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Des salles de rééducation aux pas du quotidien : le pari de RoboCT sur l'exosquelette
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Des salles de rééducation aux pas du quotidien : le pari de RoboCT sur l'exosquelette

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Résumé IASource uniqueImpact UE

RoboCT, société de Hangzhou fondée en 2017, passe de l'exosquelette de rééducation hospitalière à l'aide à la marche grand public. En mars 2026, elle a levé plus de 100 millions de RMB en série B+, menée par ABC Capital. C'est son deuxième tour en moins d'un an. Les fonds visent l'expansion en Chine et à l'étranger des exosquelettes grand public, la R&D, l'enregistrement de nouveaux produits à interface cerveau-machine et la construction de canaux de distribution. Depuis juillet 2026, l'entreprise produit le GoGo dans une nouvelle usine à Wuxi. Cet exosquelette de hanche pèse environ 2,3 kg, fonctionne avec un moteur monté à la hanche et est présenté comme sans batterie. La formulation reste ambiguë pour un dispositif motorisé. L'usine démarre avec deux lignes, chacune capable d'environ 150 unités, sans que la période de production soit précisée. Côté clinique, cinq séries de rééducation de RoboCT auraient des enregistrements NMPA, selon un profil de 2024 de l'Association chinoise de médecine de réadaptation. Un marché public de 2025 pour l'université de Guangzhou inclut des systèmes de membres inférieurs, des modèles allongés ou assis, des exosquelettes de recherche et une plateforme d'analyse de la marche. Une délégation de l'hôpital luxembourgeois Hôpitaux Robert Schuman a visité le siège le 7 octobre 2026.

Cette trajectoire illustre le basculement du secteur. Selon le rapport IDC 2026, le marché chinois des exosquelettes pesait en 2025 plus de 1,6 milliard de RMB pour environ 26 000 unités. La rééducation médicale domine en valeur, mais les appareils d'assistance grand public représentent plus de 70 % des volumes. Le volume vient donc du dispositif léger, et la valeur du dispositif médical. Pour un intégrateur ou un décideur, ces deux produits ont des cahiers des charges opposés. Le premier doit s'adapter à chaque patient et s'intégrer au travail d'un thérapeute. Le second doit être léger, simple à enfiler et fiable sans supervision. Les chiffres publiés ne tranchent pas la question centrale. Aucun prix du GoGo n'est donné, aucune donnée d'efficacité non plus, et la capacité de 2 x 150 unités reste modeste. L'enregistrement NMPA fixe un seuil réglementaire pour les produits médicaux, mais ne prouve pas de meilleurs résultats cliniques, et les appareils de confort n'y sont pas soumis. Leur adoption durable dépendra du confort, du prix, de la formation et du service après-vente autant que du couple moteur.

Ce positionnement s'inscrit dans une concurrence internationale où chaque acteur se spécialise selon son cadre d'usage. Aux États-Unis, Ekso Bionics concentre son offre sur le système EksoNR, destiné à la rééducation. RoboCT s'appuie sur une pile technologique intégrée (moteurs, réducteurs, modules articulaires, capteurs, algorithmes de contrôle) et sur son statut de pionnier des dispositifs de rééducation réglementés par la NMPA. Ses prochaines étapes sont connues : la montée en cadence à Wuxi, les homologations de ses produits à interface cerveau-machine et l'ouverture à l'international, dont la visite luxembourgeoise est un premier signal. Rien n'indique à ce stade de contrat européen ni de calendrier de certification hors de Chine. Les volumes réels du GoGo seront le véritable test de la transition.

Impact France/UE

Une délégation de l'hôpital luxembourgeois Hôpitaux Robert Schuman a visité RoboCT, mais aucun contrat européen ni calendrier de certification hors de Chine n'est annoncé.

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Interaction thérapeute-exosquelette-patient pour la rééducation à la marche
1arXiv cs.RO 

Interaction thérapeute-exosquelette-patient pour la rééducation à la marche

Des chercheurs ont publié sur arXiv (2507.16059v2) un paradigme inédit de rééducation locomotrice post-AVC appelé pHRHI, pour physical Human-Robot-Human Interaction. Le principe : thérapeute et patient portent simultanément des exosquelettes de membres inférieurs, reliés virtuellement au niveau des hanches et des genoux par des éléments ressort-amortisseur. Cette connexion bidirectionnelle permet au thérapeute de guider les mouvements du patient tout en recevant un retour haptique en temps réel sur plusieurs articulations simultanément. L'étude clinique, conduite sur huit patients atteints d'un AVC chronique, a comparé des sessions pHRHI à la marche conventionnelle sur tapis roulant guidée manuellement par un thérapeute. Les résultats indiquent des améliorations mesurées sur l'amplitude articulaire, les métriques de pas (longueur, symétrie), l'activation musculaire et la motivation des patients. L'échantillon reste cependant très limité (n=8) et l'article ne précise pas le matériel exosquelette utilisé. Le défi central de la rééducation locomotrice post-AVC est de combiner la précision mécanique du robot (support multi-articulaire, feedback objectif, reproductibilité) avec l'intuition clinique du thérapeute. Les systèmes existants placent le thérapeute dans un rôle de supervision passif, effaçant la richesse de l'interaction physique directe. La pHRHI résout cette tension en faisant du clinicien un acteur haptiquement couplé au système, capable de moduler l'assistance sur plusieurs degrés de liberté en temps réel, ce qu'une aide manuelle ne permet pas physiquement. Pour les services de Médecine Physique et de Réadaptation et les intégrateurs de solutions robotiques, ce paradigme ouvre la voie à des protocoles où le robot amplifie l'expertise du clinicien plutôt que de le substituer, ce qui représente un changement de philosophie notable par rapport aux approches autonomes actuelles. Le marché des exosquelettes de rééducation est dominé par Hocoma avec le Lokomat, Ekso Bionics et ReWalk Robotics, dont les systèmes reposent sur des stratégies de contrôle prédéfinies ou en boucle fermée autonome. En France, Wandercraft (Paris) commercialise l'Atalante, exosquelette destiné aux centres de rééducation avec une approche axée sur la mobilité autonome sans béquilles. La spécificité du pHRHI est son positionnement dual-robot avec couplage haptique clinicien-patient, inédit dans la littérature clinique publiée à cette échelle. Les prochaines étapes logiques incluent des études à plus grand effectif, une validation sur des populations en phase subaiguë (plus réceptives aux gains fonctionnels), et l'intégration de métriques temps réel pour automatiser l'adaptation de l'assistance selon l'effort du patient. Aucune timeline commerciale ni partenariat industriel n'est mentionné dans le papier actuel.

UELes services de Médecine Physique et de Réadaptation français et Wandercraft (Paris, Atalante) pourraient s'inspirer de ce paradigme de couplage haptique clinicien-patient pour différencier leurs protocoles de rééducation robotisée, bien qu'aucun partenariat industriel français ne soit impliqué dans cette étude.

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Miser sur l'augmentation humaine : les exosquelettes légers vont-ils se démocratiser ?
2TechNode 

Miser sur l'augmentation humaine : les exosquelettes légers vont-ils se démocratiser ?

Hypershell, startup chinoise spécialisée dans les exosquelettes légers pour les membres inférieurs, cherche à créer une nouvelle catégorie de produits à la frontière entre le wearable grand public et la robotique. Ses systèmes combinent moteurs et capteurs embarqués pour assister la marche et la montée en côte, réduisant la fatigue musculaire et améliorant l'efficacité locomotrice. La gamme X est commercialisée entre 899 et 1 999 dollars selon la configuration, un positionnement milieu-haut de gamme qui reflète les contraintes de coût actuelles des composants (moteurs, batteries, matériaux structuraux). La cible initiale est délibérément étroite : randonneurs longue distance, sportifs d'extérieur et premiers adoptants ouverts aux technologies émergentes, avec une ambition d'expansion vers l'Amérique du Nord et l'Europe, marchés jugés plus réceptifs aux wearables innovants. Hypershell a bouclé plusieurs tours de financement early stage auprès d'investisseurs issus du hardware et de l'électronique grand public, qui voient dans l'entreprise un point d'entrée vers des applications robotiques à l'échelle consumériste. Ce positionnement "consumer-first" est stratégiquement cohérent : en évitant délibérément les secteurs médicaux et de réhabilitation, Hypershell contourne les cycles réglementaires longs (certification FDA, marquage CE dispositifs médicaux) et peut itérer rapidement sur les retours terrain. C'est un pari sur la validation produit-marché avant la réglementation, à l'opposé des approches adoptées par la plupart des acteurs établis. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, la question reste ouverte : si Hypershell parvient à maîtriser ses coûts à l'échelle, ce type d'exosquelette léger pourrait trouver des débouchés en logistique, en assistance posturale ou en augmentation de l'opérateur en environnement semi-structuré. Les analyses plus prudentes pointent toutefois le trilemme non résolu entre autonomie de batterie, poids porté et prix : aucun acteur n'a encore trouvé l'équilibre permettant une adoption de masse. Le marché des exosquelettes reste largement non prouvé à grande échelle. Côté compétiteurs, on distingue les acteurs industriels historiques comme SuitX (intégré depuis chez Ottobock) ou Sarcos, les plateformes médicales comme Cyberdyne avec son système HAL, Wandercraft en France avec son exosquelette de rééducation Atalante, et les nouvelles entrées consuméristes comme l'américain Seismic. La transition du laboratoire vers le marché s'accélère grâce aux progrès en algorithmique de contrôle, matériaux composites et densité énergétique des batteries, mais le consensus sectoriel reste que ces dispositifs s'imposeront d'abord comme outils spécialisés pour des usages précis, avant de devenir des produits du quotidien. Les deux défis prioritaires d'Hypershell restent la compression des coûts de fabrication sans dégradation des performances, et l'identification de scénarios d'usage à fort potentiel de scalabilité via l'itération produit continue.

UEWandercraft (France) est cité comme concurrent direct dans la réhabilitation, et l'Europe est identifiée comme marché cible prioritaire par Hypershell, ce qui pourrait intensifier la concurrence dans le segment des exosquelettes grand public et industriel européen.

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Assistance personnalisée aux exosquelettes des membres inférieurs par optimisation bayésienne basée sur les préférences
3arXiv cs.RO 

Assistance personnalisée aux exosquelettes des membres inférieurs par optimisation bayésienne basée sur les préférences

Voici le résumé en français. Une équipe de recherche présente PbBO (préférence-based Bayesian Optimization), une méthode d'optimisation par préférences pour l'assistance personnalisée d'un exosquelette du membre inférieur, décrite dans un article publié sur arXiv (référence 2608.09015v1). Le système ajuste six paramètres de contrôle en se basant sur les préférences de mouvement de l'utilisateur, et converge vers les réglages préférés avec une précision de validation de 90,7% en seulement 20 itérations, contre un nombre bien plus élevé d'interactions homme-robot nécessaires avec les méthodes existantes. Un contrôleur hiérarchique génère un couple de torsion personnalisé selon les tâches et assure un suivi du couple d'interaction en temps réel. Des expériences sur tapis roulant et en extérieur montrent que les paramètres optimisés réduisent le taux métabolique de 14,5% à 15,4%, la fréquence cardiaque de 6,3% à 7,6%, et l'activation musculaire de 6,7% à 31,5% par rapport à une marche sans assistance. L'enjeu principal pour l'industrie des exosquelettes est la vitesse de calibration individuelle, un frein connu à l'adoption en contexte professionnel et médical. Les méthodes d'optimisation par préférences existantes exigent de nombreux cycles d'essais en ligne avec l'utilisateur, ce qui génère fatigue et biais dans les résultats obtenus. En réduisant drastiquement le nombre d'itérations nécessaires tout en maintenant une précision élevée, PbBO répond directement à une limite pratique qui freinait le déploiement à grande échelle de dispositifs adaptatifs, que ce soit en réhabilitation, en logistique ou en assistance industrielle au port de charges. Si les résultats se confirment sur des cohortes plus larges, cela pourrait accélérer la personnalisation d'exosquelettes commerciaux sans allonger les phases de calibration en clinique ou sur site industriel. Le champ des exosquelettes actifs cherche depuis plusieurs années à dépasser les profils de contrôle génériques, peu adaptés à la morphologie et aux préférences individuelles de chaque porteur. Les approches par optimisation bayésienne classique existent déjà dans ce domaine, mais l'apport ici réside dans l'exploitation de la distribution d'échantillonnage des ensembles de candidats pour améliorer l'efficacité par échantillon. L'article ne précise pas d'acteur industriel ni de partenaire de commercialisation associé à ces travaux, qui relèvent à ce stade de la recherche académique publiée en preprint, sans indication de déploiement produit ni de calendrier de transfert vers un dispositif commercial.

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Personnalisation continue en ligne du contrôle d'exosquelette par rejeu d'expérience adapté aux variétés
4arXiv cs.RO 

Personnalisation continue en ligne du contrôle d'exosquelette par rejeu d'expérience adapté aux variétés

Des chercheurs ont publié sur arXiv (preprint arXiv:2606.17455, juin 2026) un cadre d'adaptation en ligne pour exosquelettes de marche destinés aux patients présentant des troubles de la locomotion, notamment l'hémilégie. Le système, baptisé "manifold-aware expérience replay", adapte en temps réel l'assistance articulaire fournie par l'exosquelette à la variabilité de chaque utilisateur, aux transitions de vitesse et aux changements de déclivité du terrain. Sur des scénarios de marche hémiplégique émulée, il obtient 40 % d'amélioration dans le suivi de couple moteur et 60 % dans le suivi de la phase de marche par rapport à une ligne de base sans replay, qui présentait un oubli catastrophique lors des transitions entre tâches locomotrices. Le résultat clé est la résolution d'un problème central de l'apprentissage continu appliqué à la robotique de rééducation : le modèle de contrôle "oublie" les contextes antérieurs chaque fois qu'il apprend de nouvelles conditions, un phénomène connu sous le nom de catastrophic forgetting. L'approche par replay sélectionne automatiquement les expériences pertinentes via une représentation géométrique de la variété de marche (gait manifold), sans étiquetage explicite des tâches, ce qui simplifie considérablement l'intégration clinique. Pour les intégrateurs et les équipes de rééducation, cela signifie qu'un exosquelette peut accompagner un patient dans des environnements réels, en intérieur et en extérieur, sans recalibration manuelle à chaque changement de contexte. La personnalisation des exosquelettes de marche reste un défi non résolu depuis les premières générations de dispositifs comme l'Ekso ou le ReWalk : les approches classiques nécessitent soit de longs protocoles d'étalonnage, soit des contrôleurs fixes peu adaptatifs. L'apprentissage en ligne par renforcement ou par imitation a été exploré, mais la gestion de la distribution des données dans le temps reste problématique. Dans ce paysage, des acteurs comme Wandercraft (Paris), qui développe l'exosquelette Atalante pour la rééducation en déambulation libre, ou les équipes académiques autour des systèmes EXO-H3 et Indego, font face aux mêmes enjeux de généralisation. Ce preprint ne mentionne ni partenaire industriel ni timeline de transfert clinique ; il s'agit d'une preuve de concept expérimentale sur marche émulée, pas encore d'un dispositif validé sur patients réels.

UEWandercraft (Paris, Atalante) fait face exactement aux mêmes défis de généralisation sans recalibration ; cette méthode de replay pourrait directement alimenter leur pipeline R&D de contrôle adaptatif.

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