Le vieillissement rapide de la population implique une évolution du système de soins pour prendre en charge les personnes dépendantes dont la proportion ne cesse de croître. Une option possible est de développer et de mettre en œuvre une technologie d'assistance à domicile. Ce travail de thèse consiste à concevoir et à expérimenter des solutions de " surveillance " multicapteurs : déploiement de capteurs dans l'environnement réel du patient, fusion multisensorielle et algorithmes de diagnostics automatiques, afin d'assurer la sécurité des personnes mais également d'aider les professionnels de santé à maintenir la qualité du suivi et des soins. Ce manuscrit présente à travers une étude bibliographique, un état des connaissances et des pratiques sur les systèmes d'analyse des activités des personnes âgées. Ensuite, il détaille l'étape de conception du système de surveillance retenu et selon une approche fonctionnelle présente l'architecture matérielle et logicielle mise en œuvre pour répondre aux spécifications établies. Deux projets sont issus de ce travail : 1) Le projet Homecare qui vise à expérimenter et à qualifier, au niveau opérationnel, un système complet de Télésurveillance pour les personnes âgées atteintes de la maladie d'Alzheimer. 2) Le projet BéA qui est plutôt orienté sur la surveillance " outdoor " pour des personnes valides mais fragiles : Notre contribution a concerné la mise en place d'une architecture système qui intègre un algorithme auto-adaptatif de détection et de modélisation des déambulations par tranche horaire. Enfin, les pistes d'un modèle économique qui définit les options offertes, aujourd'hui, au déploiement de ce type de systèmes sont discutées.

Le vieillissement rapide de la population implique une évolution du système de soins pour prendre en charge les personnes dépendantes dont la proportion ne cesse de croître. Une option possible est de développer et de mettre en œuvre une technologie d’assistance à domicile. Ce travail de thèse consiste à concevoir et à expérimenter des solutions de « surveillance » multicapteurs : déploiement de capteurs dans l’environnement réel du patient, fusion multisensorielle et algorithmes de diagnostics automatiques, afin d’assurer la sécurité des personnes mais également d’aider les professionnels de santé à maintenir la qualité du suivi et des soins. Ce manuscrit présente à travers une étude bibliographique, un état des connaissances et des pratiques sur les systèmes d’analyse des activités des personnes âgées. Ensuite, il détaille l’étape de conception du système de surveillance retenu et selon une approche fonctionnelle présente l’architecture matérielle et logicielle mise en œuvre pour répondre aux spécifications établies. Deux projets sont issus de ce travail : 1) Le projet Homecare qui vise à expérimenter et à qualifier, au niveau opérationnel, un système complet de Télésurveillance pour les personnes âgées atteintes de la maladie d'Alzheimer. 2) Le projet BéA qui est plutôt orienté sur la surveillance « outdoor » pour des personnes valides mais fragiles : Notre contribution a concerné la mise en place d’une architecture système qui intègre un algorithme auto-adaptatif de détection et de modélisation des déambulations par tranche horaire. Enfin, les pistes d’un modèle économique qui définit les options offertes, aujourd’hui, au déploiement de ce type de systèmes sont discutées. / The aging of the population implies an evolution of the healthcare systems, in order to take over dependent people whose proportion is growing. A possible solution is to develop and implement a home care technology. In this context, this PhD work consist to design and test a multisensory monitoring system: deployment of sensors in patient environment, sensory data fusion and automatic diagnostic algorithms, in order allowing patients to live in better safety conditions and helping health professionals to give better care quality. This manuscript presents, in the beginning, the problematic of elderly care and the state of knowledge and practices of activity analysis systems for elderly, through a literature review. Then, it describes the design step of monitoring system according to a functional approach. This approach presents the implemented hardware and software architecture in order to satisfy established specifications. We worked on two projects: 1) Homecare System aims to experiment and validate the good working of a remote monitoring system for elderly (or disabled) suffering from Alzheimer's disease. 2) BéA System (Bracelet Electronique d’Autonomie) is oriented to outdoor monitoring of able-bodied people but frail: Our contribution is to implement a system architecture which integrates a self-adaptive algorithm for detecting and modelling wandering by day-part. For these two projects, we present the results and make a first experience feedback. Finally, we propose a potential economic model that defines the available options that allow, today, the deployment these types of system.

Cette thèse aborde le problème de la reconnaissance d'activités. Elle est fortement motivée par la recherche dans le domaine de la reconnaissance des activités vidéo appliquée au domaine de la surveillance de personnes âgées. Dans ce travail, nous proposons deux contributions principales. La première contribution consiste en une approche pour la reconnaissance d'activité vidéo avec gestion de l'incertitude pour une détection précise d'événements. La deuxième contribution consiste à définir une ontologie et une base de connaissances pour la surveillance dans le domaine de la santé et en particulier la surveillance à l'hôpital de patients atteints de la maladie d'Alzheimer. L'approche de reconnaissance d'activité proposée combine une modélisation sémantique avec un raisonnement probabiliste pour faire face aux erreurs des détecteurs de bas niveau et pour gérer l'incertitude de la reconnaissance d'activité. La reconnaissance probabiliste des activités est basée sur la théorie des probabilités bayésienne qui fournit un cadre cohérent pour traiter les connaissances incertaines. L'approche proposée pour la vérification probabiliste des contraintes spatiale et temporelle des activités est basée sur le modèle de probabilité gaussienne. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec les cliniciens pour définir une ontologie et une base de connaissances pour la surveillance à l'hôpital de patients atteints de la maladie d'Alzheimer. L'ontologie définie contient plusieurs concepts utiles dans le domaine de la santé. Nous avons également défini un certain nombre de critères qui peuvent être observés par les caméras pour permettre la détection des premiers symptômes de la maladie d'Alzheimer. Nous avons validé l'algorithme proposé sur des vidéos réelles. Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme de reconnaissance d'activité proposé a réussi à reconnaitre les activités avec un taux élevé de reconnaissance. Les résultats obtenus pour la surveillance de patients atteints de la maladie d'Alzheimer mettent en évidence les avantages de l'utilisation de l'approche proposée comme une plate-forme de soutien pour les cliniciens pour mesurer objectivement les performances des patients et obtenir une évaluation quantifiable des activités de la vie quotidienne.