Approche automatique d’analyse et de contrôle de l’usage domotique pour l’autonomie des personnes dépendantes

Home Automation Monitoring for Assisted Living Services and Healthcare

• Auteur / Autrice : Thi Bich Thanh Truong
• Direction : Jean-Philippe Diguet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : STIC
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Lorient
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère)
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biotélévigilance

Capteurs (technologie)

Handicapés

Soins à domicile

Personnes âgées dépendantes

Domotique

Mots clés libres

Classification non supervisée

Identification de scénarios

Détection d'anomalies

Résumé

With the development of technology and information, there are more and more opportunities and challenges for healthcare and assistance services for disabled people as well as the elderly. In this context, this PhD work proposes and demonstrates a new solution for home monitoring. Our approach is based on the idea that existing home automation and multimedia services provide some relevant information to be used as available sensors for remote monitoring. Through the analysis of user habits, our work includes two steps. In the first step, we automate a scenario identification, based on a combination of data mining, AI, graph theory and operational research algorithms to offer scenarios self adapting to user capabilities, while facilitating user access to the services. In the second step, this sensor information is used for alert management based on the anomaly detection, meaning a deviation of usual habits. These two steps provide a low level and non-intrusive personal monitoring while giving people more autonomy and confidence in their environments. A simulation model is developed in a first stage for the generation of user database without waiting for months monitoring user activities. This simulation data allows us to develop, tune and evaluate different aspects of our approach, before being applied in a real context. Then an experimentation through the IR recording is realized to monitor the user activities. The results of these real data allow us to evaluate the performance as well as the efficiency of our solution.

Avec le développement des technologies de l’information et de la communication, les logements individuels et collectifs sont de plus en plus souvent équipés de solutions domotiques dont le coût décroît, augmentant ainsi le niveau de confort des habitants. Il en résulte de nombreux challenges mais aussi opportunités concernant les soins de santé et les services d’assistance pour les personnes dépendantes, qu’elles soient handicapées ou âgées. La domotique est une technologie simple d’utilisation et par ailleurs nous observons que la maîtrise des technologies de l’information progresse rapidement parmi les populations âgées. Les personnes dépendantes peuvent donc bénéficier de ces technologies pour compenser leurs handicaps et ainsi continuer à vivre mieux et plus longtemps chez elles. Outre l’intérêt économique, les statistiques montrent que le maintien à domicile est un critère favorisant l’autonomie et l’espérance de vie. Il en est de même pour les personnes handicapées qui souhaitent augmenter leur degré d’autonomie à travers l’utilisation de systèmes domotiques. Les services d’aide aux personnes en situation de handicap deviennent dès lors l’objet d’enjeux économiques et sociaux importants qui imposent de faire évoluer les systèmes de santé pour répondre à ces besoins grandissants. Dans ce contexte, les travaux de cette thèse visent à apporter une nouvelle contribution à l’assistance technique des personnes dépendantes à domicile. L’idée originale de notre approche réside dans le fait que les systèmes domotiques et multimédias existants apportent des informations suffisamment pertinentes pour être utilisées en tant que capteurs pour une télésurveillance, légère et peu intrusive, d’une personne à domicile. À travers l’analyse des habitudes de l’utilisateur, notre approche comprend deux étapes originales. Dans une première étape, nous réalisons une identification automatique de scénarios. La solution proposée repose sur une combinaison d’algorithmes de fouille de données (data mining), d’intelligence artificielle, de théorie des graphes et de recherche opérationnelle pour proposer des scénarios d’usage qui soient adaptés à la capacité motrice de l’utilisateur en lui facilitant l’accès aux services. Un scénario d’usage est une suite d’activations automatiques (ou pas à pas) de services multimédias et domotiques. Dans une deuxième étape, les informations de ces capteurs fictifs sont utilisées pour la gestion d’alertes qui s’appuie sur la détection automatique d’anomalies. Une anomalie correspond à une déviation par rapport à certaines habitudes de vie de la personne, ces habitudes sont une suite d’activités domotiques automatiquement identifiées comme très fortement probables et clairement caractérisées. Ces deux étapes permettent de proposer une télésurveillance à domicile non intrusive, simple à mettre en œuvre et peu coûteuse. Elle permet aux personnes en situation de handicap d’une part de retrouver un certain degré d’autonomie à travers la proposition automatique de services et d’autre part de gagner en confiance au sein d’un environnement plus simplement contrôlable et qui en quelque sorte peut veiller sur elles au travers de la notification d’alertes détectant les anomalies. Un simulateur, intégrant tous les modèles élaborés, a été développé dans une première phase pour la génération de la base de données de l’utilisateur, évitant ainsi l’attente de quelques mois d’observation. Ces données de simulation nous permettent de développer, régler, tester et évaluer différentes stratégies pour notre approche, avant de l’appliquer dans un contexte réel. Ensuite, une expérimentation, sur le site de Kerpape, a été mise en œuvre via l’enregistrement des signaux infrarouges et sur l’utilisation de systèmes domotiques et multimédias. Les résultats de ces données réelles nous permettent d’évaluer la performance ainsi que l’efficacité de notre solution. Une méthodologie simple de mise en œuvre a été proposée. Elle inclut dans la boucle l’utilisateur ainsi que les ergothérapeutes et le personnel médical qui doivent valider les scénarios ainsi que les alertes proposées et évaluées par le système. Le déploiement simple est aussi un point fort de l’approche dans le contexte de l’assistance à domicile. Le capteur étant le système domotique lui-même, l’installation est uniquement logicielle. Elle repose sur la définition de services Web génériques avec un nombre limité de paramètres à destination des différents utilisateurs. Ce travail s’inscrit dans le cadre de la collaboration entre le Lab-STICC, l’UBS et le centre de Kerpape, il se prolongera par la mise en œuvre de l’approche au sein des futures installations domotiques.