Le vieillissement est un phénomène complexe ; 30% de la population française en 2020 est considérée comme âgée. Le diagnostic en gériatrie devient donc un enjeu majeur pour notre société pour prévenir et guérir les pathologies liées à l’âge. L’évolution des technologies, avec notamment la réalité virtuelle, permet de développer de nouvelles méthodes de diagnostic plus ludiques. Cycléo est un simulateur de vélo, adapté aux personnes âgées, utilisé actuellement de manière récréative dans des établissements pour seniors. Au cours de son utilisation, le vélo enregistre différentes données comportementales. Dans cette thèse, nous souhaitons répondre à la question suivante : est-il possible de transformer cet appareil de loisir en un outil d’aide au diagnostic gériatrique? Pour ce faire, nous avons utilisé différentes méthodes de traitement du signal (entropie, corrélation croisée, entropie croisée, décomposition modale empirique, diagramme de Bland-Altman, ...) sur les données enregistrées par le vélo. Ce travail préliminaire se structure en deux parties. Dans un premier temps, nous avons considéré les données de Cycléo lors d’un usage récréatif afin d’étudier le rôle de différentes conditions d’utilisation et l’influence de l’âge sur nos résultats. Dans un second temps, nous avons intégré Cycléo dans un protocole d’essai clinique. Notre objectif était d’étudier les éventuelles correspondances entre nos résultats et ceux obtenus grâce à l’utilisation du tapis de marche couramment employé dans les diagnostics gériatriques.