Mesurer la marche au smartphone : l’outil et la méthode MARCHE

En rééducation neurologique, le progrès est lent et souvent invisible à l’œil. Le mesurer, c’est le rendre opposable — au patient, au prescripteur, à soi-même. La vitesse de marche est l’un des indicateurs les plus simples et les plus robustes pour cela : on la chiffre en quelques secondes, et elle prédit des issues majeures. Encore faut-il la mesurer juste, et lire honnêtement ce qu’elle dit — et ce qu’elle ne dit pas. C’est exactement l’objet de cet outil et de la méthode MARCHE.

Pourquoi mesurer la vitesse de marche ?

Réponse directe : parce que peu d’indicateurs aussi rapides à obtenir sont aussi prédictifs. La vitesse de marche a été surnommée le « sixième signe vital » (Fritz & Lusardi, 2009). Dans une analyse poolée de neuf cohortes (34 485 adultes de 65 ans et plus), chaque gain de 0,1 m/s s’accompagne d’environ 12 % de risque de décès en moins (HR 0,88 ; IC95 % 0,87-0,90 ; Studenski, JAMA 2011 — données observationnelles solides et graduées). Elle situe aussi le niveau fonctionnel : en dessous de 0,4 m/s la marche reste surtout domiciliaire ; entre 0,4 et 0,8 m/s les sorties sont limitées ; au-delà de 0,8 m/s la marche en communauté devient possible (Perry, 1995). Ce sont des repères de population : ils n’établissent ni diagnostic ni pronostic individuel.

L’outil ci-dessous calcule la vitesse moyenne sur un à trois essais, situe le patient sur ces repères et, si vous saisissez une mesure précédente, indique si l’écart dépasse le bruit de mesure (le seuil s’ajuste à la population). Tout est calculé localement, dans votre navigateur.

La méthode MARCHE : six gestes pour une mesure qui tient

Mesurer, c’est facile. Mesurer juste, c’est une discipline. MARCHE résume six gestes, chacun adossé à une preuve. L’acronyme se lit en surface ; les notes précisent le niveau de preuve.

M — Mesurer toujours pareil

Fixez le protocole une fois pour toutes et n’en changez plus : même distance chronométrée (le segment stabilisé, hors zones d’accélération et de décélération d’environ 2 m), même consigne mot pour mot (« allure habituelle » ou « allure rapide » — jamais l’une pour l’autre), même chaussage, même aide technique, même moment (en maladie de Parkinson, notez la phase ON/OFF). La longueur exacte — 5, 8 ou 10 m — importe peu si les zones de départ et d’arrêt sont neutralisées de façon identique.

Niveau modéré — l’effet de la distance (5/8/10 m) est nul si les zones sont neutralisées (Ng 2012, PMID 22234320 ; Ng 2013, PMID 23478456) ; protocole de référence APTA, chronométrage sur le segment stabilisé (Cleland 2023, PMID 37757594).

A — Automatiser le top-départ

Le déclenchement et l’arrêt manuels du chronomètre ajoutent le temps de réaction de l’opérateur, au départ comme à l’arrivée. Définir le début et la fin de façon non ambiguë — idéalement en laissant la vidéo découper le segment stabilisé — retire cette variabilité d’opérateur. C’est un gain de reproductibilité, pas de justesse absolue : le but est que deux mesures du même patient soient comparables, pas qu’elles égalent un laboratoire.

Principe de métrologie (et non une mesure clinique) : réduire la variance liée à l’opérateur améliore la répétabilité de la mesure.

R — Répéter puis moyenner

Le premier essai est souvent plus lent (familiarisation) : prévoyez un essai d’échauffement, puis enregistrez et moyennez au moins trois essais. La vitesse confortable est très reproductible au sein d’une séance (ICC > 0,90) ; moyenner réduit l’erreur de mesure et rapproche le résultat d’une référence. Gardez toutefois en tête que la reproductibilité d’un jour à l’autre — celle qui compte pour suivre un patient — est seulement bonne, pas parfaite.

Niveau modéré — amélioration entre le 1er et le 2e essai, puis fiabilité excellente (ICC 0,97) sur le meilleur de 2 essais (Andersen 2019, PMID 31281111) ; en auto-mesure smartphone, moyenner 3 essais porte l’accord avec la référence de r 0,86 à r 0,96 (Saito 2022, PMID 36267485).

C — Comparer le patient à lui-même

Ne comparez jamais le chiffre d’un appareil à celui d’un autre, ni à une norme extérieure. Une mesure markerless au smartphone porte un biais systématique (elle surestime la vitesse d’environ 0,11 m/s par rapport au laboratoire). La seule comparaison valide est intra-patient : même téléphone, même protocole, par rapport à la mesure de référence du patient. Son N = 1 est la seule référence qui compte.

Niveau : étude de validation (Keating 2026, PMID 41755175) — biais d’environ +0,11 m/s entre appareils, donc non interchangeables.

H — Hiérarchiser ce qu’on croit

Toutes les mesures ne se valent pas. Vitesse, cadence, longueur de pas : fiables, à rapporter. Rotations, plan frontal, variabilité, symétrie, double-appui : trop bruités en low-tech (accord faible, ICC d’environ 0,2 à 0,4) — ne les présentez pas comme des chiffres. Trier le signal du bruit, c’est la moitié du travail : un paramètre instable affiché avec deux décimales reste du bruit déguisé en donnée.

Niveau 1 — méta-analyse (Scataglini 2024, PMID 38894476) : spatio-temporel bon à excellent (ICC 0,81-0,98) ; plans frontal et transversal non valides. Variabilité et double-appui parmi les moins fiables, ICC d’environ 0,27 (Keating 2026, PMID 41755175).

E — Estimer le vrai changement (vs MDC)

Un écart n’est un progrès que s’il dépasse l’erreur de mesure : le changement minimal détectable (MDC), dérivé de la fiabilité (MDC95 d’environ 2,77 × SEM). Sous le MDC, l’écart peut n’être que du bruit. Et le MDC dépend de la population : environ 0,15 m/s en AVC chronique (indexé sur la vitesse de base), 0,18 en maladie de Parkinson, jusqu’à 0,30 en AVC subaigu. À ne pas confondre avec le changement cliniquement important (MCID, environ 0,10 m/s) : l’idéal dépasse les deux — un progrès à la fois réel (au-delà du MDC) et utile (au-delà du MCID).

Niveau : études de fiabilité — MDC95 indexé sur la vitesse de base en AVC chronique 0,10-0,18 m/s (Lewek & Sykes 2019, PMID 30702510) ; environ 0,30 en AVC subaigu (Fulk 2008, PMID 18463550) ; 0,18 en Parkinson (Steffen 2008, PMID 18356292). MCID à distinguer du MDC (Perera 2006, PMID 16696738).

Smartphone ou laboratoire : que mesure-t-on vraiment ?

Réponse directe : le smartphone mesure très bien ce qui est lent et global (vitesse, cadence), mal ce qui est fin et angulaire (rotations, variabilité) — et il n’est pas validé en pathologie neurologique. D’où une règle simple : s’en servir pour suivre un patient, jamais pour poser une mesure absolue. Le tableau ci-dessous gradue, paramètre par paramètre, ce qu’on peut honnêtement affirmer.

Ce qu’on mesure	Smartphone vs labo	Ce qu’on peut honnêtement en dire
Vitesse, cadence	Accord excellent (ICC 0,92-0,98)	Fiable pour suivre un même patient (même appareil, même protocole, 2-3 essais moyennés).
Longueur / temps de pas	Accord bon à excellent (ICC 0,81-0,92)	Fiable en suivi intra-patient. Ne pas comparer les chiffres bruts entre appareils.
Angles sagittaux (hanche, genou)	Écart d’environ 5 à 12° selon les études (MAE/RMSE)	Donne une tendance, souvent au-delà du seuil cliniquement utile (2-5°). Niveau des capteurs inertiels.
Rotations, plans frontal et transversal	Écart d’environ 6 à 30°, accord faible (ICC < 0,2)	Non fiable — ne pas s’en servir pour décider.
Variabilité, symétrie, double-appui	Accord faible (ICC d’environ 0,27)	Les paramètres les moins fiables : ne pas les quantifier.
Validité en neuro (AVC, Parkinson, SEP)	Quasi pas étudiée (validation surtout sujets sains)	Prudence : repère de suivi, pas une mesure diagnostique validée.

Sources : méta-analyse Scataglini 2024 (PMID 38894476) ; validation OpenCap vs OptoGait, Keating 2026 (PMID 41755175). Biais systématique d’environ +0,11 m/s entre appareils.

Pourquoi le faire quand même ? Pour une raison d’accès, pas de précision : un système de laboratoire coûte plus de 150 000 $ et mobilise des heures d’expert ; une mesure au smartphone, de 40 à 700 $, et environ 25 fois plus rapide (Uhlrich 2023, PMID 37856442). Démocratiser la mesure ne veut pas dire prétendre égaler le laboratoire — cela veut dire mesurer souvent, partout, avec rigueur, les quelques paramètres qui tiennent.

Les systèmes de capture sans marqueur sont comparables à la référence pour les paramètres spatio-temporels ; en revanche, ils manquent de validité et d’exactitude dans les plans transversal et frontal, et une standardisation des protocoles reste nécessaire avant tout usage clinique, avec une attention accrue aux populations de patients.

D’après la méta-analyse de Scataglini S et al. — Sensors 2024 (PMID 38894476)

Questions fréquentes

Faut-il un matériel particulier ?

Non. Un smartphone, un couloir dégagé et une distance connue suffisent. L’outil tourne entièrement dans votre navigateur : aucune donnée n’est transmise ni stockée. Il calcule la vitesse moyenne, situe le patient sur les repères fonctionnels et, si vous saisissez une mesure précédente, indique si l’écart dépasse le seuil de changement réel de la population concernée.

Puis-je comparer la vitesse mesurée au smartphone à celle d’un tapis ou d’un autre appareil ?

Non. Les appareils ne sont pas interchangeables : une mesure markerless surestime la vitesse d’environ 0,11 m/s par rapport au laboratoire (Keating 2026). La seule comparaison valide est intra-patient : même téléphone, même protocole, par rapport à la mesure de référence du patient. C’est la règle « C » de la méthode MARCHE.

Cet outil pose-t-il un diagnostic ou un pronostic ?

Non. C’est une aide au raisonnement et au suivi, destinée aux professionnels de santé. Il ne remplace ni le bilan kinésithérapique ni le jugement clinique, et la mesure de la marche au smartphone n’est pas validée comme mesure en pathologie neurologique. Les repères affichés sont des repères de population, pas des seuils individuels.

Pour aller plus loin

• Legendre Momentum — la démarche : pourquoi quantifier la rééducation neuro, et la formation « marche avancée » à venir.
• Le parcours et la méthode : clinique neuro, sport élite et science des données au service de la mesure du mouvement.
• Rééducation neurologique : le silo clinique (AVC, Parkinson, sclérose en plaques, maladies neuromusculaires).

Contenu éducatif destiné aux professionnels de santé. Ne se substitue ni au raisonnement clinique ni à une évaluation individuelle. Ne constitue ni un diagnostic ni un pronostic. Les actes de kinésithérapie sont réalisés dans le cadre d’une prise en charge sur prescription médicale.

Sources scientifiques

• Studenski S, et al. Gait speed and survival in older adults. JAMA. 2011 (PMID 21205966). DOI (d’après PubMed)
• Fritz S, Lusardi M. White paper: « walking speed: the sixth vital sign ». J Geriatr Phys Ther. 2009 (PMID 20039582) (d’après PubMed)
• Perry J, et al. Classification of walking handicap in the stroke population. Stroke. 1995 (PMID 7762050). DOI (d’après PubMed)
• Lewek MD, Sykes R. Minimal detectable change for gait speed depends on baseline speed in individuals with chronic stroke. J Neurol Phys Ther. 2019 (PMID 30702510). DOI (d’après PubMed)
• Fulk GD, Echternach JL. Test-retest reliability and minimal detectable change of gait speed in individuals undergoing rehabilitation after stroke. J Neurol Phys Ther. 2008 (PMID 18463550). DOI (d’après PubMed)
• Steffen T, Seney M. Test-retest reliability and minimal detectable change on balance and ambulation tests… in people with parkinsonism. Phys Ther. 2008 (PMID 18356292). DOI (d’après PubMed)
• Perera S, et al. Meaningful change and responsiveness in common physical performance measures in older adults. J Am Geriatr Soc. 2006 (PMID 16696738). DOI (d’après PubMed)
• Cleland BT, et al. Concurrent validity of walking speed measured by a wearable sensor and a stopwatch during the 10-meter walk test in individuals with stroke. Gait Posture. 2023 (PMID 37757594). DOI (d’après PubMed)
• Andersen CW, Kristensen MT. Performance stability and interrater reliability of culturally adapted 10-meter walking test for Danes with neurological disorders. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2019 (PMID 31281111). DOI (d’après PubMed)
• Saito Y, et al. Evaluation of the validity and reliability of the 10-meter walk test using a smartphone application among Japanese older adults. Front Sports Act Living. 2022 (PMID 36267485). DOI (d’après PubMed)
• Ng SSM, et al. Walkway lengths for measuring walking speed in stroke rehabilitation. J Rehabil Med. 2012 (PMID 22234320). DOI (d’après PubMed)
• Ng SSM, et al. Assessing the walking speed of older adults: the influence of walkway length. Am J Phys Med Rehabil. 2013 (PMID 23478456). DOI (d’après PubMed)
• Scataglini S, et al. Accuracy, validity, and reliability of markerless camera-based 3D motion capture systems versus marker-based systems in gait analysis: a systematic review and meta-analysis. Sensors. 2024 (PMID 38894476). DOI (d’après PubMed)
• Keating CJ, et al. Smartphone-based markerless motion capture for spatiotemporal gait assessment: OpenCap versus OptoGait. Sensors. 2026 (PMID 41755175). DOI (d’après PubMed)
• Uhlrich SD, et al. OpenCap: human movement dynamics from smartphone videos. PLoS Comput Biol. 2023 (PMID 37856442). DOI (d’après PubMed)