En France, en 2008, le nombre de personnes âgées de 60 ans et plus est d'environ 13,5 millions. Il est estimé à 22,3 millions pour 2050. La plupart des personnes âgées vivent à domicile (soit 96% des personnes âgées de 60 ans et plus en 1999) et certaines vivent seules à domicile (27% en 1999). Les personnes âgées vivant seules à domicile sont sujettes à des risques liés au vieillissement à long terme (mauvaise alimentation, hygiène insuffisante, perte d'autonomie...). Pour assurer un minimum de sécurité aux personnes âgées qui souhaitent vivre le plus longtemps possible à leur domicile, on peut installer des capteurs dans leur habitat pour en faire un Habitat Intelligent pour la Santé (HIS). Cette installation permet un suivi à distance de l'occupant. Notre but est de parvenir à une reconnaissance automatique des activités réalisées quotidiennement par la personne suivie, afin de détecter une éventuelle perte d'autonomie. Nous nous intéressons aux HIS qui ne sont équipés que de capteurs non invasifs, non intrusifs (capteurs infrarouges et/ou contacts magnétiques). Ce type d'HIS, simple et respectueux de l'intimité de la personne, fonctionne de façon passive, c'est-à-dire sans avoir besoin du concours de l'occupant. Le travail de la thèse propose une méthode de traitement de données provenant des capteurs infrarouges passifs installés dans un HIS, afin de reconnaître les activités de la vie quotidienne (ou AVQ) réalisées par la personne âgée dans une journée, et de suivre l'évolution de son état d'autonomie. Cette méthode a été implémentée en Matlab et appliquée à des données réelles provenant d'HIS occupés par des personnes âgées vivant seules.

En France, en 2008, le nombre de personnes âgées de 60 ans et plus est d'environ 13,5 millions. Il est estimé à 22,3 millions pour 2050. La plupart des personnes âgées vivent à domicile (soit 96% des personnes âgées de 60 ans et plus en 1999) et certaines vivent seules à domicile (27% en 1999). Les personnes âgées vivant seules à domicile sont sujettes à des risques liés au vieillissement à long terme (mauvaise alimentation, hygiène insuffisante, perte d'autonomie...). Pour assurer un minimum de sécurité aux personnes âgées qui souhaitent vivre le plus longtemps possible à leur domicile, on peut installer des capteurs dans leur habitat pour en faire un Habitat Intelligent pour la Santé (HIS). Cette installation permet un suivi à distance de l'occupant. Notre but est de parvenir à une reconnaissance automatique des activités réalisées quotidiennement par la personne suivie, afin de détecter une éventuelle perte d'autonomie.<br />Nous nous intéressons aux HIS qui ne sont équipés que de capteurs non invasifs, non intrusifs (capteurs infrarouges et/ou contacts magnétiques). Ce type d'HIS, simple et respectueux de l'intimité de la personne, fonctionne de façon passive, c'est-à-dire sans avoir besoin du concours de l'occupant. Le travail de la thèse propose une méthode de traitement de données provenant des capteurs infrarouges passifs installés dans un HIS, afin de reconnaître les activités de la vie quotidienne (ou AVQ) réalisées par la personne âgée dans une journée, et de suivre l'évolution de son état d'autonomie. Cette méthode a été implémentée en Matlab et appliquée à des données réelles provenant d'HIS occupés par des personnes âgées vivant seules.

Nous avons déployé en milieu hospitalier des Habitat Intelligent pour la Santé composé d'un réseau de capteur infrarouges passifs et de l'infrastructure informatique permettant une fusion de données d'actimétrie en vue de dépister des variations d'état de santé de patients fragiles. Le choix de service de moyen et de long séjour avait pour objet d'avoir des lieux se rapprochant le plus possible d'un domicile tout en ayant un personnel suffisant comme étalon de l'HIS. Ceci nous a permis de conclure : 1. que l'HIS était acceptable et peu intrusif pour la population bénéficiaire potentielle. 2. que les capacités de détection d'alarme de l'HIS peuvent être modélisées et comparées à d'autres dispositifs mesurant la même grandeur (activité) dans le cadre de tableaux de fragilité ciblés. 3. nous avons vérifié notre modèle sur un exemple de chute chez un patient avec maladie à corps de Lewy. 4. que l'HIS peut répondre à une gestion de risque dans la norme ISOFDIS 14971. 5. qu'en absence de soutien par la solidarité nationale, l'HIS peut être amorti dès la première année dans le cas d'une dame âgée fragile faisant des décompensations cardiaques. Il y a donc une pertinence médico-socio-économique à mettre un dispositif de type HIS sur le marché potentiel que nous avons démontré par notre travail scientifique.

À l'horizon 2050, environ un tiers de notre population sera âgée de soixante-cinq ans et plus. Les travaux de l'équipe AFIRM du TIMC-IMAG visent à surveiller les personnes âgées à domicile pour détecter une perte d'autonomie le plus précocement possible. Pour ce faire, les travaux de cette thèse tentent d'objectiver les critères ADL ou les grilles de type AGGIR, en classifiant de manière automatique les différentes activités de la vie quotidienne d'une personne par l'intégration de capteurs, créant un Habitat Intelligent pour la Santé (HIS).<br />L'appartement HIS possède des détecteurs de présence infrarouges (localisation), des contacteurs de porte (utilisation de certaines commodités), un capteur de température et d'hygrométrie dans la salle de bains et des microphones (classification des sons/ reconnaissance de la parole avec l'équipe GETALP du LIG). Un capteur cinématique embarqué détecte les transferts posturaux (reconnaissance de formes avec la transformée en ondelettes) et les périodes de marche (analyse fréquentielle).<br />La première partie de ce manuscrit présente la réalisation du capteur cinématique et les algorithmes associés puis une première validation sur des sujets jeunes suivi de la mise en place et de la validation des autres capteurs de l'appartement HIS et enfin l'algorithme de classification des sept activités de la vie quotidienne reconnues (hygiène, élimination, préparation et prise de repas, repos, habillage/déshabillage, détente et communication), par l'intermédiaire des séparateurs à vaste marge. La seconde partie décrit le protocole expérimental pour valider cette classification et discute de la généralisation des premiers résultats présentés.