Intelligence ambiante dans l’habitat

Publié le ven 9 Oct 2020

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Objectif du projet: Mesure d’activités humaines dans l’habitat

Solutions IoT à faibles coûts, non intrusives, non contraignantes

Mots clésDomaines d’applicationMéthodologieSavoir-faireProblématique scientifiqueRésultatsPartenariatsContacts

Mots clés :

Mesure d’activités humaines, IoT Internet des objets, fusion d’information, gestion des faux positifs, gestion des incertitudes

Domaines d’application

  • Aide au maintien à domicile de personnes en situation de fragilité

    • mesure au domicile de modalités liées à la fragilité de l’habitant
    • système de recommandation à destination
      • de la personne elle-même
      • de la famille
      • des aidants
      • du corps médico-social
  • Briques technologiques :
    • Localisation indoor par dispositifs non portés et non intrusifs (en particulier sans caméra)
    • Actimétrie
    • Mesure d’habitudes et de changement d’habitudes

Méthodologie

  • Intégration de connaissances expertes dans l’étude (praticiens, experts du domaine)
  • Fusion d’informations multi modales, multi-sources par IoT
  • Gestion des informations imparfaites : imprécises, incertaines, incomplètes voire contradictoires
  • Aide à la décision intégrant la mise au point d’interfaces Homme-Machine / tableaux de bords adaptés à chaque profil utilisateur
  • Validation expérimentale
  • Respects de la vie privée et règlementation des données de santé le cas échéant

Savoir-faire engagés dans le projet

  • Techniques d’identification de situations à partir des mesures de l’habitat :
    • Fusion d’information et théories associées (possibiliste, probabiliste, théorie de l’évidence).
    • Apprentissage, représentation, et exploitation des informations de haut niveau
    • Gestion des incertitudes, incomplétudes des données
  • Maîtrise des principales techniques Machine Learning de l’Intelligence Artificielle, ce qui permet d’identifier celle adaptée au problème à traiter
    • deep learning
    • data mining
    • classification supervisées et non superviseés (FCM, KNN, Random Forest, SVM)
  • Prototypage rapide d’objets sensibles (capteurs embarqués) et communicant (IoT). Maîtrise des outils de l’embarqué (nano-ordinateurs, micro-contrôleur).
  • Prototypage rapide d’application d’interconnexion d’objets connectés et intelligents.

Problématiques scientifiques abordées

  • Mesure de l’activité humaine (actimétrie) à partir de capteurs (de préférence non-portés, non-intrusifs)
  • Modélisation et Identification de situations et activités humaines, gestion des informations imparfaites associées
  • Explicabilité des résultats : apporter de la sémantique, du sens à la mesure.

Résultats

Ce projet a abouti à la production d’un modèle de représentation abstrait de l’habitat permettant l’identification automatique de situations. Cette approche est en cours d’application dans la réalisation d’un showroom intelligent.

Publications issues du projet:

An approach to express measurement results in ontologies of facts
Eric Benoit,
Cedric Deffo SikounmoStéphane Perrin.
IMEKO world congress, Sep 2018, Belfast, United Kingdom, ⟨10.1088/1742-6596/1065/7/072007⟩

Uncertainty management of situations in a housing use context
Cedric Deffo SikounmoStéphane PerrinEric Benoit
2017 IEEE Int. Conf. on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA 2017), Jun 2017, ANNECY, France. pp.129-134, (10.1109/CIVEMSA.2017.7995314)

Modeling of the situations in an intelligent connected furnitures environment
Cedric Deffo SikounmoEric BenoitStéphane Perrin.

The Tenth Int. and Interdisciplinary Conf. on Modeling and Using Context (CONTEXT 2017), Jun 2017, PARIS, France. pp.381-394, ⟨10.1007/978-3-319-57837-8_32⟩

States measurement in a context of intelligent connected furnitures
Cedric Deffo SikounmoEric BenoitStéphane Perrin.

2016 Joint IMEKO TC1-TC7-TC13 Symposium “Metrology across the Sciences: Wishful Thinking?”, Aug 2016, Berkeley, USA, ⟨10.1088/1742-6596/772/1/012003⟩

Partenariats

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