Le vieillissement de la population est un problème qui touche de plus en plus le monde occidental et a pour conséquence de rendre difficile le maintien à domicile des personnes âgées, étant donné les coûts engendrés et le manque de personnel soignant. D'un autre côté, la présence des technologies dans les domiciles devient répandue et ce, à des prix abordables. On est désormais capable de récupérer facilement des informations sur ce qui se passe à l'intérieur de la maison et ainsi agir en conséquence. Le maintien à domicile devient alors possible en offrant une assistance aux personnes âgées qui soit portée par la technologie, afin de les aider à réaliser leurs activités de la vie quotidienne. À l'aide d'un calendrier électronique dans lequel seront notées toutes les activités à réaliser dans la journée, on est en mesure d'utiliser les données fournies par l'appartement pour vérifier qu'elles ont bien été réalisées, et ainsi offrir des rappels efficaces pour ces activités. C'est vers cette problématique que se tourne ce mémoire en offrant un outil pouvant utiliser et interpréter les informations provenant de l'intérieur d'un habitat, combinées à celles venant d'un calendrier électronique, dans le but d'aider à la réalisation des tâches de la vie quotidienne. Cet outil est composé de deux programmes principaux: le calendrier électronique et le programme de reconnaissance d'activité, les deux fonctionnant en collaboration. Ce mémoire présente en premier lieu l'informatique ubiquitaire, les moyens de rappel existants ainsi que les différentes méthodes pour faire de la reconnaissance d'activité dans un appartement intelligent. Suit une description du calendrier électronique permettant aux personnes âgées d'entrer correctement leurs activités à rappeler. Ensuite est décrit le programme de reconnaissance d'activité, qui interprète les évènements des capteurs pour reconnaître les activités réalisées. Le chapitre suivant traite de la collaboration entre le calendrier et le programme de reconnaissance d'activité afin qu'ils soient utilisables dans l'appartement. Une expérimentation réalisée dans l'appartement intelligent du DOMUS cherche à fournir une preuve de concept du rappel d'activité en fonction de ce qui se passe dans l'appartement.

L'habitat intelligent est l'objet de nombreux travaux de recherche. Il permet d'assister des personnes âgées ou handicapées, d'améliorer le confort, la sécurité ou encore d'économiser de l'énergie. Aujourd'hui, l'informatique ubiquitaire se développe et s'intègre dans l'habitat intelligent notamment en apportant la sensibilité au contexte. Malheureusement, comprendre ce qui se passe dans une maison n'est pas toujours facile. Dans cette thèse, nous explicitons comment le contexte peut permettre de déployer des services adaptés aux activités et aux besoins des habitants. La compréhension du contexte passe par l'installation de capteurs mais aussi par l'abstraction des données brutes en données intelligibles facilement exploitables par des humains et des services. Nous mettons en avant une architecture multi-couches de fusion de données permettant d'obtenir des données contextuelles de niveaux d'abstraction différents. La mise en place des couches basses y est présentée en détail avec l'application de la théorie des fonctions de croyance pour l'abstraction de données brutes issues de capteurs. Enfin, sont présentés le déploiement d'un prototype nous ayant permis de valider notre approche, ainsi que les services déployés. / Smart home is a major subject of interest. It helps to assist elderly or disabled people, improve comfort, safety, and also save energy. Today, ubiquitous computing is developed and integrated into the smart home providing context-awareness. Unfortunately, understanding what happens in a home is not always easy. In this thesis, we explain how context can be used to deploy services tailored to the activities and needs of residents. Understanding context requires the installation of sensors but also the abstraction of raw data into easily understandable data usable by humans and services. We present a multi-layer architecture of data fusion used to obtain contextual information of different levels of abstraction. The implementation of the lower layers is presented in detail with the application of the theory of belief functions for the abstraction of raw sensor data. Finally, are presented the deployment of a prototype that allowed us to validate our approach and the deployed services.

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, comme dans l'ensemble des pays développés, le même constat est dressé : la population vieillit. Cette évolution démographique sans précédent dans l'histoire de l'humanité pose un certain nombre d'enjeux économiques et sociaux liés à la prise en charge des personnes âgées dépendantes et/ou en situation de handicap, dont le nombre augmente considérablement au fil des ans. Le nombre d'aidants potentiels ne pouvant augmenter en conséquence, il faut penser dès aujourd'hui à des solutions alternatives pour permettre à ces personnes de garder un niveau d'autonomie suffisant leur permettant de rester dans leur environnement domestique préféré le plus longtemps possible. Les systèmes domotiques, qui regroupent l'ensemble des technologies de l'informatique, de l'électronique et des télécommunications au sein d'un habitat, permet d'y apporter des solutions technologiques. Dans ces travaux, nous proposons un flot de conception dirigé par les modèles pour la commande et la supervision de systèmes domotiques d'assistance. Dans un premier temps, nous cherchons à intégrer une personne non-experte en domotique (e.g. membre de la famille / aidant, ergothérapeute) dans certaines étapes de la conception pour une meilleure prise en compte des besoins de personnes en situation de handicap mais aussi pour limiter l'intervention relativement coûteuse de l'expert. Pour cela, nous proposons un langage de modélisation (DSML : Domain Specific Modeling Language) permettant de décrire un système domotique en manipulant des concepts à un haut niveau d'abstraction. Ce DSML est composé de deux vues : une vue physique pour représenter l'environnement domotique et une vue fonctionnelle pour définir les interactions entre l'utilisateur et son système domotique. Dans cette dernière vue, deux types d'interactions sont définis pour prendre en compte un nombre de besoins utilisateur le plus grand possible. Ainsi, il est possible de définir des requêtes de différents types (i.e. services) comme des interdictions temporaires (i.e. modes) sur des ressources domotiques. À partir des modèles définis à l'aide de ce langage, notre flot de conception permet de générer la partie commande à l'aide de transformations de modèles successives. Une évaluation sur le cas d'étude des appartements tremplins du centre de Kerpape avec des étudiants puis des ergothérapeutes permet d'avoir des retours intéressants sur l'utilisabilité du DSML et du flot de conception proposé. Dans un deuxième temps, nous cherchons à offrir une solution alternative aux approches de supervision basées sur l'utilisation massive de capteurs, qui peut parfois être problématique lorsque l'on s'intéresse à l'acceptabilité de la solution par l'utilisateur (coût, intrusivité). Nous proposons pour cela d'intégrer dans le flot de conception un modèle de supervision non-intrusif basé sur une ontologie pour représenter les interactions utilisateur-système. Contrairement aux solutions existantes, ce modèle n'est pas basé sur des données de capteurs, mais sur l'analyse sémantique des commandes domotiques envoyées par l'utilisateur. L'ontologie et les règles qui lui sont associées permettent à un moteur d'inférences d'extraire des informations habituellement captées : suivant la manière dont l'utilisateur interagit avec son système domotique, sa localisation et son intention peuvent être déduites par inférences logiques, permettant d'aboutir à la proposition de services contextuels. Une évaluation sur les jeux de données de l'appartement Domus permet de montrer l'intérêt d'une telle approche tant pour limiter l'utilisation de capteurs que pour augmenter la sûreté de fonctionnement par redondance d'informations. Une partie de ces travaux est reprise dans le cadre du projet ASIM porté par l'entreprise Vity Technology. La syntaxe concrète (i.e. représentation graphique) du langage de modélisation sera notamment retravaillé dans un but de commercialisation.

Le vieillissement de la population est un probl??me qui touche de plus en plus le monde occidental et a pour cons??quence de rendre difficile le maintien ?? domicile des personnes ??g??es, ??tant donn?? les co??ts engendr??s et le manque de personnel soignant. D'un autre c??t??, la pr??sence des technologies dans les domiciles devient r??pandue et ce, ?? des prix abordables. On est d??sormais capable de r??cup??rer facilement des informations sur ce qui se passe ?? l'int??rieur de la maison et ainsi agir en cons??quence. Le maintien ?? domicile devient alors possible en offrant une assistance aux personnes ??g??es qui soit port??e par la technologie, afin de les aider ?? r??aliser leurs activit??s de la vie quotidienne. ?? l'aide d'un calendrier ??lectronique dans lequel seront not??es toutes les activit??s ?? r??aliser dans la journ??e, on est en mesure d'utiliser les donn??es fournies par l'appartement pour v??rifier qu'elles ont bien ??t?? r??alis??es, et ainsi offrir des rappels efficaces pour ces activit??s. C'est vers cette probl??matique que se tourne ce m??moire en offrant un outil pouvant utiliser et interpr??ter les informations provenant de l'int??rieur d'un habitat, combin??es ?? celles venant d'un calendrier ??lectronique, dans le but d'aider ?? la r??alisation des t??ches de la vie quotidienne. Cet outil est compos?? de deux programmes principaux: le calendrier ??lectronique et le programme de reconnaissance d'activit??, les deux fonctionnant en collaboration. Ce m??moire pr??sente en premier lieu l'informatique ubiquitaire, les moyens de rappel existants ainsi que les diff??rentes m??thodes pour faire de la reconnaissance d'activit?? dans un appartement intelligent. Suit une description du calendrier ??lectronique permettant aux personnes ??g??es d'entrer correctement leurs activit??s ?? rappeler. Ensuite est d??crit le programme de reconnaissance d'activit??, qui interpr??te les ??v??nements des capteurs pour reconna??tre les activit??s r??alis??es. Le chapitre suivant traite de la collaboration entre le calendrier et le programme de reconnaissance d'activit?? afin qu'ils soient utilisables dans l'appartement. Une exp??rimentation r??alis??e dans l'appartement intelligent du DOMUS cherche ?? fournir une preuve de concept du rappel d'activit?? en fonction de ce qui se passe dans l'appartement.

L'habitat intelligent est l'objet de nombreux travaux de recherche. Il permet d'assister des personnes âgées ou handicapées, d'améliorer le confort, la sécurité ou encore d'économiser de l'énergie. Aujourd'hui, l'informatique ubiquitaire se développe et s'intègre dans l'habitat intelligent notamment en apportant la sensibilité au contexte. Malheureusement, comprendre ce qui se passe dans une maison n'est pas toujours facile. Dans cette thèse, nous explicitons comment le contexte peut permettre de déployer des services adaptés aux activités et aux besoins des habitants. La compréhension du contexte passe par l'installation de capteurs mais aussi par l'abstraction des données brutes en données intelligibles facilement exploitables par des humains et des services. Nous mettons en avant une architecture multi-couches de fusion de données permettant d'obtenir des données contextuelles de niveaux d'abstraction différents. La mise en place des couches basses y est présentée en détail avec l'application de la théorie des fonctions de croyance pour l'abstraction de données brutes issues de capteurs. Enfin, sont présentés le déploiement d'un prototype nous ayant permis de valider notre approche, ainsi que les services déployés.

Dans les pays développés comme le Canada, on remarque de plus en plus un vieillissement de la population et parallèlement une augmentation du nombre de personnes atteintes de déficiences cognitives. La cause la plus répandue est la démence de type Alzheimer (DTA), aussi connue sous le nom de maladie d’Alzheimer. Les incapacités cognitives causées par la DTA entraînent des difficultés dans les Activités Instrumentales de la Vie Quotidienne (AIVQ). Certains chercheurs considèrent qu'il existe des marqueurs cognitifs propres à la DTA, c’est-à-dire que les personnes atteintes peuvent présenter des difficultés cognitives observables lors de la réalisation de tâches complexes bien des années avant son diagnostic. Un habitat intelligent, muni de capteurs de mouvements, débitmètres, capteurs de contacts pour portes et tiroirs, permet de mesurer divers aspects de la performance dans la vie quotidienne lors de la réalisation d’une AIVQ. Partant de ce constat, nos travaux explorent comment des habitats intelligents pourraient permettre de détecter la DTA de façon précoce. Dans cette optique, nous proposons une méthodologie expérimentale rigoureuse. Tout d’abord, nous avons conçu, implémenté et déployé un système d’acquisition de données hétérogènes fiable intégrant réseaux de capteurs variés, vidéos de l'expérimentation et annotations de l'expérimentateur. Ensuite, nous avons exploré divers algorithmes de classification pour distinguer trois catégories de participants : sans troubles cognitifs, avec troubles cognitifs légers et avec DTA. Bien que l’acquisition des données soit complexifiée par la multiplication des sources, notre approche permet la validation des données acquises. Cet aspect est important car la qualité de ces données, acquises lors des expérimentations, influence grandement la performance des algorithmes de classification. Finalement, ce projet étudie comment réaliser et comparer les données et les résultats d’expérimentations menées sur des sites différents en termes de configuration spatiale, de densité et de positionnement des capteurs. C’est pourquoi des expérimentations avec des personnes âgées se sont déroulées aux laboratoires DOMUS (Sherbrooke) et du CRIUGM (Montréal). Les expérimentations ont utilisé le même protocole d’expérimentation où des participants ont eu un temps déterminé pour réaliser la même liste de tâches. Les participants ont été recrutés et séparés en trois groupes selon leur diagnostic : sujets sains, sujets atteints d’un trouble cognitif léger (TCL) et sujets atteints de démence de type Alzheimer (DTA). Les données recueillies ont ensuite été annotées et traitées en vue d’une analyse à l’aide de techniques d’apprentissage automatique. Une première approche de classification par arbre de décision simple a permis d’observer une différence significative entre les données d’expérimentation des personnes saines et celles des personnes TCL. Par contre, aucune différence claire n’est apparue entre les personnes DTA et les autres catégories. En conclusion, d’autres représentations de données et d’autres algorithmes sont toujours en cours d’exploration par d’autres membres de notre équipe. Les résultats préliminaires semblent prometteurs.

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.

La réalisation de systèmes complexes de mesures, de contrôle et de surveillance nécessite une méthodologie de conception rigoureuse et des outils adaptés pour aboutir à un système sans faute. La démarche méthodologique proposée vise à aider à la conception d'un système complexe dédié à la gestion intelligente du confort et à la sécurité des personnes au sein de l'habitat. Cette démarche s'intègre dans un processus d'Ingénierie Système et s'appuie sur les standards UML et SYSML, mais également sur le formalisme HiLes, développé par le LAAS et adapté à la conception de modèle commande, la vérification formelle et la simulation numérique. Ces travaux de thèse présentent les méthodes et les outils de conception préconisés pour un habitat intelligent intégrant les objectifs de confort et de sécurité. Deux expérimentations sont décrites utilisant une commande auto-adaptative basée sur l'apprentissage des habitudes des utilisateurs dans leur environnement de vie et implémentés sur site réel.

A ce jour, les développements de systèmes liés à la sécurisation des biens et à la surveillance des personnes s'appuient le plus souvent sur l'usage de détecteurs commerciaux de type pyroélectriques mono-points, indiquant le passage d'une personne dans le champ. Ces détecteurs font apparaître deux limitations : l'impossibilité de détecter lorsque la personne à surveiller est immobile, et la nécessité dans certains cas, d'avoir des informations plus riches que la simple présence (direction des mouvements, estimation de la distance &). Notre travail de recherche se situe dans une perspective liée à la surveillance passive dans le domaine de l'habitat intelligent. Il vise le développement de capteurs infrarouges de nouvelles générations. Au terme d'une investigation sur les principaux matériaux permettant la détection infrarouge et compte tenu de la problématique et des spécifications que nous avons établies, le choix s'est porté sur une technologie thermoélectrique de type thermopile. Selon les recommandations générales concernant la conception "Top-down" des microsystèmes, nous avons fait un travail assez approfondi de modélisation analytique du système global de détection infrarouge avant d'engager les étapes de conception et de réalisation. A partir de cette démarche conceptuelle, plusieurs structures (au total 180) sous la forme de capteurs unitaires, matriciels et de véhicules tests ont été réalisées. Ce travail de recherche se termine par le développement d'un banc de mesures spécifique et la corrélation des caractérisations expérimentales avec le modèle élaboré. Les résultats obtenus montrent la validité des concepts mis en Suvre et permettent d'engager dès à présent le développement de détecteurs de présence statique.