La HEIA-FR et la HEIG-VD à la Foire d’Hanovre

Hannover Messe

Hannover Messe

La Hannover Messe 2021, plus grand salon de technologie industrielle du monde, s’est déroulée cette année en ligne du 12 au 16 avril. La HEIA-FR et la HEIG-VD ont représenté la HES⁠-⁠SO et son domaine Ingénierie et Architecture en présentant une thématique commune : l’intelligence artificielle au soutien des personnes âgées.

La participation à cet événement a été soutenue et financée par le domaine Ingénierie et Architecture.

La Haute école d’ingénierie et d’architecture Fribourg et la Haute Ecole d’Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud ont chacune présenté un projet sur la thématique de l’intelligence artificielle au soutien des personnes âgées:

Context aware monitoring of patient’s rehabilitation in free living conditions

Ce projet vise à développer un système d’assistance pour la réhabilitation de personnes âgées ou de patient·e·s ayant une déficience motrice. Le professeur Andres Perez-Uribe (HEIG VD), responsable du projet, explique : « Nous aimerions comprendre ce que la personne essaie de faire, avec quels objets elle interagit et si elle réussit le geste. ».

Le projet utilise des algorithmes de machine learning pour exploiter un ensemble de données venant d’une caméra égocentrique 3D portée sur le corps et par d’autres capteurs physiologiques, afin d’évaluer la performance des patient·e·s dans les activités de la vie quotidienne.

Le projet est réalisé à la HEIG-VD dans le cadre d’une thèse de doctorat, en collaboration avec le Prof. Kamiar Aminian du Laboratory of Movement Analysis and Measurement de l’EPFL et le Dr. Jean Michel Pignat du Service de Neuropsychologie et de Neuroréhabilitation du CHUV.

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Nestor

Le projet Nestor est un projet européen (H2020), réalisé à la HEIA FR, avec comme objectif de réaliser un coach virtuel pour des patient·e·s âgé·e·s. Ce projet multidisciplinaire a été réalisé en collaboration avec des experts de domaine tels que des psychologues, des nutritionnistes ou encore des physiologistes.

Le système utilise des techniques de machine learning pour monitorer les activités quotidiennes et les progrès des utilisateurs·trices et leur fournit des recommandations personnalisées. Une des innovations principales du projet est un agent conversationnel, qui permet aux utilisateurs·trices d’interagir très naturellement avec le système.

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