Application mobile et web de capture inertielle et analyse biomécanique

Université de Lorraine
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Fiche synthétique du marché public. Analyse détaillée et points essentiels du DCE.

Date limite
4 juin 2026 à 14 h
Localisation
Nancy (54)
Durée
12 mois, reconductible tacitement 3 fois 12 mois (durée maximale 48 mois)
Budget
Non précisé

Lot 2 — Application prévention des blessures, suivi des capacités et Computer Vision

Objectif fonctionnel

  • Développement d'une application mobile experte dédiée à la prévention des blessures et au suivi des capacités physiques et d'entraînement, intégrant traitement vidéo (Computer Vision) natif sur smartphone et un hub centralisant données issues d'acquisitions inertielle, analyses vidéo et APIs tierces.

Architecture et persistance

  • Traitement natif prioritaire des modèles de Deep Learning sur terminal pour fournir analyses biomécaniques instantanées hors‑ligne.
  • Persistance locale robuste pour fonctionnement hors‑ligne et synchronisation sécurisée multi‑support vers hub central.
  • Export automatisé des analyses (.csv/.txt) avec anonymisation irréversible des données exportées.
  • Interopérabilité via API documentée pour centraliser données externes (capteurs tiers, plateformes sportives) et données issues du Lot 1.

Spécifications Computer Vision & Deep Learning

  • Deux modes d'analyse vidéo : acquisition intégrée via interface native (traitement immédiat ou différé/file d'attente) et importation de vidéos externes (smartphone, GoPro, caméras haute vitesse).
  • Support vidéo : HD 1080p à 120 Hz minimum ; compatibilité 4K et 60/120 Hz.
  • Chaîne de traitement : estimation de pose (points clés articulaires), reconstitution de segments, filtrage/continuité des trajectoires, calibrage spatial si nécessaire (conversion pixels → unités métriques), overlay biomécanique sur vidéo, extraction d'images clés haute résolution, export de données brutes (coordonnées x,y et variables calculées), calcul automatique d'angles articulaires et variables temporelles.
  • Robustesse environnementale : tolérance aux variations de luminosité et arrière‑plans complexes.
  • Mécanisme de gestion des vidéos pour diagnostic technique (upload chiffré, suppression après résolution, consentement explicite de l'utilisateur).

Fonctionnalités utilisateurs et gouvernance

  • Profils utilisateurs différenciés : Sportif (autonomie tests, historique, import capteurs), Staff (gestion d'équipe, saisie groupée, import CSV/Excel, agrégation collective) et Recrutement (profils invités, péremption, anonymisation, traçabilité).
  • Intégration de fiches méthodologiques interactives et protocoles de tests paramétrables.
  • Journalisation et traçabilité : logs d'accès et modification disponibles administrateur, implémentés pour livrables intermédiaires avancés.

Hub de données et modules

  • Hub centralisant acquisitions inertielle, analyses CV et APIs tierces et produisant indicateurs définis.
  • Modules de reporting automatisé pour Sportif et Staff, module de planification et suivi d'entraînement (calendrier, blocs de contenu, RPE, questionnaires, statistiques) et suggestions d'entraînement basées sur variables.

Déploiement et livraison

  • Exécution prioritaire des modèles sur terminaux ; architecture anticipant option de calcul serveur non incluse dans chiffrage.
  • Publication sur stores iOS/Android et remise du code source commenté et compilable en livraison finale.

Contraintes de sécurité et souveraineté

  • Sécurisation locale et serveur garantissant confidentialité et conservation des données jusqu'à la fin du marché ; infogérance et configuration sécurité à assurer.

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