La lecture d’une analyse quantifiée de la marche nécessite un apprentissage qui peut être long. Pouvoir lire chacune des courbes isolément ne signifie pas nécessairement que l’on soit capable de « croiser » les données pour interpréter le mouvement dans sa complexité. Il est donc important de disposer d’outils permettant d’un rapide « coup d’œil » de jauger de la qualité de la marche d’un patient. Dans cet esprit, le Gillette Gait Index (GGI, précédemment nommé Normalcy Index) a été proposé. Il s’agit de « mesurer » la distance entre la marche étudiée et la marche asymptomatique. En 2008, un autre index a été développé dans le but de remplacer le GGI : le Gait Deviation Index (GDI). La motivation des auteurs à vouloir remplacer le GGI, aujourd’hui très utilisé, repose sur la présence de paramètres spatio-temporels dans le calcul. Les auteurs remarquent à juste titre que bien souvent, si la cinématique de marche est très altérée, les paramètres spatio-temporels peuvent être dans la norme. Ces derniers diminueraient donc la capacité de l’index à mesurer les anormalités de la marche. Le Gait Deviation Index a donc été développé sur la base d’un algorithme de reconnaissance faciale et ne retient que la cinématique.