🚧 DAÏO, le tableau connecté
Un tableau mural connecté pour la téléassistance de personnes âgées
Dans cet article, je vais vous présenter le projet académique que j’ai pu effectuer avec mes camarades sûrs, Volkan AKT*R (que je remercie d’avoir porté la partie réseau du projet sur ses épaules) et Rafik D*RRADJI (que je remercie tout simplement), durant cette première année d’étudiant-ingénieur à l’École Publique d’Ingénieurs de la Santé et du Numérique (EPISEN).
Par souci de synthèse, j’ai choisi d’organiser l’article en trois grands titres :
I — Présentation du projet
II — Schématisation du projet
III — Réalisation du projet
IV — Bilan du projet
I — Présentation du projet
Une réticence grandissante face aux maisons de retraite
Dans le contexte de la crise Covid-19, des enquêtes d’opinion ont démontré que les seniors préfèrent de loin, quand c’est possible, le maintien à domicile plutôt que l’hébergement dans une structure collective pour leur vieillissement [1]. En effet, ce désir grandissant s’explique par le fait des nombreux bénéfices de l’hébergement à domicile : un prix d’hébergement beaucoup plus avantageux qu’en structure collective et un meilleur épanouissement personnel pour l’individu due en partie par une plus grande proximité avec les proches, un rempart contre le sentiment de solitude. Un des autres aspects qui justifie la préférence pour le domicile est l’idée majoritairement négative des structures collectives d’hébergement, comme les fameux établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (EHPAD). Et le récent scandale Orpea, aussi appelé “l’affaire des Ehpad”, à amplifier cette tendance. De plus en plus de français deviennent réticents à l’idée de placer leur aînée en maison de retraite.
L’idée du projet & ses caractéristiques
C’est pourquoi, en adéquation avec le thème fédérateur du projet MESPI de cette année — l’assistance aux personnes âgées — nous avons choisi de développer un système de télésurveillance/téléassistance, baptisé DAÏO.
En effet, le service de téléassistance est une solution fiable et efficace qui permet aux personnes âgées, handicapées ou isolées, de rester à leur domicile tout en étant autonomes et indépendantes. En cas de chute ou de malaise, les personnes en charge peuvent alerter immédiatement les services compétents et bénéficier d’une écoute [2].
Ainsi, l’objectif cardinal de notre projet est d’assurer la sécurité des seniors isolées chez elles mais aussi de permettre à leurs proches d’avoir un œil sur eux.
Notre système prendra la forme d’un objet de décoration intelligent, un tableau mural connecté, design et discret, qui se fond dans la pièce à vivre et qui permettra de suivre en temps réel l’ambiance de la pièce où il se trouve : en relevant la température, l’humidité et la teneur en gaz nocif dans la pièce, et en intégrant une caméra de manière à garantir la transmission d’images en temps réel directement accessible sur une interface web.
Pourquoi notre projet s’appelle DAÏO ?
Pour l’anecdote, notre système a été baptisé DAÏO en hommage à Domenico Ghirlandaio, l’artiste italien qui a peint le célèbre Portrait d’un vieillard et d’un jeune garçon présentée ci-dessus, une œuvre qui représente le mieux aussi bien l’affection que l’assistance que l’on doit aux aînées ; une piqûre de rappel du thème fédérateur de notre projet.
II — Schématisation du projet
Une image vaut mille mots :
Comment capturer les informations sur la pièce ?
Afin de suivre l’ambiance de la pièce, nous avons besoin de capteurs : le DHT22, le MQ2, nous permettra de mesurer respectivement température et l’humidité, la teneur en gaz toxique comme le monoxyde de carbone, la fumée et le GPL (propane et butane), et l’ESP32-CAM nous permettra d’avoir une vision sur la pièce. Tous ces capteurs seront relié à une carte Arduino MKR 1010.
Comment récolter puis transmettre les informations à l’utilisateur ?
Les données récoltées par la carte Arduino du tableau connecté seront transmises à notre serveur, lequel est un Raspberry Pi modèle B+ v1.2 avec un module Wi-Fi. Ce dernier joue le rôle de point d’accès et créera un environnement local avec le tableau présent dans la pièce, mais aussi les autres tableaux disposés dans l’ensemble de la maison. Il est constitué d’un serveur web et il contiendra les pages web accessibles depuis n’importe quel appareil de l’utilisateur, comme son PC ou son smartphone. Sur les pages web, l’utilisateur aura un accès à la caméra en temps réel et aussi aux différentes variables de températures, d’humidité et de gaz nocifs récupérées via les capteurs.
Comment alerter l’utilisateur d’un danger dans la pièce ?
Dans le cas où le tableau connecté détecte une mise en danger de l’utilisateur, à savoir : une température trop chaude, une taux d’humidité trop élevé ou bien une teneur en gaz nocif trop forte ; alors l’utilisateur reçoit un signal sonore via l’activation du buzzer, et un signal visuel via l’allumage de la LED ainsi qu’une notification directement sur son appareil via le site web développé par l’équipe DAÏO.
Où installer le système ?
L’ensemble du système est disposé dans un cadre en bois, et devra être installer sur le mur de la pièce à surveiller comme un simple tableau mural. Notre tableau connecté se veut avant tout être un objet esthétique et discret. Cependant, un fil d’alimentation dépassera du support afin de permettre l’alimentation du système…
III — Réalisation du prototype
Après avoir lu plusieurs articles et regardé différentes vidéos tutoriel sur Youtube [3] concernant les câblages électronique avec le module Arduino, nous sommes arrivé à réaliser un prototype de notre système.
Les données émises par l’Arduino sont recueilli via la Raspberry Pi. Ensuite, elles sont affichées sur les pages web que nous avons crées, accessible via une adresse IP que nous avons défini.
À vide, les données sont cohérentes. Et lorsque l’on allume un briquet en face des capteurs (comme sur le tutos [3.b]) on constate que : les valeurs en monoxyde de carbone, fumée et GPL montent brusquement : une alerte est lancé ; cela engendre le lancement de la LED 🚨 et du buzzer 🔔 jusqu’à ce que le briquet soit éteint et que les valeurs redescendes. Par ailleurs, pour une température élevée une alerte sera aussi lancée.
Somme toute, le système fonctionne bien ! Il ne reste plus qu’à le placer dans son support et le prototype est finalisé.
IV — Bilan du projet
Malgré les différentes difficultés rencontrées, nous avons réussi à aller au bout du projet en proposant un premier prototype fonctionnel. En effet, l’utilisateur aura un accès en temps réel à la caméra et aux variables d’environnement de la pièce — un accès garanti à distance via l’interface Web que nous avons développée. Dans la suite du projet, nous aimerions détecter les chutes via la caméra, réduire l’épaisseur du cadre et le rendre plus esthétique, améliorer l’interface en intégrant un système de connexion sécurisée, puis créer un réseau de télésurveillance domestique avec plusieurs tableaux disposés dans plusieurs pièces de la maison.
La suite du projet :
Pour voir la suite du projet, notamment concernant la méthode de détection de chute simple que nous avons mis en place, vous pouvez lire l’article suivant :
<embed daio 2>
Le mercredi 02 juillet 2022. Mis à jour le lundi 27 février 2023.
Mlachahe SAID SALIMO.
Notes :
1. EnquĂŞte Harris Interactive Structures Collectives et Solutions individuelles
2. Souscrire à un service de téléassistance : quels avantages ?
3. Liste non-exhaustive des tutos utiles pour réaliser ce projet :
3.a. ESP32 DHT11/DHT22 Asynchronous Web Server
3.b. How to Connect MQ2 Gas Sensor To Arduino
3.c. How to program ESP32 CAM using Arduino UNO
3.d. Arduino MKR WiFi 1010
3.e. Raspberry Pi: Install Apache + MySQL + PHP (LAMP Server)
3.f. Raspberry Pi Wireless Access Point
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