Prof. Dr. Kai Oberländer, Co-Fondateur et PDG de Motesque – Série d’entretiens

Le Prof. Dr. Kai Oberländer est le co-fondateur et le PDG de Motesque. Motesque a pour vision de révolutionner le monde du mouvement humain en créant et en développant des technologies innovantes pour transformer le mouvement humain en solutions de santé, de commerce électronique et de détail. Ils veulent garder les gens en bonne santé le plus longtemps possible et améliorer leur qualité de vie grâce à des solutions biomécaniques.

Comment êtes-vous entré dans le domaine de la biomécanique ?

À la fin des années 2000, j’ai étudié les mathématiques et la science du sport, et en combinant ces sujets, j’ai trouvé ma passion. Cela m’a fasciné que les articulations permettent aux segments attachés à elles de se déplacer le long de trajectoires circulaires. Cependant, la locomotion humaine elle-même est plus une motion linéaire. Alors, j’ai commencé à lire un livre d’un expert de premier plan dans le domaine de la biomécanique, Robert McNeill Alexander, sur la locomotion, et cela m’a mené à la biomécanique.

Pouvez-vous discuter de l’histoire de la création de Motesque ?

J’ai déménagé à Cologne pour commencer mon doctorat sur l’état de santé du genou après la reconstruction du ligament croisé antérieur. En travaillant avec des collègues internationalement connus, j’ai été positivement influencé en regardant la locomotion humaine d’un point de vue humain plutôt que mathématique. Cependant, dans cet environnement orthopédique, il est difficile de prédire le résultat d’une intervention chirurgicale. Il est difficile de juger objectivement si vous pourrez retourner aux sports ou si vous aurez besoin d’une orthèse pendant le processus de rétablissement. Mais cela n’existait pas à l’époque. Alors, nous avons commencé à développer une technologie de capteur IMU qui facilite la décision de savoir si vous pouvez vous déplacer efficacement dans la vie quotidienne et faire à nouveau du sport. Et c’est ainsi que Motesque a commencé.

Pourquoi les données de mouvement sont-elles le “nouvel or” dans les technologies de la santé et de l’IA ?

L’IA prospère généralement sur les données. Plus il y en a, mieux c’est. Surtout dans les technologies de la santé, les données de mouvement combinées avec l’IA ouvrent des possibilités qui n’ont jamais existé auparavant. La bonne chose pour les patients est que ces données sont obtenues à l’aide de méthodes non invasives. Elles permettent un diagnostic précis des affections de santé. Chez Motesque, nous sommes capables de capturer les données de mouvement et de les transformer en recommandations personnalisées qui aident à évaluer les situations liées à la santé et aux sports. Ces jugements, basés sur les données individuelles, sont précieux car ils aident les patients à marcher, à courir et à faire de l’exercice de manière plus saine pour éviter ou se remettre d’une blessure.

Comment les caractéristiques de la locomotion aident-elles à prédire l’avenir de la santé d’une personne ?

La première étape est le diagnostic des caractéristiques de la locomotion avec des méthodes sophistiquées. Si les caractéristiques de mouvement d’une personne sont à un certain niveau, nous pouvons prédire dans quelle direction cela évoluera. Par exemple, si elle a un stade trois de l’arthrose du genou, il est très probable qu’elle souffrira d’une usure plus grave de l’articulation du genou à l’avenir. Pour l’analyse des données, l’évaluation et enfin la recommandation du bon produit, nous avons besoin de beaucoup de données, de mathématiques et d’une bonne compréhension de la biomécanique.

Quels sont les différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique utilisés ?

Avec des produits comme notre technologie d’avatar 3D, nous utilisons la vision par ordinateur, y compris les techniques d’apprentissage automatique classiques et modernes. Nous utilisons les RNN pour nos données séquentielles, ainsi que l’analyse de régression. Les techniques d’optimisation comme la descente de gradient sont utilisées pour l’ajustement des paramètres et les simulations numériques complexes. Pour les grandes données, nous utilisons les techniques de regroupement et l’analyse de régression pour obtenir plus d’informations sur les produits et faire des recommandations.

Pouvez-vous discuter de la façon dont les recommandations pour les orthèses et les prothèses sont faites ?

Nous avons développé un système d’analyse de la marche mobile pour aider chaque individu à trouver la meilleure orthèse et prothèse. Les capteurs IMU peuvent être facilement attachés au corps du patient. Ces capteurs capturent les données de mouvement qui fournissent des informations objectives sur l’empreinte, le centre de gravité du corps, les angles des articulations et d’autres paramètres. Toutes les données sont ensuite analysées par des modèles et des algorithmes biomécaniques pour assurer la meilleure recommandation individuelle.

Pouvez-vous discuter de la façon dont cette technologie est utilisée avec les chaussures de course ?

Pendant que le client court sur un tapis roulant, des capteurs high-tech sont attachés au corps et aux chaussures du client qui capturent des données très précises et fiables sur la démarche et la posture. Une pré-sélection de chaussures est ensuite analysée et comparée en fonction du style de course du client. La chaussure avec les meilleures caractéristiques, qui répond aux besoins et au style de course du client, est recommandée.

Un autre sport dans lequel cette application est utilisée est le cyclisme, pouvez-vous fournir des détails à ce sujet ?

C’est une application que nous avons développée principalement pour le secteur du commerce électronique. Elle fournit également des recommandations de réglage individuelles, mais comme elle est utilisée en ligne, nous créons un avatar 3D basé sur les tailles et les proportions du corps qui teste virtuellement des produits tels que des vélos dans le magasin en ligne. Dans les secondes, cette solution recommande le meilleur produit pour chaque consommateur. Nous  avons récemment annoncé que SIGNA Sports United (SSU ) , la principale plate-forme de commerce électronique et de technologie sportive, et Motesque, ont conclu un partenariat stratégique. Ensemble, nous lançons le premier moteur de réglage virtuel de vélo basé sur l’IA et la biomécanique pour les achats de vélos en ligne. Notre solution de vélo utilise l’avatar 3D pour aider à sélectionner la meilleure taille de cadre et la meilleure configuration pour les proportions et la position d’assise individuelles.

Comment Motesque aide-t-il à améliorer le sommeil en recommandant des matelas ?

Contrairement aux recommandations basées sur des arbres de décision qui mesurent la hauteur, le poids et la position de sommeil, notre technologie d’IA basée sur la biomécanique combine les données personnelles et les images de chaque client, en créant un avatar tridimensionnel de nos clients qui interagit avec différents matelas à travers notre moteur physique et biomécanique.

En tenant compte de plusieurs paramètres, notre logiciel identifie la courbure de la colonne vertébrale de côté, la profondeur de sinkage maximale, l’inclinaison du torse, et plus encore. À la fin, le consommateur reçoit la recommandation du matelas qui convient le mieux à ses caractéristiques anatomiques et à son comportement de sommeil.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Motesque ?

Nous croyons que nos solutions, qui sont basées sur la science et correspondent individuellement aux recommandations de produits, deviendront la façon future de répondre aux besoins des individus. En tant qu’entreprise mondiale, nous sommes déjà bien positionnés pour continuer à innover sur cette voie pour offrir à tous les clients ou patients une solution complète pour prévenir les blessures et améliorer leur santé globale.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Motesque.