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Soft approaches to the smarthouse solutions for the elderly

Approches légères pour une solution de maison intelligente pour personnes âgées

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Published on Tuesday, June 02, 2020 by Anastasia Giardinelli

Summary

Ce contrat doctoral, à temps plein se déroulera à l’université d’Artois, avec un rattachement au CRIL et un rattachement secondaire au LEM, deux unités CNRS, le sujet demandant de solides compétences théoriques et pratiques en intelligence artificielle, apprentissage automatique, analyse de données et sciences sociales. Il s’agit en effet de concevoir une solution smart home adaptée aux besoins de personnes âgées aux revenus modestes.

Announcement

Profil et compétences recherchées - Profile and skills required

Nous cherchons des candidats titulaires d'un master en informatique ou équivalent, possédant à la fois de solides compétences théoriques et pratiques en intelligence artificielle, apprentissage automatique, analyse de données et sciences sociales.

We are looking for candidates with a master's degree in computer science or equivalent, with both strong theoretical and practical skills in artificial intelligence, machine learning, data analysis and social sciences.

Description de la problématique de recherche - Project description

Avec l'extension de la durée de vie, le vieillissement de la population française se poursuit. Les personnes âgées de 65 ans et plus représentent 20% de la population. Les prévisions démographiques de l'Insee prévoient que la proportion de personnes de plus de 60 ans augmentera fortement jusqu'en 2035 et estime que 4 millions de seniors seraient en perte d'autonomie en 2050. Ce problème touche toute la France, mais il a certaines spécificités dans la Région Hauts-de-France comme le fait que les seniors de la région sont plus vulnérables à la pauvreté qu'au niveau national. Il y a alors une vraie question de société concernant la prise en charge de ce segment de la population. L'une des solutions est de nature technologique et concerne les maisons intelligentes spécialement conçues pour les personnes âgées.

Les technologies de la maison intelligente peuvent apporter de réels avantages pour la santé et le bien-être en plus des économies d'énergie, du confort et de la sécurité. Les solutions aux personnes âgées posent également d'autres contraintes en raison de leur état de santé et, éventuellement, de leur perte d'autonomie, de leur solitude pour certaines d'entre elles et de leur rapport à la technologie. L'offre existante dans les technologies de la maison intelligente concerne principalement la domotique au sens large et est peu adaptée aux besoins des personnes âgées. De plus, la plupart des solutions existantes sont coûteuses, complexes à déployer et nécessitent souvent des environnements contrôlés et contraints. Il est clair que des solutions légères, économes en ressources, peu coûteuses et évolutives sont requises, ce qui nécessite un effort minimal d'installation, de configuration et de contrôle de la part des utilisateurs. C'est dans cette perspective que le Cluster Senior University s'efforce de développer des projets et de prendre des initiatives pour proposer des solutions efficaces pour promouvoir les soins à domicile en répondant aux besoins spécifiques des seniors. Le sujet de thèse proposé ici est en informatique mais contient une composante qui relève des sciences sociales. En effet, l'étude des besoins réels et de l'acceptabilité et de l'utilisabilité d'une solution Smart home par les seniors est essentielle. Cette composante sera menée dans une perspective sociologique, et permettra d'analyser quantitativement et qualitativement les données d'enquêtes menées dans le passé.

La conception, le prototypage et l'expérimentation d'une solution Smart home adaptée aux contraintes et aux besoins identifiés seront le volet majeur de cette thèse. Il s'agira de concevoir et de valider un prototype de solution spécialement adaptée aux personnes âgées. Ce prototype sera doté de moyens de :

Collecte de données à partir d'un ensemble de capteurs (par exemple capteurs de mouvement, température, luminosité, etc.).

Reconnaissance d'activités pour prédire à partir des données observées (et éventuellement des activités passées) ce que la personne âgée fait en tant qu'activité (par exemple dormir, manger, téléphoner, lire, cuisiner, etc.). Il s'agit généralement d'un problème d'annotation des flux de données des capteurs.

Détection d'anomalies et de situations à risques: Il sera nécessaire de détecter des événements rares et exceptionnels ou des écarts importants par rapport à un comportement normal supposé connu (par exemple, réveil trop tardif, absence/excès dans certaines activités). Nous pouvons également envisager d'expliquer les anomalies dans une perspective de recommandation ou de prise de décision (eg. chauffage, ventilation, climatisation).

Une solution légère est nécessaire pour des considérations de coût et d'alimentation en plus du fait qu'il est nécessaire de stocker et de traiter les données localement pour des raisons de confidentialité. Les défis majeurs seront d'adapter certaines approches existantes pour fonctionner localement avec des ressources très limitées et utiliser uniquement les données du résident. Un autre grand défi est la personnalisation et la prise en compte des besoins et des préférences de chaque utilisateur. Les thèmes de recherche de cette thèse concernent principalement l'intelligence artificielle avec une application en sciences sociales. L'équipe de direction de thèse est complémentaire et possède déjà une expérience dans les domaines concernés.

Le comité d'arbitrage des candidatures sera particulièrement attentif à respecter l'équilibre des genres pendant le processus de sélection.

With the extension of the life span, the aging of the French population continues. People aged 65 and over represent 20% of the population. INSEE's demographic forecasts predict that the proportion of people over 60 years of age will increase strongly until 2035 and estimates that 4 million seniors would be in loss of autonomy in 2050. This problem affects all of France, but it has certain specificities in Hauts-de-France region, such as the fact that seniors in the region are more vulnerable to poverty than at the national level. There is then a real question of society regarding the care of this segment of the population. One of the solutions is of a technological nature and concerns Smart homes specially designed for the elderly.

Smart home technologies can bring real health and wellness benefits in addition to energy savings, comfort and safety. Elderly solutions also pose other constraints because of their state of health and, possibly, their loss of autonomy, loneliness for some of them and their relationship to technology. The existing offer in Smart home technologies mainly concerns home automation in the broad sense and is hardly adapted to the needs of the elderly. In addition, most existing solutions are expensive, complex to deploy, and often require controlled and constrained environments. It is clear that lightweight, resource-efficient, inexpensive, scalable solutions are required, which requires minimal effort of installation, configuration and control by users. It is in this perspective that the Cluster Senior University strives to develop projects and take initiatives to propose effective solutions to promote home care by meeting the specific needs of seniors. The thesis topic proposed here is in computer science but contains a component which falls within the social sciences. Indeed, the study of real needs and the acceptability and usability of a Smart home solution by seniors is essential. This component will be conducted in a sociological perspective, and will allow to analyze quantitatively and qualitatively data from surveys conducted in the past.

The design, prototyping and experimentation of a Smart home solution adapted to the constraints and needs identified will be the major component of this thesis. It will be a question of designing and validating a prototype solution for the Smart home specially adapted for the elderly. This prototype will be provided with means of:

Data collection from a set of sensors (eg motion sensors, temperature, brightness, etc).

Recognition of activities to predict from the observed data (and possibly past activities) what the older person is doing as an activity (eg sleeping, eating, phoning, reading, cooking, etc.). This is typically a problem of annotation of sensor data streams.

Detection of abnormalities and risky situations: It will be necessary to detect rare, exceptional events or significant deviations from a normal behavior supposed to be known (eg awakening too late, absence/excess in certain activities). We can also consider explaining the anomalies in a perspective of recommendation or decision making (eg heating, ventilation, air conditioning).

A lightweight solution is needed for cost and power considerations in addition to the fact that it is necessary to store and process the data locally for privacy considerations. Major challenges will be to adapt some existing approaches to run locally will very limited ressources and use only the resident data. Another big challenge is personalization and taking into account needs and preferences of each user. The research topics of this thesis mainly comes from artificial intelligence with an application in social sciences. The thesis supervision team is complementary and already has experience in the relevant fields.

The selection committee will pay particular attention to respect gender balance in the selection process.

Thématique / Contexte

La thèse se fera en collaboration entre les laboratoires CRIL et LEM et elle est en lien avec le Cluster Senior University de l’Université d’Artois.

Le Centre de Recherche en Informatique de Lens (CRIL UMR 8188) est un laboratoire de l’Université d’Artois et du CNRS dont la thématique de recherche fédératrice concerne l'intelligence artificielle et ses applications. Il regroupe plus de 50 membres : chercheurs, enseignants-chercheurs, doctorants et personnels administratifs et techniques.

Le LEM regroupe actuellement près de 190 chercheurs et enseignants-chercheurs en économie, management et statistique et plus de 80 doctorants. Les membres du LEM mènent des recherches, souvent pluridisciplinaires, pour répondre aux besoins des milieux économiques et sociaux, leurs recherches s’accordant le plus souvent avec des questions sociétales importantes.

Partenaire du Cluster Senior, l’Université d’Artois entend contribuer au développement de la Silver économie. Au niveau de la recherche, l’enjeu est de permettre des innovations au service de la qualité de vie des seniors, qu’il s’agisse des services à la personne, de la santé, de la protection de la personne, des outils connectés, ou encore de l’habitat intelligent, en veillant, dans tous les cas, au maintien du lien social.

Précisions sur l'encadrement - Details on the thesis supervision

Cette thèse sera co-dirigée avec Cécile Carra Professeure des Universités Université d’Artois – LEM UMR 9221 Mail: cecile.carra@univ- artois.fr

Conditions scientifiques matérielles et financières du projet de recherche

Financement par crédits ANR.

Cette thèse utilisera les moyens mutualisés du CRIL (cluster de calcul, financement des missions).

Objectifs de valorisation des travaux de recherche du doctorant : diffusion, publication et confidentialité, droit à la propriété intellectuelle,...

Articles et publications dans les supports (revues, conférences) de référence en IA et sciences sociales.

Montant du salaire perçu

La rémunération minimale est fixée à 1769 euros bruts mensuels pour une activité de recherche seule.

Règlementation

Décret n° 2009-464 du 23 avril 2009 relatif aux doctorants contractuels des établissements publics d'enseignement supérieur ou de recherche

Prototypes logiciels

Benchmarks

Titre: Approches légères pour une solution de maison intelligente pour personnes âgées

Mots-clés: IA, apprentissage automatique, analyse de données, sciences sociales

Directeurs de thèse: Karim Tabia (karim.tabia@univ-artois.fr) et Cécile Carra (cecile.carra@univ-artois.fr)

Type de contrat : contrat doctoral à temps plein de 3 ans

Date de début : Octobre 2020

Admissibilité

Les candidats doivent être titulaires d'un Master (ou être sur le point d'en détenir un) ou avoir un diplôme universitaire équivalent à un Master européen (durée de 5 ans)

Candidature

Date limite de candidature : 30 juin 2020.

  • Les candidatures doivent être envoyées par courrier électronique aux conseillers et comprendre
  • Une copie du dernier diplôme
  • Un curriculum vitae détaillé
  • Un relevé de notes / notes de 1ère et 2ème années de Master ou 3 dernières années d'école d'ingénieur (avec indication si possible du classement)
  • Une lettre de motivation
  • Les lettres de recommandation sont les bienvenues
  • Les candidats potentiels seront invités à un entretien avec les directeurs de la thèse.

Informations

Etablissement Université d'Artois

École doctorale Sciences, Technologie, Santé

Informatique (sans spécialité)-25DIN0

Unité de recherche       

CRIL - Centre de recherches en informatique de Lens

Encadrement de la thèse

Karim TABIA

Financement

du 01-10-2020 au 30-09-2023

Financement par crédits ANR

Début de la thèse le 1 octobre 2020

Contact

Tabia Karim

Karim Tabia (mailto:Karim Tabia) 03 21 60 37 00

Références bibliographiques

Cécile Carra, Karim Tabia: Smart Home for Seniors: Opportunities and Challenges for AI. ICAART (2) 2020: 967-973

Cook, D. J., Crandall, A. S., Thomas, B. L., and Krishnan, N. C. (2013). Casas: A smart home in a box. Computer, 46(7):62–69.

Li, M., Gu, W., Chen, W., He, Y., Wu, Y., and Zhang, Y. (2018). Smart home: Architecture, technologies and systems. Procedia Computer Science, 131:393 – 400.

Tabia, K., Wattez, H., Yd´ee, N., and Sedki, K. (2018). Data analytics and visualization for connected objects: A case study for sleep and physical activity trackers. IEAAIE'18.

Vallée, T., Sedki, K., Despres, S., Jaulant, M. ., Tabia, K., and Ugon, A. (2016). On personalization in iot. In 2016 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), pages 186–191.

 Lu, L., Qing-Ling, C., and Yi-Ju, Z. (2017). Activity recognition in smart homes. Multimedia Tools Appl., 76(22):24203–24220.

Majumder, S., Aghayi, E., Noferesti, M., Memarzadeh-Tehran, H., Mondal, T., Pang, Z., and Deen, M. (2017). Smart homes for elderly healthcare-recent advances and research challenges. Sensors, 17:2496.

Mshali, H., Lemlouma, T., Moloney, M., and Magoni, D. (2018). A Survey on Health Monitoring Systems for Health Smart Homes. International Journal of Industrial Ergonomics, 66:26–56.

Subjects

Places

  • Arras Cedex 62030, France, 9, rue du Temple - BP 665
    Arras, France (62)

Date(s)

  • Tuesday, June 30, 2020

Keywords

  • IA, apprentissage automatique, analyse de données, sciences sociales

Contact(s)

  • Cécile Carra
    courriel : cecile [dot] carra [at] univ-artois [dot] fr

Information source

  • Cécile Carra
    courriel : cecile [dot] carra [at] univ-artois [dot] fr

To cite this announcement

« Soft approaches to the smarthouse solutions for the elderly », Scholarship, prize and job offer, Calenda, Published on Tuesday, June 02, 2020, https://calenda.org/781406

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