| Summary: | En France, en Europe et dans le monde entier, le vieillissement de la population est une réalité. Une partie de cette population âgée est dite dépendante car elle n’est plus en mesure d’assumer seule les tâches de la vie quotidienne. L’enjeu sociétal est alors de garantir un niveau de bien-être et de sécurité à ces personnes, compatible avec l’évolution du niveau de vie et des usages et habitudes ‘modernes’. Très logiquement, les domaines de recherche liés à la problématique des personnes âgées à domicile font preuve d’un grand dynamisme, alors que la maison de retraite, qui reste la solution pour la grande dépendance, a été un peu délaissée. Néanmoins, la pénurie de personnel conjuguée à l’augmentation des coûts et des exigences des résidents offre une opportunité à des solutions innovantes basées sur les TIC. Les travaux de cette thèse de doctorat sous convention CIFRE se sont déroulés dans ce contexte au sein de l’équipe de recherche de Legrand et du département d’Electronique et Physique de Télécom SudParis à Evry. Le sujet concerne la conception d’un nouveau capteur (non-porté) intégrant l’installation électrique du lieu de vie du patient ainsi que la fusion avec d’autres capteurs de l’infrastructure afin de suivre l’activité du résident et, le cas échéant, soit signaler en temps réel des situations nécessitant le recours d’un aidant, soit identifier des dérives lentes dont l’interprétation sera du ressort du personnel médical. Les travaux de la thèse ont été en partie intégrés au projet FUI14 « E-monitor’âge » dont l’objectif est précisément la « supervision » des résidents. Ce mémoire est structuré de manière à présenter l’historique de ces travaux et la démarche opérée pour leur réalisation. Nous introduisons le contexte et les besoins identifiés pour le suivi des personnes âgées dans les maisons de retraites. Nous faisons un point sur les systèmes de supervision/monitoring existants et nous présentons les méthodes et les techniques de détection de situations d’urgence. Nous terminons cette partie du mémoire (chapitre 1) par la spécification du problème majeur rencontré par ces systèmes de supervision qui est celui de la détection de présence d’une personne. En s’appuyant sur la technologie des capteurs pyro-électriques, la partie suivante propose une solution originale de traitement de signal pour la détection d’une présence humaine dans une chambre voire la détection de présence de plusieurs personnes à la fois (chapitre 2). Le chapitre 3 introduit ensuite un capteur thermique à base de thermopiles afin de détecter la présence d’une personne dans son lit, ce que ne permet pas la technologie pyro-électrique qui ne détecte pas un corps chaud immobile. Dans cette partie nous limitons l’utilisation de ce capteur à la détection de la présence de la personne dans son lit (chapitre 4) voire à l’estimation de la qualité de son sommeil qui constitue d’une part l’originalité de nos travaux s’appuyant sur des approches de classification non-supervisée, et qui ouvre des perspectives encourageantes quant à l’utilisation de ce capteur pour caractériser relativement finement le type de sommeil d’autre part (chapitre 5) === In France, in Europe and worldwide, the aging population is a reality. Some of these elderly people lose their autonomy as they are no longer able to manage alone the tasks of daily life. The societal issue is therefore to ensure a level of well-being and safety of these persons, consistent with changes in living standards, customs and modern habits. The research areas related to the problems of elderly people at home are showing great dynamism, while the nursing home, which remains the solution for cases of high dependence, is somewhat neglected. Nevertheless, staff shortages combined with rising costs and residents’ demands offer an opportunity for innovative ICT-based solutions. The work presented here was performed, in the context of a CIFRE doctoral thesis, within the Legrand research team and at the physics and electronics department of Mines-Telecom SudParis at Evry. The subject and project aim was twofold: firstly, designing a new sensor which will be incorporated in the electrical installation of the patient’s living space, and secondly, a multi-sensor merger to monitor the activity of the resident in order to enable real-time reporting of situations requiring the caregiver’s intervention or to detect slow drifts whose interpretation will be the responsibility of the medical staff. The work carried out for the purpose of this thesis has been included partially in the FUI 14 project whose propose is precisely the “supervision of residents in the nursing home”. The present paper is structured in such a way as to introduce the background of the work and the approach taken to perform it. The context and needs identified for monitoring of nursing home residents are also introduced. We begin by describing existing monitoring systems and the technical methods used to detect emergency situations. We end the first part (chapter 1) of this paper by specifying the major problem encountered when testing existing monitoring systems based on ambient sensors: namely how to detect the presence of an immobile and silent person in the room. Using an existing pyro-electric infrared sensors network installation in a nursing home, the next section proposes an original solution for detecting human presence in a room and also for differentiating between the presence of one and the presence of more than one person (chapter 2). Chapter 3 presents a new sensor integrated into the electrical installation of the patient’s living space. Here, we introduce a thermopile based thermal sensor in order to detect the presence of a person in his/her living space. In this work we restrict the use of this sensor to detecting the presence of the person in bed (chapter 4). The estimation of sleep quality which represents the original dimension of our work is presented in chapter 5. Differentiation between different phases of sleep is based on unsupervised classification approaches. Our project opens up encouraging prospects for the use of this type of sensor for relatively fine characterization of different kinds of sleep
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