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Une appli pour mieux gérer le stress du voyageur

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Par publié le à 08h30

Une appli pour mieux gérer le stress du voyageur

Afin de mieux gérer le stress des voyageurs, les chercheurs du CEA Tech ont mis au point une application capable de déterminer l'état émotionnel de l'usager selon le mode de transport emprunté afin de l'orienter vers celui qui préservera le plus son bien-être.

7h30, le matin. Heure de pointe. La porte du métro vient de se refermer juste sous votre nez. Coincé dans votre compartiment, vous vous demandez si vous n’auriez pas mieux fait d’opter pour le vélo… Afin d’augmenter le bien-être des voyageurs et de les aider à faire le bon choix, le CEA Tech a développé une application capable d’identifier automatiquement le mode de transports utilisé et de mesurer le niveau de stress de leurs usagers. Baptisée Mobility Observer, cet outil d’observation, lancé dans le cadre du projet européen Bon voyage, se scinde en deux applications.

Différencier le tram du train

La première, sur smartphone, permet de détecter le mode de transport emprunté en exploitant les capteurs du téléphone. “On s’est appuyé sur les capteurs les moins consommateurs d’énergie, comme les accéléromètres, les magnétomètres. Voire le GPS ou le Wi-Fi, qu’on retrouve dans n’importe quel smartphone”, explique Viviane Cattin, responsable du laboratoire des signaux et suystèmes de capteurs du CEA Tech. Les données collectées viennent alimenter un algorithme d’apprentissage afin de construire un modèle précis, capable de distinguer le train du métro par exemple. “Mais cela reste encore relativement compliqué, relève la scientifique. Car ce sont deux modes ferroviaires. La différenciation ne se fera donc pas simplement au niveau des vibrations, mais d'un ensemble de mesures décrivant la dynamique de mouvement. Le tram marquant par exemple plus souvent l’arrêt que le train”. L’équipe cherche encore à établir les 20 paramètres qui permettront de discriminer les différents mode de transport. “La difficulté, c’est de savoir quelle donnée mettre en entrée de l’algorithme”.

Montre connectée

En parallèle, une montre connectée comprenant des capteurs de données biologiques mesurera l’état de stress de l’usager au travers d’indicateurs tels que l’activité électrodermale ou la température du corps. Les données des deux applications, une fois corrélées, doivent permettre de planifier le trajet optimum de façon personnalisée et en temps réel. Mais, à la différence des applications existantes qui se concentrent sur le temps de trajet, c’est le bien-être du voyageur qui doit prédominer. “L’état émotif, le niveau de fatigue...  seront pris en compte”, précise la chercheuse.

Aujourd’hui, le dispositif repose sur deux applications. Mais à l’avenir, il pourrait n’y en avoir qu’une seule. Les données collectées sont aujourd'hui stockées dans la montre ou le téléphone, “l’usager en restera donc propriétaire. Mais il sera toujours possible de les envoyer sur un serveur”, précise Viviane Cattin. Ces données pourraient en effet intéresser les collectivités qui voudraient proposer de nouveaux services de mobilité.

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