Solutions innovantes Présentation des lunettes connectées équipées de capteurs miniatures

Des chercheurs ont mis au point des lunettes intelligentes équipées de minuscules capteurs qui captent l'énergie mécanique générée par les mouvements du visage et la transforment en énergie électrique.

Illinois/États-Unis – Qu'il s'agisse de cligner des yeux, de sourire, de serrer les mâchoires ou de hausser les sourcils, les visages sont constamment en mouvement — et génèrent ainsi de minuscules quantités d'énergie.

Aujourd'hui, les ingénieurs de l'université Northwestern mettent cette énergie à profit.

Dans le cadre d'une nouvelle étude, l'équipe a mis au point un tout nouveau type de lunettes intelligentes équipées de minuscules capteurs qui captent l'énergie mécanique issue des mouvements du visage et la transforment en énergie électrique. Même un clignement rapide des yeux ou le faible pouls d'une artère fournissent suffisamment d'énergie mécanique pour activer ces capteurs ultrasensibles.

Pour tester leurs capteurs autonomes, les chercheurs ont utilisé ces lunettes afin de détecter le serrement de la mâchoire, le claquement des dents, le clignement des yeux et le haussement des sourcils. Non seulement les lunettes ont su distinguer ces mouvements des activités quotidiennes telles que parler et manger, mais elles ont également reconnu le claquement des dents avec une précision de 99 % et le serrement de la mâchoire avec une précision de 96 %.

Cette avancée pourrait ouvrir la voie à des lunettes ordinaires capables de surveiller en continu la santé cardiovasculaire, le bruxisme (serrement involontaire de la mâchoire et grincement des dents), la fatigue, les comportements alimentaires et d’autres activités tout au long de la journée — sans batteries encombrantes ni recharges régulières.

Les chercheurs présenteront ces travaux, baptisés « Glassteng », le jeudi 15 octobre à 16 h, heure standard de Chine (4 h du matin, heure de l’Est), lors de la conférence Ubicomp/ISWC 2026, un événement de premier plan consacré à l’informatique omniprésente, ubiquitaire et portable. « Glassteng : détection, à l’aide d’un nanogénérateur triboélectrique auto-alimenté, du pouls, de l’activité de la mâchoire et de la partie supérieure du visage à partir de lunettes de tous les jours » fait partie de la session « Eyewear Computing ». L’article est disponible dans les actes du Symposium international ACM 2026 sur les ordinateurs portables.

« Le visage humain est une mine d’or de données de santé, ce qui fait des lunettes de tous les jours le dispositif portable idéal », a déclaré Nivedita Arora, de l’université Northwestern, qui a dirigé ces travaux. « En général, les dispositifs portables enregistrent les données de santé, comme la fréquence cardiaque, au niveau du poignet. Mais les gens doivent penser à porter ces trackers et à les retirer pour les recharger. Notre idée repose sur le fait que la moitié de la population porte déjà des lunettes. Nous pouvons transformer ces lunettes en appareils portables sans demander aux gens de changer leurs habitudes et leurs comportements. »

Spécialiste de l’électronique auto-alimentée, Mme Arora est professeure adjointe titulaire de la chaire Breed en génie électrique et informatique et en sciences de l’informatique à la McCormick School of Engineering de l’université Northwestern, où elle dirige le laboratoire VAK (Vasudhaiva Kutumbakam) des systèmes incarnés. Raj Dave, Jovanis Prodanich et Yung-ching Lai — tous étudiants en master au laboratoire VAK Embodied Systems — sont les co-auteurs principaux de cette étude.

Un peu de statique, ça fait toute la différence

Au cœur de ces nouvelles lunettes se trouvent trois dispositifs fins comme du papier, appelés nanogénérateurs triboélectriques (TENG). Bien que leur nom puisse paraître compliqué, le phénomène qui les sous-tend est bien connu : l'électricité statique.

Quiconque a déjà frotté un ballon contre ses cheveux ou caressé le pelage d'un chat par une journée d'hiver sèche a déjà fait l'expérience de l'effet triboélectrique. Lorsque deux matériaux différents entrent en contact puis se séparent, des électrons peuvent passer d'un matériau à l'autre, générant ainsi une brève charge électrique.

Glassteng exploite ce même phénomène de base. Chaque capteur flexible est composé de couches de matériaux qui se pressent les unes contre les autres puis se séparent de manière répétée en réponse aux mouvements du visage. Un clignement des yeux, par exemple, exerce une pression sur un capteur. Une mâchoire serrée en active un autre. Même la pression subtile produite par le sang circulant dans une artère peut faire réagir les capteurs.

« Lorsque les couches se touchent puis se séparent, elles génèrent une très faible tension », a expliqué Arora. « Cela signifie que le mouvement même qui est mesuré fournit l'énergie mécanique nécessaire au fonctionnement du capteur. En d'autres termes, un clignement des yeux contribue à alimenter le capteur qui détecte ce clignement. »

Trois capteurs, de nombreux signaux

Afin de recueillir le plus d'informations possible, Arora et son équipe ont placé trois capteurs à des endroits stratégiques autour de la monture des lunettes. L'un d'eux est situé au niveau de l'arête nasale, près de l'artère angulaire et des muscles entourant les yeux. À cet endroit, il peut détecter le pouls ainsi que les clignements des yeux et les mouvements des sourcils. Un autre capteur est placé près de la tempe, où il détecte l'artère temporale superficielle ainsi que les mouvements de la mâchoire. Un troisième capteur est situé plus près de l'oreille, où il détecte les mouvements liés à la mastication et au serrement des dents.

Ensemble, ces trois capteurs offrent aux lunettes différents points de vue à partir desquels elles peuvent « percevoir » les mouvements du visage. Ces capteurs sont sensibles à toute une gamme de forces. Un pouls artériel — la force la plus légère testée par les chercheurs — a généré des signaux électriques d’environ 50 à 100 millivolts. Les clignements des yeux et les haussements de sourcils produisaient environ 200 à 500 millivolts. Les mouvements plus intenses de la mâchoire, notamment la mastication et le serrement des dents, généraient des signaux pouvant atteindre 1,5 volt.

« Ces différences confèrent aux différentes activités faciales des signatures électriques distinctives », a déclaré Arora.

Tout en portant le dispositif Glassteng, 20 participants ont effectué six activités : cligner des yeux, hausser les sourcils, serrer les dents, tapoter leurs dents, manger et parler. L'équipe de recherche a ensuite utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les schémas des signaux électriques et déterminer quelle activité chaque participant effectuait. Sur l'ensemble des six activités, le système a atteint une précision de 93,8 %.

« L’une des possibilités les plus passionnantes consiste à utiliser cette technologie pour transformer des comportements inconscients en opportunités de comportements constructifs », a déclaré le coauteur de l’étude, Nabil Alshurafa, maître de conférences en médecine préventive, en informatique et en génie électrique et informatique à Northwestern, où il enseigne à la Feinberg School of Medicine et à la McCormick School of Engineering de l’université Northwestern. «Imaginez des lunettes capables de détecter quand une personne serre les mâchoires et de l’inviter gentiment à se détendre, ou encore de détecter les moments où elle mange et de l’encourager à prendre conscience de ses habitudes. En combinant la détection des paramètres cardiovasculaires et comportementaux au sein d’une même plateforme à très faible consommation d’énergie, Glassteng ouvre la voie à l’étude des interactions entre les états physiologiques et les comportements quotidiens, ainsi qu’à la mise en place d’interventions personnalisées au moment où elles pourraient s’avérer les plus utiles. »

Consommation ultra-faible, avantages considérables

Au-delà de ce que Glassteng est capable de faire, un autre avantage majeur réside dans ce dont il n’a pas besoin : l’électricité. De nombreux appareils portables existants consomment de l’énergie en continu. Cette consommation constante entraîne des besoins énergétiques plus importants, qui nécessitent des batteries plus volumineuses, ce qui ajoute du poids et de l’encombrement. Les batteries doivent également être rechargées régulièrement, ce qui constitue un obstacle supplémentaire à une surveillance véritablement continue de la santé.

Les trois capteurs de Glassteng ne consomment au total que 4,1 microwatts, soit une consommation inférieure de plusieurs ordres de grandeur à celle de nombreuses technologies de détection classiques. Ils transmettent ensuite les données directement à un smartphone ou à une tablette via Bluetooth.

« À long terme, nous souhaitons mettre en place un traitement des données directement sur l’appareil », a déclaré Arora. « S’il détectait un événement physiologique, il pourrait disposer d’une intelligence intégrée à l’appareil, sans batterie, capable de fournir un retour d’information immédiat. Par exemple, s’il détectait un serrement de mâchoire, il pourrait immédiatement alerter l’utilisateur pour qu’il détende sa mâchoire. Je pense que ce n’est qu’une question de temps avant que les lunettes que nous portons au quotidien puissent surveiller notre santé. »

« L’avenir, ce ne sont pas seulement des appareils portables qui nous indiquent ce que nous avons fait », a déclaré Alshurafa, « mais des appareils portables qui nous aident à prendre conscience de ce que nous faisons sur le moment et à changer notre comportement. »

L'étude intitulée « Glassteng : détection, à l'aide d'un nanogénérateur triboélectrique auto-alimenté, de l'activité des pouls, des mâchoires et de la partie supérieure du visage à partir de lunettes de tous les jours » a été partiellement financée par Ansys.