Les maisons intelligentes pour la vie assistée ont un énorme potentiel, mais voici pourquoi elles restent pour la plupart une chimère

Les maisons intelligentes sont devenues de plus en plus populaires ces dernières années. Alors qu'autrefois ils faisaient simplement référence aux systèmes automatisés pour des choses comme l'éclairage et le chauffage, la définition s'est aujourd'hui élargie pour inclure les assistants vocaux et une grande variété de capteurs et d'appareils programmables à distance. Au Royaume-Uni, la possession d’appareils intelligents pour la maison a doublé au cours des cinq dernières années.

Cependant, de nombreux experts estiment que le véritable potentiel des maisons intelligentes réside dans le fait qu’elles aident les personnes ayant des besoins particuliers, comme les personnes âgées ou atteintes de démence. La vision est qu'en facilitant les activités quotidiennes, en détectant les problèmes, en fournissant une assistance et en appelant du renfort humain en cas de besoin, les maisons intelligentes peuvent aider les personnes à vivre une vie indépendante qui ont actuellement besoin d'arrangements alternatifs.

Les meilleures maisons de ce type se trouvent aux États-Unis, en Allemagne et en Corée du Sud. Les assistants vocaux aident les résidents à gérer leurs médicaments, tandis que les capteurs peuvent détecter les chutes et appeler les services d'urgence, le cas échéant. Les utilisateurs portent également des capteurs pour suivre les signes vitaux tels que la fréquence cardiaque et la tension artérielle, dont les données sont transmises aux professionnels de santé.

Mais il existe relativement peu de maisons de ce type et la technologie est encore assez basique. Par exemple, malgré les progrès de l'intelligence artificielle (IA), elle est encore rarement utilisée pour une surveillance plus sophistiquée, comme reconnaître des activités comme préparer le petit-déjeuner ou ranger les courses et, par exemple, rappeler à un utilisateur d'éteindre la plaque de cuisson ou de repérer s'il J'ai mis les choses aux mauvais endroits.

En tant que chercheur travaillant dans ce domaine depuis plusieurs années, je constate de nombreux défis qui entravent le progrès.

1. Le problème de la caméra

Le moyen le plus précis de surveiller les résidents consiste à installer de nombreuses caméras dans leurs maisons. Celles-ci s'accompagnent de complications, telles que des points de vue restreints et le fait de devoir parfois travailler dans l'obscurité, mais le principal problème est la confidentialité.

Il est devenu de plus en plus clair que les individus ne veulent pas vivre dans des maisons où les gens peuvent potentiellement voir ce qu'ils font. Les caméras ne constituent donc pas vraiment une option viable. Malheureusement, la plupart des recherches dans ce domaine sont basées sur ces données, elles ne sont donc pas utiles.

Sans caméras pour capturer les informations, cela signifie également que les meilleures données de formation pour l’IA ne sont pas disponibles, ce qui rend plus difficile le progrès de la technologie. Au lieu de cela, les chercheurs comme moi doivent développer des technologies pour ces maisons intelligentes basées sur des capteurs et des RFID intégrés partout.

2. Une complexité sans fin

Une chose que l’IA trouve encore très difficile dans ce contexte est de reconnaître des activités ou des comportements plus complexes. Cela inclut le cas où plusieurs personnes font des choses en même temps, ou lorsqu'une personne effectue une séquence d'activités ou une activité comportant de nombreuses petites parties, comme préparer le petit-déjeuner ou faire la vaisselle.

Le fait que toutes les maisons soient configurées différemment n'aide pas non plus, et il est également difficile d'optimiser l'emplacement des capteurs et les types à utiliser. Différents capteurs captent différentes informations, telles que le mouvement, la pression, le mouvement, etc., et il n'est pas toujours clair ce qui sera le plus utile à chaque endroit.

Un autre défi est connu sous le nom de « dérive des données », lorsque les données des capteurs changent parce que le comportement des personnes a changé. Supposons qu'un résident soit hospitalisé : si le système ne le sait pas, il pourrait signaler la nécessité d'une intervention car moins de nourriture est consommée.

De la même manière, les systèmes intelligents doivent faire face aux variations des données causées par des fluctuations naturelles, par exemple météorologiques. Cela ne sert à rien de s'assurer que le résident étende son linge s'il pleut par exemple. La recherche sur toutes ces questions en est encore à ses débuts.

3. Des besoins changeants

Même si les capteurs sont capables de reconnaître avec précision les activités en cours et quand quelque chose ne va pas, ils doivent également faire face à l'évolution des besoins des résidents au fil du temps. À mesure que les gens vieillissent ou que leur démence s’aggrave, le système doit reconnaître que ce qui aurait pu être normal il y a trois mois ne l’est plus maintenant et réagir en conséquence. Cela aussi représente un énorme défi technique.

4. L'expérience utilisateur

De nombreuses études ont montré que les utilisateurs potentiels ont du mal à utiliser ces technologies et se sentent « nerveux », « inquiets », « mal à l'aise » et « confus ». Je travaille actuellement sur un article explorant les moyens d'améliorer l'expérience utilisateur, et l'une de mes propositions clés est que ces personnes doivent être impliquées dès la phase de conception. Croyez-le ou non, cela n’a pas tendance à se produire.

5. Problèmes de confiance

Les utilisateurs doivent être convaincus que les maisons intelligentes assistées sont fiables s’ils veulent y vivre. En particulier, si le système utilise une IA avancée pour analyser leur comportement, ils peuvent craindre de ne pas avoir le contrôle. Ils peuvent être mécontents du manque de transparence sur la façon dont les décisions sont prises, surtout si cela affecte leur routine quotidienne. Ils auront également des craintes similaires à celles du reste d’entre nous quant à la manière dont leurs données personnelles pourraient être utilisées. Tout cela témoigne d’un défi majeur consistant à éduquer les clients et à anticiper leurs préoccupations.

6. Coûts

La technologie intelligente n’est pas bon marché. Une analyse réalisée en 2023 par le spécialiste anglais des maisons intelligentes Chris Lewis Group estime le coût d'une maison intelligente ordinaire entièrement installée entre 75 000 £ et 150 000 £. Pour les résidences-services, en particulier avec la dernière IA, cela coûtera encore plus cher, du moins jusqu'à ce qu'il y ait suffisamment de clients pour faire baisser les prix. Même dans ce cas, il y aura des coûts de maintenance et de mise à niveau en plus.

Cela souligne à quel point il sera important de faire valoir de manière convaincante auprès des organismes publics concernés ou des clients individuels que ces maisons intelligentes peuvent véritablement améliorer la qualité de vie d'une personne.

7. Pas de réflexion commune

Lorsqu'il s'agit de développer ces technologies, il existe très peu de collaboration entre les développeurs technologiques, les utilisateurs finaux, les chercheurs et les organismes publics tels que les conseils locaux et les prestataires de soins de santé. Il s'agit d'un obstacle important à la construction de maisons intelligentes assistées efficaces, car les personnes impliquées ne partagent pas leur expertise, ont du mal à lever des fonds et comprennent mal les besoins des utilisateurs.

C’est le plus gros problème dans ce domaine. Nous sommes encore loin de développer des systèmes capables de tirer le meilleur parti des technologies de pointe, mais nous y parviendrons beaucoup plus rapidement si les différents acteurs sortent de leurs silos et collaborent correctement.