L’intelligence artificielle dans la rééducation périnéale : état des lieux, enjeux et perspectives

L’intelligence artificielle (IA) fait désormais partie de nombreux secteurs de la santé : imagerie, triage, interprétation de signaux, rééducation fonctionnelle, outils d’aide à la décision… Mais qu’en est-il d’un domaine très spécifique, celui de la rééducation périnéale ?

Les professionnels de santé sont de plus en plus nombreux à se poser la question :l’IA a-t-elle déjà intégré nos pratiques ? Existe-t-il des solutions concrètes ? L’innovation est-elle pertinente pour nos patientes ?

Voici un panorama objectif et actualisé de l’état de l’IA appliquée au périnée, sans jargon, mais sans banaliser pour autant la complexité du sujet.

Pourquoi parler d’IA dans la rééducation périnéale ?

La rééducation du plancher pelvien repose sur des principes maîtrisés :

• apprentissage moteur,

• contraction sélective,

• régularité,

• feedbacks,

• progression adaptée,

• et bien sûr expertise clinique.

  
  

Pourtant, plusieurs limites persistent dans la pratique quotidienne :

1. La difficulté pour certaines patientes à percevoir et contrôler les muscles périnéaux

Les études rapportent que beaucoup de femmes ne réalisent pas correctement la contraction périnéale sans guidage professionnel. L’apprentissage moteur du périnée est complexe, parfois abstrait, et le feedback verbal ou tactile peut être insuffisant.

2. Une évaluation parfois subjective

Même avec expérience, le bilan du plancher pelvien peut varier d’un praticien à l’autre. Les outils invasifs (sondes) apportent un retour plus objectif, mais ne conviennent pas à toutes les patientes.

3. Un suivi entre les séances difficile à garantir

Motivation, régularité, qualité d’exécution… de nombreux facteurs influencent les résultats.

L’IA trouve ici tout son intérêt : améliorer l’analyse des contractions, renforcer le feedback immédiat, standardiser certaines mesures, ou encore faciliter le suivi à distance.

Où en est la recherche scientifique ?

Même si le domaine est jeune, plusieurs axes de recherche sont actifs.

1. IA appliquée à l’imagerie périnéale

Des équipes ont travaillé sur des modèles capables de segmenter automatiquement le hiatus pelvien, de mesurer la mobilité des organes ou d’analyser la cinématique du plancher pelvien via échographie 2D ou 3D.Les résultats préliminaires montrent :

• réduction du temps d’analyse,

• diminution des variations inter-opérateurs,

• potentiel d’objectivation pour le bilan initial.

Ces travaux sont prometteurs, mais encore peu intégrés dans la pratique clinique courante.

2. IA pour détecter ou classifier les contractions périnéales

Certaines publications présentent des algorithmes capables de :

• détecter une contraction périnéale,

• analyser sa qualité (force, tenue, relâchement),

• classifier les signaux en temps réel.

Ces modèles sont fréquent dans la recherche biomédicale (EMG, capteurs, échographie), mais rarement intégrés dans des dispositifs prêts à l’emploi en cabinet.

3. Télé-rééducation augmentée par IA

Avec la montée de la télésanté, plusieurs équipes explorent :

• l’analyse automatique de mouvements,

• l’interprétation de signaux issus de capteurs,

• la détection des erreurs,

• l’alerte en cas de mauvaise exécution.

Ces approches visent à sécuriser la pratique à domicile, mais restent dépendantes de capteurs fiables et validés.

Panorama des dispositifs existants : IA ou pas IA ?

Aujourd’hui, on distingue trois grandes catégories d’outils technologiques liés à la rééducation périnéale :

1. Les dispositifs de biofeedback “classiques” (sans IA)

Sondes connectées, capteurs internes ou externes, applications mobiles. Ils offrent un retour visuel ou sonore, l’interprétation se concentre autre de l'amplitude généralement. Ces outils sont utiles notamment à domicile mais ne reposent pas sur une analyse intelligente du signal.

2. Les capteurs + application + analyse “assistée”

Ces solutions traitent mieux le signal mais n’intègrent pas encore d’algorithmes IA complets. L'analyse IA se fait à posterio, une fois que la donnée est récupérée, elle est analysée en back office puis et est utilisée pour améliorer le retour à l'utilisateur. Elles permettent un usage à domicile et motivent les patientes, mais la qualité de l’analyse dépend du matériel.

3. Les dispositifs intégrant une IA embarquée en temps réel

Ici, l’IA ne sert pas seulement à afficher des courbes :elle interprète, classe, détecte, filtre, différencie, voire corrige en temps réel. L'IA s'intégre directement dans le matériel pour détecter des éléments dans le signal en temps réel et retransmettre l'information à l'utilisateur. C’est de loin la catégorie la plus innovante… et aujourd’hui encore la plus rare.

L’exemple français : Blueback parmi les solutions émergentes intégrant de l’IA

Dans ce paysage, la France compte peu d’acteurs intégrant une IA embarquée en temps réel dans un dispositif conçu pour la rééducation périnéale. Parmi eux, Blueback (Rennes) se distingue comme une innovation française s’appuyant sur une technologie brevetée, la Deep EMG®, permettant :

• d’utiliser des capteurs de surface non invasifs,

• d’accéder à l’activité musculaire des structures profondes,

• et d’appliquer une interprétation IA en temps réel (classification, détection, filtrage).

Cette solution, l'Inner UP - biofeedback du périnée sans sonde, a d'ailleurs été lauréate du concours national d'innovation 2024 récompense émise par le ministère de l'enseignement de la recherche.

Evidemment, ce n’est pas un outil qui remplace le thérapeute — il fournit un retour objectif et cohérent pour enrichir la séance, tout en restant dans le cadre d’un dispositif médical de classe I.

L’intérêt clinique potentiel :

• objectivation des contractions,

• standardisation partielle de l’évaluation,

• amélioration du feedback patient,

• meilleure compréhension du mouvement,

• exploitation non-invasive.

  
  

Mais, comme pour tout dispositif, l’usage doit rester supervisé, contextualisé et complémentaire à votre expertise clinique.

L’IA peut-elle réellement changer votre pratique ?

Voici les bénéfices les plus cités par les thérapeutes utilisant des solutions intelligentes :

1. Feedback immédiat et compris par la patiente

L’IA peut dire plus que “la courbe monte ou descend” :elle distingue une vraie contraction, un effort parasite, une mauvaise posture ou un relâchement incomplet.

2. Standardisation et objectivité

L’évaluation n’est plus dépendante d’une seule méthode manuelle ou d’un ressenti. Cela rassure certaines patientes et facilite le suivi.

3. Motivation accrue

Les patientes voient leurs progrès, ce qui augmente l’adhésion — un facteur essentiel dans la réussite de la rééducation périnéale.

4. Possibilité de suivi à distance

Certaines technologies permettent un travail guidé entre les séances, en toute sécurité.

Les limites et précautions

Même si l’IA ouvre beaucoup de portes, elle ne remplace pas la clinique.

• Certaines patientes préfèrent éviter les outils connectés (âge, aisance digitale, intimité).

• L’IA dépend de la qualité des données : capteurs mal placés = mauvaise interprétation.

• Les dispositifs doivent obéir au cadre réglementaire (RGPD, DM, sécurité des données).

• L’IA n’a pas conscience du contexte, de la douleur, de la posture globale, du vécu.

• Les études cliniques restent encore limitées en nombre et en taille d’échantillon.

Bref : l’IA enrichit la séance, mais ne la remplace jamais.

Conclusion : l’IA est déjà là… mais à ses débuts

La rééducation périnéale entre progressivement dans l’ère du numérique.L’IA n’est pas encore systématique, mais elle est déjà présente dans :

• l’imagerie,

• la détection de contraction,

• le biofeedback avancé,

• les dispositifs connectés,

• et certains outils intégrant une analyse en temps réel.

La France n’est pas en retard :des solutions émergent, dont Blueback, qui applique une IA embarquée au périnée de manière innovante et non invasive.

L’IA va certainement évoluer, mais son rôle restera clair :vous assister, pas vous remplacer.

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Sources (sélection courte et neutre)

• Bo et al., Pelvic floor muscle training evidence review, Journal of Women’s Health.

• Ashton-Miller & DeLancey, The functional anatomy of the pelvic floor, Obstetrics & Gynecology.

• Hung et al., Automated pelvic floor ultrasound analysis using deep learning, Scientific Reports.

• Reimers et al., Digital therapeutics for pelvic floor disorders, JAMA.

• ICS (International Continence Society), abstracts liés à l’IA et PFMT.