L’activité physique, essentielle pour la prise en charge du diabète de type 1, reste un défi en raison de la variabilité glycémique et du risque d’hypoglycémie. Si les systèmes de délivrance automatisée d’insuline améliorent le contrôle glycémique au repos, ils peinent lors de l’effort à cause de la cinétique lente de l’insuline sous-cutanée et du délai de mesure des capteurs. La gestion optimale repose sur l’anticipation : il est recommandé d’élever la cible glycémique 1 à 2 heures avant l’effort pour réduire l’insuline active. Si l’exercice suit un repas, une réduction du bolus de 25 à 33 % est nécessaire. Un enjeu crucial est d’éviter la « contre-attaque » insulinique : des apports glucidiques excessifs ou des corrections manuelles peuvent pousser l’algorithme à délivrer de l’insuline par erreur, provoquant une hypoglycémie réactionnelle. Dans la vie courante, l’adhésion aux recommandations est faible, avec moins de 10 % des patients ajustant proactivement leur traitement. L’éducation doit donc porter sur un « désapprentissage » des anciens réflexes au profit d’une stratégie adaptée à la logique algorithmique. L’objectif est de maintenir le patient dans une zone de « performance et de sécurité » individualisée, en calibrant finement les apports glucidiques selon les flèches de tendance du capteur.

Physical activity is a cornerstone of type 1 diabetes management, yet it remains a challenge due to glycemic variability and the risk of hypoglycemia. While automated insulin delivery systems significantly improve glucose control at rest, they face limitations during exercise due to the slow kinetics of subcutaneous insulin and the physiological lag in sensor glucose readings. Optimal management relies on proactive anticipation: it is recommended to raise the glucose target 1 to 2 hours before exercise to effectively reduce insulin on board. If exercise occurs within 2 hours of a meal, the prandial bolus should be reduced by 25% to 33%. A critical challenge is preventing the insulin “counter-attack”: excessive carbohydrate intake or manual corrections can trigger the algorithm to deliver inappropriate insulin, leading to reactive hypoglycemia. In real-world conditions, adherence to these recommendations is low, with fewer than 10% of patients proactively adjusting their treatment. Patient education must focus on “unlearning” old habits in favor of strategies aligned with algorithmic logic. The goal is to maintain the user within an individualized “performance and safety” zone by finely calibrating carbohydrate intake based on the sensor's trend arrows.