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Le fauteuil roulant de demain testé à McGill

Un prototype du fauteuil robotisé

Un prototype du fauteuil robotisé

Photo : Université McGill/École d'informatique

Radio-Canada

Un fauteuil roulant « intelligent », capable de se rendre automatiquement à un point donné tout en évitant les obstacles sur son passage, a été mis au point à l'École d'informatique de l'Université McGill. L'étudiant Alan Do-Omri l'a présenté au 85e congrès de l'Acfas.

Un texte d'Alain Labelle

Le prototype a recours à la robotique et à l’intelligence artificielle, lesquels permettent d’apprendre à un fauteuil roulant des mouvements qui peuvent être appliqués par des utilisateurs sans expérience en programmation.

L’objectif : automatiser des tâches comme entrer dans un ascenseur, s’installer à une table ou se déplacer de l’entrée d’un immeuble vers un bureau.

Au lieu d’une programmation manuelle, le fauteuil roulant robotisé apprend de lui-même à se rendre d’un point A à un point B. Il cartographie automatiquement son environnement.

Ce fauteuil aidera les personnes qui utilisent des fauteuils roulants à moteur à naviguer, sans nécessairement le contrôler.

Une citation de Alan Do-Omri
Alan-Do-Omri

Alan-Do-Omri

Photo : Radio-Canada/Martin Thibault

Ce type de fauteuil pourrait, d’ici 5 à 10 ans, être utilisé dans les résidences pour personnes âgées.

Automatiser certains gestes quotidiens des patients permettrait aux préposés de s'occuper d'autre chose et de laisser la chaise roulante se déplacer elle-même.

Une citation de Alan Do-Omri

Il pourrait aussi être utilisé dans les musées, les centres commerciaux et les universités.

Le fauteuil roulant qui apprend

Le déplacement autonome du fauteuil est rendu possible grâce à une combinaison de stimuli visuels et d’apprentissage par démonstration. Le fauteuil est capable d’apprendre des tâches de navigation après seulement quelques démonstrations.

Dans la phase d’apprentissage, le fauteuil intelligent crée une base de données comprenant des paires d’images et des commandes.

Au moment de la phase d’exécution, il compare des images avec l’algorithme K Nearest Neighbours, qui est une méthode d’apprentissage automatique supervisé.

À terme, son créateur croit que cela lui permettra aussi de se déplacer dans une foule.

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