Pour cette édition 2024 du CES, l'actualité bouge pas mal du côté de la French Tech avec Zoe Fall, un détecteur de chute basé sur le Wi-Fi 100%.
Comment ça marche ?
D'apparence très discrète, le Zoe Fall est un boitier plug-and-play branché sur le secteur, qui va analyser les perturbations dans les ondes radios, et ce, afin de détecter les chutes des séniors. Il n'y a donc aucune caméra dans ce système.
Concrètement, les ondes Wi-Fi émises par une source fixe -une box internet ou un routeur par exemple- vont être captées par le boitier, puis analysées en local par une IA intégrée aux capteurs. Cette dernière va pouvoir interpréter les éventuelles déformations et identifier les mouvements normaux et les chutes.
L'analyse est évidemment effectuée en temps réel et en local (aucune donnée ne transite via un cloud) afin de réagir au plus vite. Le cas échéant, une alerte est ensuite envoyée sur le smartphone d’un proche et/ ou d’un aidant.
Piotr Antonik, cofondateur et CTO de Zoe Care : Notre postulat de départ était le suivant : prendre soin de nos ainés sans faire de compromis sur le respect de leur vie privée ni sur l’efficacité de notre solution. Nous utilisons donc une technologie de rupture basée sur une IA embarquée afin d’analyser les perturbations des ondes Wi-Fi pour, in fine, détecter les chutes. Notre système ne s’intéresse pas au contenu du signal Wi-Fi, mais seulement à la forme de l’onde. De plus aucune information n’est transmise dans le cloud. Finalement, la seule information qui sort est le message d’alerte transmis aux aidants et/ou aux proches.
La genèse du système
Derrière ce projet, on trouve Zoe Care, une startup française issue de CentraleSupélec et soutenue par la SATT (société d'accélération du transfert de technologies) de Paris Saclay.
Zoe Fall est issue de la recherche universitaire sur la reconnaissance des mouvements basée sur l'IA. Piotr Antonik, chercheur en intelligence artificielle à Centrale Supélec et cofondateur de Zoe Care, menait, alors des travaux de recherche sur la reconnaissance des mouvements à partir des signaux Wi-Fi.
Ces ondes électromagnétiques sont, en effet, perturbées par la présence d’objets physiques ainsi que par les mouvements des personnes présentes. Il a donc réussi à développer un algorithme de machine learning, capable d’identifier les mouvements, en temps réel, via l’analyse des perturbations subies par ces ondes.
ET après ?
Mais l'aventure n'est pas prête de s'arrêter en si bon chemin. Zoe Care entend révolutionner le maintien à domicile des séniors, mais aussi améliorer la surveillance dans des établissements spécialisés. Car une chute en pleine milieu de la nuit est vite arrivée.
Parmi les autres projets envisagés, cette technologie brevetée permettra de détecter d’autres troubles liés à la perte d’autonomie tels que la malnutrition, l’errance, les troubles du sommeil ou du comportement.
