Mesurer son propre mouvement - au nom de la recherche

Le trajet quotidien jusqu'au tram, une promenade à la pause de midi et peut-être du sport le soir. Beaucoup d'entre nous savent qu'ils devraient faire plus d'exercice. Mais comment nous comportons-nous en réalité en comparaison directe avec d'autres personnes de notre canton, de la Suisse ou de notre environnement professionnel ? Une application développée par le spin-off Antavi de l'ETH mesure précisément cela - et met les données à la disposition de l'ETH Zurich pour la recherche.

Ulf Blanke et Sebastian Feese, du Wearable Computing Lab du Département de technologie de l'information et de l'électrotechnique (D-ITET), ont fondé l'entreprise Antavi dans le cadre de la bourse d'études Pioneer Fellowship. En 2013, ils avaient déjà développé l'application Züri-F?scht pour étudier les flux de mouvements lors de grandes manifestations. Cette application a été téléchargée 70'000 fois.

Ce nouveau projet s'inscrit dans le cadre d'une action de la Schweizer Radio und Fernsehen (SRF). Avec "SRF bewegt", la radio SRF 1 et SRF 3 souhaitent, en collaboration avec l'Office fédéral de la santé publique, l'Office fédéral du sport et l'Office fédéral de l'énergie, donner de l'élan à un quotidien peu propice au mouvement. L'application est disponible dès aujourd'hui, 11 mai, pour Android et iOS. Une semaine d'action de la SRF aura lieu du 8 au 12 juin.

Comparaison en direct avec d'autres utilisateurs

"L'application enregistre l'activité physique quotidienne. Les distances parcourues sont mesurées comme critère déterminant", explique Ulf Blanke d'Antavi. Gr?ce à la reconnaissance des pas et à la localisation GPS ou à un mode vélo, les distances parcourues au quotidien par les utilisateurs à vélo ou à pied sont relevées.

L'avantage par rapport aux autres applications d'activité physique est le suivant : les données sont transmises en direct. Les participants peuvent donc se comparer à tout moment aux autres. Ils voient ainsi en un coup d'?il s'ils se situent à un moment donné au-dessus ou en dessous de la moyenne de leur canton de résidence ou de toute la Suisse. Il existe en outre des classements à l'échelle nationale pour les participants, les cantons et même les groupes. Le résultat personnel peut être partagé dans les médias sociaux.

Visualiser les données comportementales de tous les utilisateurs en temps réel a été l'un des grands défis de ce projet, explique Blanke. "De plus, nous avions besoin d'un système de détection de mouvements à faible consommation d'énergie, qui puisse fonctionner 24 heures sur 24, sept jours sur sept, sur différents appareils". Au Wearable Computing Lab du D-ITET, on dispose toutefois de l'expertise des capteurs, du traitement des signaux et des aspects technologiques de l'information, pour traiter et rassembler par exemple de grandes quantités de données.

Avec les données, on fait de la recherche

L'ETH Zurich profite des données collectées par l'application. Il est déjà prévu qu'un étudiant en informatique les utilise pour son travail de bachelor. Les données peuvent être utilisées pour différentes questions de recherche sur des thèmes tels que la mobilité, la santé ou les modèles de comportement quotidiens. Blanke : "Il manque habituellement à la recherche le canal permettant d'accéder aux données d'un grand nombre d'utilisateurs. Antavi met à la disposition de la science un corpus de données qui n'est normalement réservé qu'aux grandes entreprises comme Google ou Facebook". Les données sont traitées de manière purement anonyme, de sorte qu'il est impossible de remonter ultérieurement jusqu'à leurs auteurs.