Un système IA préserve la vie privée des seniors à domicile

Des chercheurs de l’Université Nottingham Trent (NTU) ont mis au point une solution de monitoring domestique destinée aux personnes âgées, éliminant le recours aux caméras intrusives ou aux dispositifs portables. Cette innovation résulte d’une collaboration avec Integrated System Technologies Ltd et repose sur un assemblage de technologies peu coûteuses : radar, capteurs de chaleur et prises connectées.

Le système intègre une intelligence artificielle capable de fusionner les données issues de ces trois sources pour identifier des événements sanitaires critiques, tels que chutes, crises cardiaques ou accidents vasculaires cérébraux. L’objectif principal est de permettre aux seniors de rester chez eux plus longtemps plutôt que d’intégrer des structures d’accueil médicalisé.

Une approche multimodale discrète

Dr Yangang Xing, chercheur principal à l’école d’architecture, design et environnement bâti de NTU, explique que cette combinaison technologique offre une vision complète de l’état du résident. Au-delà de la détection immédiate d’urgences, l’outil peut signaler une détérioration progressive de la mobilité ou des habitudes quotidiennes.

La détection des mouvements s’appuie sur un radar à ondes millimétriques, disposé discrètement dans plusieurs pièces. Les prises intelligentes, reliées aux appareils ménagers courants via le Wi-Fi, analysent les schémas comportementaux liés aux tâches journalières comme la préparation d’un repas ou l’utilisation d’un bureau. Parallèlement, des capteurs thermiques reconnaissent les postures corporelles — assis, debout, marche, allongé — sans révéler les traits faciaux ni l’identité personnelle.

Pour garantir la confidentialité, les images thermiques sont volontairement pixelisées et maintenues à basse résolution, empêchant ainsi la visualisation de détails anatomiques fins. L’algorithme apprend progressivement les routines spécifiques de chaque individu afin de repérer toute anomalie, qu’il s’agisse d’une urgence soudaine ou d’un déclin lent de la santé.

Validation expérimentale et perspectives

Lorsqu’une situation critique est identifiée, le système alerte les professionnels de santé et les proches, permettant une vérification du bien-être du résident, soit à distance, soit sur place. L’équipe a testé ces capteurs dans un environnement domestique simulé comprenant six configurations de pièces différentes, incluant chambres et salons avec divers agencements de mobilier.

Les essais ont enregistré une série d’activités pour évaluer la précision de la reconnaissance des mouvements et des postures. Les résultats indiquent que la performance globale augmente significativement lorsque les informations provenant de tous les capteurs sont combinées, prouvant l’efficacité supérieure de cette approche multimodale par rapport à des outils isolés.

Le projet implique également Dr Geoff Archenhold, Bilal Mohammed et Martin Harris d’Integrated System Technologies Ltd, ainsi que Dr Jordan J. Bird et Dr Isibor Kennedy Ihianle de l’école des sciences et technologies de NTU. Leur étude, intitulée « Privacy-Preserving Ambient Sensing for Activities of Daily Living: Multimodal Radar-Thermal Human Activity Recognition and Smart Plug Appliance Recognition », a été publiée dans la revue Sensors.

Dr Archenhold, directeur général d’Integrated System Technologies Ltd, souligne le potentiel de ce dispositif pour créer un environnement d’assistance ambiante où le logement surveille silencieusement l’état des occupants. Il note que des changements de mobilité, une inactivité prolongée, des perturbations du sommeil ou l’absence de routines habituelles peuvent signaler l’émergence de problèmes de santé.

Selon lui, cette technologie pourrait renforcer la confiance des personnes âgées dans leur capacité à mener leurs activités quotidiennes, tout en garantissant que leur suivi médical ne porte pas atteinte à leur vie privée.