed, the 3D gait analysis system, considered as a reference, can only be used at hospital. The absence of device usable in daily life situation constitutes a lack pointed out by clinical practitioners and was at the origin of this research. The objective of this thesis was to develop a wearable system that can measure the gait parameters of stroke patient in daily life situations. To do this, this thesis was devoted to the implementation of algorithms for joints angles estimation, to the design the electronics of the wearable movement sensors and the sensors’ firmware. In order to make the system optimized for stroke patients,a new algorithm for automatic partitioning data into gait cycles has been developed. Radio frequency rangefinders have been specially developed for this new algorithm. The wireless sensor system that we proposed is based on a distributed architecture. Its easy installation, compactness and light weight reduce their possible influence on patients’ gait. Different experiments had been carried out to evaluate with accuracy the joint angles, the precision of the sensor synchronization, the precision of the gait events detection and the robustness in the case of pathological walk. The gait parameters quantified by this new system are similar to those obtained with the 3D motion analysis system. The system shows good robustness when used in the case of pathological walking and the differences of results obtained with respectively the 3D motion analysis system and the proposed multi-sensor wireless system are limited. Once industrialized, it will be quite possible to use it to assess patients’ gait in daily life conditions.

La pratique quotidienne d'une activité génère un ensemble de connaissances qui se traduisent par un savoir-faire, une maîtrise, une compétence qu'une personne acquiert au cours du temps. Pour les préserver, la capitalisation des connaissances est devenue une activité essentielle dans les entreprises. Nos travaux de recherche ont pour objectif de modéliser et mettre en œuvre un système afin d'extraire et de formaliser les connaissances issues des anomalies qui surviennent dans un contexte de production industrielle et de les intégrer dans un framework facilitant la maintenance corrective et préventive. Ce framework structure la connaissance sous la forme de groupes d'anomalies. Ces groupes peuvent être rapprochés des patterns : ils représentent un problème auquel une ou plusieurs solutions sont associées. Ils ne sont pas définis a priori, c'est l'analyse des anomalies passées qui génère des groupes pertinents, qui peuvent évoluer avec l'ajout de nouvelles anomalies. Pour identifier ces patterns, supports de la connaissance, un processus complet d'extraction et de formalisation de la connaissance est suivi, Knowledge Discovery in Databases. Ce processus a été appliqué dans des domaines très variés. Nous lui donnons ici une nouvelle dimension, le traitement d'anomalies et plus particulièrement celles qui surviennent au cours de processus de production industrielle. Les étapes génériques qui le composent, depuis la simple sélection des données jusqu'à l'interprétation des patterns qui supportent les connaissances, sont considérées pour affecter à chacune un traitement spécifique pertinent par rapport à notre contexte applicatif.