Maison intelligente : que mesurent les capteurs d’activité de la vie quotidienne ? (2)

Dans la méthode de mesure en laboratoire, les participants complètent un questionnaire de mesure des problèmes de la vie quotidienne (Everyday Problems Test) à l’aide d’un crayon, et doivent réaliser des tâches simulées impliquant plusieurs domaines d’activités (faire des courses, prendre un moyen de transport, préparer les repas).

Le traitement des données des capteurs (data mining) doit analyser une très grande quantité d’informations. En effet, l’appartement expérimental de l’Université de l’Etat de Washington est construit sur deux niveaux et comporte cinquante-et-un capteurs de mouvement, d’ouverture/fermeture de porte, de consommation électrique, de température, d’utilisation du pilulier… Les événements enregistrés par les capteurs doivent être codés à la main pour les relier à des activités spécifiques, et les données annotées sont ensuite analysées par des modèles mathématiques (réseaux neuronaux) pour analyser les huit activités prises séparément et dans leur ensemble. Les résultats montrent une corrélation significative entre le score d’observation directe et le score fonctionnel calculé à partir des données des capteurs de mouvement.

Parsey C et al. Advancing Rehabilitation Technology for an Aging Society (RESNA/ICTA) Conference, Toronto (Canada), 5-8 juin 2011. Communication 69538. http://web.resna.org/conference/proceedings/2011/RESNA_ICTA/parsey-69538.pdf (texte intégral).