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EARSENS - Un dispositif électroacoustique de sécurité dans un bâtiment

Ingénierie et Architecture

Une équipe de la Haute école du paysage, d'ingénierie et d'architecture de Genève (HEPIA) développe un nouveau concept pour la surveillance de l’activité dans un bâtiment, utilisant un haut-parleur et l'AI pour reconnaitre les changements intervenus dans la salle.

La surveillance d'un bâtiment nécessite généralement la mise en œuvre de diverses technologies de capteurs. En plus d'en contrôler l'accès, les données recueillies servent aussi à adapter l'éclairage, le chauffage, la ventilation, la climatisation et le ménage en fonction de l'activité humaine et des besoins réels des occupants. Cela permet une gestion efficace de l'énergie et une réduction des coûts d'exploitation. Cependant, certaines technologies de capteurs sont relativement lourdes et coûteuses à mettre en œuvre ou susceptibles d’interférer avec les questions de confidentialité.  

Le projet EARSENS (Electroacoustic room sensor for safety) vise à développer une technologie innovante et respectueuse de la vie privée pour la surveillance des paramètres de sécurité dans un bâtiment. L'approche alternative proposée dans cette recherche consiste à utiliser un haut-parleur électrodynamique classique associé à un algorithme d’intelligence artificielle pour différencier les classes d'événements en fonction des petites variations qu'ils produisent dans le champ sonore intérieur. Les chercheur-es d’HEPIA ont d’abord montré par simulation et expérimentation qu’un certain nombre d’évènements intérieurs tels que l'ouverture et la fermeture de portes et de fenêtres, la présence de personnes, le déplacement de mobilier, une élévation ou une baisse anormale de la température, modifiaient de manière significative le comportement modal de la pièce. Un modèle a été établi permettant d’estimer la charge acoustique exercée par la salle sur la membrane du haut-parleur sans avoir à recourir à des capteurs externes. Puis, un algorithme de type réseau de neurones à convolution (ou CNN) a été entraîné à reconnaître au sein d’une base d’apprentissage issues de données expérimentales les motifs récurrents spécifiques aux évènements d’intérêt. Ce dispositif tire ainsi profit du couplage acoustique qui existe entre le haut-parleur et une salle dans les basses fréquences, et de la réciprocité du principe de transduction électrodynamique permettant d’utiliser le haut-parleur simultanément en mode capteur/actuateur.

Ce projet a abouti à la réalisation d'un démonstrateur qui a permis de tester puis de valider le concept dans des salles réelles. Ne collectant aucune donnée sensible (ni parole, ni vidéo), le dispositif EARSENS concilie sécurité et respect de la vie privée, en plus d'être simple à mettre en œuvre et relativement abordable.