Main prothétique avancée imite le toucher humain dans une percée en robotique

Des chercheurs ont conçu une main robotique expérimentale associant des articulations souples, une ossature interne rigide et des capteurs tactiles. L’objectif est d’améliorer la préhension des futures prothèses de main. L’étude ne présente pas d’essai clinique mené auprès de personnes amputées et ne montre pas qu’un utilisateur ressent déjà le toucher par l’intermédiaire de ses nerfs.

Pourquoi est-il difficile de reproduire la préhension humaine ?

La main humaine combine os, muscles, tissus souples et différents récepteurs cutanés. Nous pouvons ainsi tenir un objet fragile sans l’écraser et sentir une variation de pression ou de vibration. Les pinces robotiques rigides offrent un bon soutien mais épousent moins facilement la forme d’un objet. Les pinces très souples s’y adaptent, mais peuvent manquer de force ou d’informations tactiles.

Dans la peau, des récepteurs associés aux cellules de Merkel ainsi qu’aux corpuscules de Meissner, de Ruffini et de Pacini réagissent à différents types de pression, de déformation et de vibration. Les chercheurs n’ont pas reproduit tout ce système biologique. Ils ont construit un capteur multicouche qui recueille davantage d’informations qu’un simple détecteur de contact.

La conception de la main expérimentale

L’étude publiée dans Science Advances décrit des doigts aux articulations souples en silicone, soutenus par une ossature interne rigide. La pression de l’air actionne les articulations. Les doigts peuvent ainsi s’adapter à la forme de l’objet tout en conservant le soutien nécessaire à la prise.

Le bout du doigt comporte trois couches de capteurs. Dans les couches externe et intermédiaire, la résistance électrique varie sous la pression. La couche interne contient un élément piézoélectrique qui mesure les changements rapides et les vibrations. Un modèle informatique combine ces signaux pour classer les textures des surfaces.

Les chercheurs emploient un codage neuromorphique, une façon de représenter les mesures qui s’inspire de certaines caractéristiques des signaux nerveux. Cela ne signifie pas que ces signaux ont été transmis aux nerfs d’une personne lors de l’expérience ni qu’un patient a retrouvé une sensation tactile.

Que montrent les essais ?

L’équipe a d’abord testé les doigts et les couches de capteurs séparément, puis a fixé la main à un bras robotique UR5. Elle lui a fait saisir des objets du quotidien de formes et de rigidités diverses, notamment un récipient d’eau, une peluche et un gobelet en papier. La souplesse de la structure a permis d’ajuster la prise à l’objet.

Un doigt hybride muni de capteurs multicouches a obtenu une précision moyenne de 98,38 % pour classer 26 textures testées, selon la méthode d’évaluation de l’étude. Ce chiffre ne mesure ni la reconnaissance de tous les objets possibles ni la sensation d’un patient. Des doigts entièrement souples ou rigides utilisés comme points de comparaison ont obtenu de moins bons résultats dans cette épreuve précise.

Applications possibles et limites

Cette conception pourrait contribuer à la recherche sur les prothèses du membre supérieur, les pinces industrielles qui manipulent des produits fragiles et les robots de récolte. Pour devenir une prothèse quotidienne, elle devra encore être évaluée sur le confort, la durée de vie, la commande, le poids, l’énergie, la sécurité et un véritable retour sensoriel chez l’humain.

La précédente affirmation selon laquelle ces prothèses seraient certainement commercialisées dans cinq à dix ans ne découle pas des résultats. Le calendrier dépendra de recherches supplémentaires, d’essais cliniques et des autorisations nécessaires.

Entreprises et investissement

Ekso Bionics travaille sur des exosquelettes portables et la robotique de rééducation. Cette étude universitaire ne démontre pas que l’entreprise utilise déjà ce capteur ni que ses revenus augmenteront grâce à lui. Une décision d’investissement doit reposer sur les produits réels, les comptes et les risques propres à l’entreprise.

Conclusion

Le prototype montre qu’associer matériaux souples et rigides à plusieurs couches de capteurs peut améliorer la préhension et la classification des textures au laboratoire. C’est une avancée pour la recherche sur les prothèses, mais pas encore une main prête à rendre le sens du toucher à une personne.