L’intelligence artificielle au service des seniors.

LA NOUVELLE ÉCONOMIE INTERVIEW

Ramzi Larbi, fondateur de VA2CS : « Notre objectif est de non plus détecter une chute, mais la prédire, grâce à l’intelligence artificielle. »

Créée en 2012, la société VA2CS fournit des systèmes de détection et d’analyse du comportement des seniors. Le dispositif équipe déjà 3 000 chambres d’EPHAD en Europe et il a été installé chez plusieurs centaines de particuliers en France. En s’appuyant sur les données collectées par son système, la société a développé un algorithme d’apprentissage automatique afin d’automatiser la détection de comportements anormaux tels qu’une chute, une vitesse de déplacement réduite, ou encore un degré de cambrure plus prononcé.


L’Hebdo-Bourseplus : Vous êtes à l’origine d’un système d’alerte automatique visuelle en cas de chute, grâce à l’intelligence artificielle, ce qui signifie que la personne âgée peut être seule chez elle et vous avez des capteurs qui permettent de détecter les pertes de conscience ou les chutes. Pouvez-vous nous présenter votre solution ?

Ramzi Larbi : L’intelligence artificielle, c’est le thème à la mode, tout le monde en parle. La conception d’une intelligence artificielle, ce n’est pas le plus compliqué en soi. Il y a des personnes qui savent très bien le faire en France, notamment dans mon entreprise. Le plus compliqué, c’est la collecte des données, puisque ce sont les données qui vont permettre de créer cette intelligence artificielle qui sera capable de déterminer les scènes que vous décrivez. Après le RGPD (Règlement général sur la protection des données), cette collecte des données est devenue de plus en plus compliquée et nous avons eu la chance de pouvoir collecter des données avant l’arrivée du RGPD. Vous avez plusieurs types de données et, en ce qui nous concerne, ce sont des images dans des situations données, avec des personnes âgées qui vivent à domicile ou en institution.

Ces images nous ont permis de créer des modèles d’intelligence artificielle avec un taux de détection supérieur à 85 %. Nous sommes maintenant capables de déterminer des positions dans une pièce, ainsi que le mobilier et le temps dans chacune des positions. Si la personne est accroupie pour ramasser une pièce de monnaie, on arrive à détecter le fait qu’elle est accroupie, on envoie une alerte à notre intelligence artificielle, et elle va comprendre que la personne est accroupie. Si la personne se relève, nous pouvons comparer deux images à la suite et nous comprenons ce qui s’est passé. Notre système détecte aussi les personnes allongées. Le système fait une différence entre les personnes allongées au sol et les personnes allongées dans leur lit. De la même manière, si la personne est allongée au sol, le système détecte une anomalie.


Vous évoquez des collectes de données par les images ou des films : vous pouvez utiliser des images de cinéma ou de télévision pour alimenter l’intelligence artificielle, mais aussi faire appel à des comédiens…