# Encord lance EMG-1, le plus grand jeu de données ouvert de signaux musculaires

> Ce nouveau jeu de données associe plus de 300 heures d’enregistrements EMG de l’avant-bras à des vidéos à la première personne. Il réduit de 25 % l’erreur de suivi du bout des doigts.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/fr/encord-launches-emg-1-the-biggest-open-dataset-of-muscle-signals-for-robot-train

Encord a publié EMG-1, une collection open source réunissant plus de 300 heures de données synchronisées sur les signaux musculaires (EMG) et de vidéos à la première personne. Ce jeu de données est environ 30 fois plus volumineux que tout autre ensemble public comparable. Les tests ont montré que l’ajout des données EMG aux vidéos réduisait de 25 % l’erreur de suivi du bout des doigts et de 35 % les erreurs lors de brèves interruptions visuelles. Les chercheurs peuvent télécharger les données sur encord.com/data-labs.

## Les faits

- Plus de 300 heures d’enregistrements EMG et vidéo
- Publié le 2026-10-20

## Pourquoi c'est important

Les équipes de robotique peuvent améliorer le suivi de la position des mains lorsque celles-ci sont masquées, pour rendre les manipulations des robots industriels plus fiables.

## Sources et références

1. [ENCORD RELEASES EMG-1, THE LARGEST OPEN DATASET LINKING MUSCLE SIGNALS TO ROBOTIC AI DEVELOPMENT](https://www.prnewswire.com/news-releases/encord-releases-emg-1-the-largest-open-dataset-linking-muscle-signals-to-robotic-ai-development-302914344.html) – PR Newswire RSS, 2026-10-20

Dernière mise à jour: 2026-10-20