Des informaticiens de l’UdeS ont mis au point un système d’assistance pour aider les personnes en perte d’autonomie ou les personnes atteintes d’une déficience intellectuelle à effectuer leurs tâches quotidiennes dans un appartement intelligent.

Ce système informatique a été dévoilé dans le numéro de juin de la revue Applied Artificial Intelligence par une équipe multidisciplinaire de chercheurs, composée du professeur André Mayers, du chargé de cours à l’UdeS Mehdi Najjar, du doctorant François Courtemanche, du professeur Habib Hamam, ainsi que de plusieurs étudiants de maitrise et de baccalauréat ayant collaboré au projet.

«Dans 80 % des cas, notre interpréteur est capable de suivre les activités concurrentes d’une personne de façon réaliste», affirme le professeur Mayers.

S’il est facile pour la plupart des personnes de mijoter ses pâtes tout en enregistrant son émission de télévision préférée, c’est un peu plus périlleux pour des personnes atteintes de troubles cognitifs. Ces tâches concurrentes requièrent plusieurs opérations à gérer dans le temps et l’espace qui peuvent parfois être complexes en fonction des capacités cognitives : verser l’eau, allumer le feu, se déplacer devant la télévision, démarrer l’enregistrement, revenir à temps avant que l’eau ne bouille…

L’équipe de recherche s’est servie du modèle d’appartement hébergé au laboratoire DOMUS de la Faculté des sciences. Celui-ci est truffé de capteurs et de récepteurs, mais également d’émetteurs de toutes sortes signalant ou rappelant à la personne ce qu'elle doit faire.

Au fur et à mesure des activités de la personne, les données recueillies ou simulées sont traitées par un algorithme qui permet de déterminer la probabilité de l’étape suivante. Dans le cas où la réalité diffère de l’étape probable, le système déclenche des suggestions pour réorienter la personne dans son activité ou encore une réaction autoritaire en cas d’incident majeur.

«On ne sait pas exactement ce que fait la personne, mais on peut en avoir une bonne idée par les données des capteurs, explique l’informaticien. L’originalité de l’approche réside dans l’interprétation probabiliste de ces données qui nous renseignent sur la planification de la personne», ajoute-t-il.

Actuellement le système déclenche différents événements pour optimiser le temps de réalisation des activités. Par exemple, lorsque le système remarque que la personne tarde à poursuivre une recette de cuisine, il peut allumer la porte d’une armoire où se trouve l’ingrédient requis pour continuer. En cas d’incident, il pourrait également couper le feu et envoyer un message d’alerte au superviseur.

«Notre système ne tient pas encore compte des capacités cognitives de la personne, concède le chercheur. Toutefois d’autres projets sont en cours pour y parvenir.»