Après le Japon et la Corée du Sud, le Québec figure parmi les sociétés qui vieillissent le plus rapidement au monde. Ainsi, on estime que près d’un Québécois sur trois sera âgé de 65 ans et plus d’ici 2066. L’accompagnement des aînés en perte d’autonomie prendra donc une importance croissante au cours des prochaines décennies. Grâce aux données sans cesse plus nombreuses captées entre autres par les téléphones intelligents, il pourrait être possible de maintenir plus longtemps à domicile les personnes âgées. C’est du moins ce qu’avance Charles Gouin-Vallerand, professeur au Département de systèmes d’information et méthodes quantitatives de gestion de l’Université de Sherbrooke.

Il pourrait être possible de maintenir plus longtemps à domicile les personnes âgées.

Charles Gouin-Vallerand

Professeur au Département de systèmes d’information et méthodes quantitatives de gestion de l’Université de Sherbrooke

Avec ses collaborateurs du Laboratoire DOMUS, ce chercheur, qui était rattaché jusqu’à tout récemment à l’Université TÉLUQ, travaille sur le développement de systèmes informatiques de recommandation capables de reconnaître en temps réel des activités de la vie quotidienne et domestique, comme s’asseoir, cuisiner ou se laver. Pour ce faire, il se base sur des mesures de géolocalisation et de l’accélération dans les trois dimensions collectées par le GPS, l’accéléromètre et le gyroscope des appareils mobiles de milliers d’individus, dont des Québécois. À partir de telles données contextuelles, il conçoit des algorithmes en mesure d’inférer des habitudes complexes.

Jusqu’à maintenant, ces algorithmes reconnaissent avec succès environ 75 % des situations de la vie courante. Bien qu’élevé, ce taux de reconnaissance demeure pour l’instant trop faible pour détecter avec certitude des modifications dans les habitudes des utilisateurs. Les algorithmes ne sont donc pas encore assez fiables pour assister les aînés en perte d’autonomie à domicile. La technique de reconnaissance mise au point permet toutefois de réduire de moitié le délai avant qu’un algorithme soit capable de constater un changement d’habitude. Charles Gouin-Vallerand poursuit actuellement ses travaux à ce sujet. Parmi ses objectifs : mieux reconnaître les activités réalisées en présence de plusieurs utilisateurs et élargir la gamme d’activités reconnues.