Un modèle hybride de reconnaissance d'activités d'un patient d'Alzheimer dans un habitat intelligent basé sur la logique possibiliste

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Mes travaux de recherche portent principalement sur les systèmes d'intelligence artificielle (IA) pour l'assistance aux personnes âgées et atteintes de la maladie d'Alzheimer, à l'intérieur de leur domicile (habitat intelligent). L'approche de l'habitat intelligent réfère à un concept voulant que l'on miniaturise un ensemble de dispositifs électroniques (capteurs et effecteurs) afin de les intégrer dans la plupart des objets du quotidien (lampes, frigo, cuisinière, etc.) de manière transparente pour l'usager, dans le but de l'assister. Une des difficultés majeures inhérentes à ce type d'assistance est la reconnaissance des activités de la vie quotidienne réalisées par le patient. Cette reconnaissance est fondamentale afin d'identifier l'ensemble des plans erronés de façon à adapter l'assistance en fonction du type d'erreurs commises. Ainsi, le programme de recherche que je propose consiste à pousser beaucoup plus loin les recherches sur ce problème important en explorant plusieurs avenues prometteuses. Dans un premier temps, nous proposons de formaliser la notion d'erreur en fournissant un ensemble de « schémas comportementaux », permettant la classification et l'identification de l'ensemble des catégories d'agissements erratiques des patients Alzheimer (séquence, omission, réalisation, etc.). Ensuite, nous souhaitons exploiter la théorie des possibilités qui permet d'intégrer la notion d'incertitude (probabilité) et celle d'imprécision (logique floue), nécessaire dans le cas d'une reconnaissance d'activités orientée capteurs. Enfin, nous voulons introduire les éléments contextuels et temporels (heures, profil du patient, routines).