WATCH : technologie d'alerte sans fil pour le soin des aînés à la maison

L’assistance ambiante est un domaine en plein essor qui mobilise les technologies de l’Internet des objets afin de soutenir les personnes en perte d’autonomie à domicile. En combinant capteurs portables, systèmes audio-visuels et informatique omniprésente, ces solutions visent à améliorer la qualité de vie des usagers tout en compensant l’indisponibilité des proches aidants. Les personnes âgées représentent une population prioritaire, en raison de leur vulnérabilité accrue, notamment face à l’isolement social, un facteur de risque reconnu pour la santé mentale et physique, souvent plus dangereux que l’obésité ou l’inactivité physique. Bien que des solutions commerciales existent, elles demeurent souvent coûteuses, peu adaptées au contexte de vie réel des aînés, et négligent les besoins spécifiques des aidants naturels. Ce mémoire présente le système WATCH (Wireless Alerting Technology for elderly Care at Home, Technologie d’alerte sans fil pour le soin des aînés à la maison), une solution d’assistance ambiante qui favorise l’autonomie décisionnelle de l’utilisateur, en le notifiant en premier lieu lors de situations potentiellement anormales, avant d’impliquer son réseau de soutien. Le système s’appuie sur une architecture lambda distribuée, intégrant divers capteurs (montres connectées, capteurs de contact, de mouvement et de température), et permet un suivi géopositionnel discret. L’étude se décline en deux phases : d’abord des tests en laboratoire pour valider la robustesse des composants et l’ergonomie des interfaces, suivis d’une étude longitudinale sur deux ans auprès d’une participante âgée et de son aidante principale, afin d’évaluer l’usage réel, l’acceptabilité et l’efficacité du système dans un contexte domestique. Les résultats démontrent une disponibilité opérationnelle de 80% sur l’ensemble de la période, avec un délai moyen de notification inférieur à deux secondes. L’intégration multisensorielle permet de détecter diverses anomalies, tout en minimisant les fausses alertes à moins de 1%, grâce à l’usage d’algorithmes de traitement distribués basés sur MapReduce. Parmi les principaux défis relevés figurent la gestion de la connectivité en condition réseau variable et la nécessité de garantir un fonctionnement transparent pour l’utilisateur final. Bien que les résultats soient prometteurs, des recherches supplémentaires impliquant un échantillon plus large sont nécessaires pour confirmer la généralisabilité du modèle. Ce projet contribue au champ de l’assistance ambiante en proposant une approche fiable, adaptative et éthiquement centrée sur l’humain, visant à réduire l’isolement social des aînés tout en soutenant leurs aidants. Une version préliminaire de ce travail a fait l’objet d’une publication dans les actes de la conférence internationale sur l’informatique omniprésente et l’intelligence ambiante (UCAmI 2024 : Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence), en annexe, témoignant de l’intérêt croissant de la communauté académique pour les solutions technologiques et adaptatives en soutien au vieillissement à domicile [1].