Choix de la logique floue

Le projet Inovus se sert de la logique floue pour déterminer le niveau de risque auquel est confronté l’utilisateur de la cuisinière. Le module de raisonnement permet donc, en fonction des valeurs retournées par les divers capteurs installés sur la cuisinière, de déterminer le niveau de risque pour chacun des risques identifiés, à savoir brûlure, intoxication et incendie. Le choix fut fait d’utiliser pour le projet Inovus la logique floue comme outil d’identification des risques. La logique floue permet un raisonnement qui est similaire à celui que pourrait avoir un être humain, c’est-à-dire un raisonnement qui est plus qualitatif que quantitatif. L’un des grands atouts de la logique floue repose sur sa capacité à traiter des données imprécises, variantes et des concepts imprécis, au contraire de la logique traditionnelle qui exige des données exactes. L’approche prise avec la logique floue permet une classification d'éléments pouvant sembler imprécis dans le domaine mathématique, mais qui semblent cohérents dans la réflexion effectuée par un humain. Dans le cas d’Inovus, les données reçues par les capteurs peuvent être ambiguës, surtout si un seuil est défini. Par exemple, si un seuil d’alerte pour la température est défini à 45°C, mais que la température mesurée est de 45.1°C, doit-on considérer que la situation est bien plus dangereuse que lorsque la température était de 44.8°C ? La logique floue permet de pallier à ce problème de seuil défini, en offrant un compromis entre la génération de fausses alertes et une détection efficace des situations de risque.

Des personnes en perte d’autonomie, notamment au niveau cognitif, ne sont plus forcément en mesure de déterminer si une situation est dangereuse ou non. C’est l’un des objectifs du projet

Inovus, de permettre d’informer les personnes en perte d’autonomie des moments où celles-ci sont dans une situation à risque lors de l’utilisation d’une cuisinière. Le système Inovus ferait office “d’expert”, qui indiquerait à l’utilisateur de la cuisinière s’il se trouve dans une situation dangereuse afin qu’il fasse preuve de précaution, ou bien encore lui indiquerait la marche à suivre pour atténuer le risque. Dans les cas les plus graves, “l’expert” prendrait la main pour protéger la personne d’un risque trop élevé. Ceci représente les procédures d’interventions à établir pour le projet Inovus. Mais avant de pouvoir bien les déterminer, il est primordial de pouvoir bien définir les différents risques et leur niveau de dangerosité.

Les risques majeurs liés à l’utilisation d’une cuisinière sont d’ores et déjà identifiés : le risque de brûlure (par contact d’un objet chaud ou par projection d’un liquide chaud), le risque d’intoxication (par inhalation de fumées ou de gaz), et le risque d’incendie. Pour chaque risque, des capteurs ont été choisis en conséquence afin de pouvoir détecter les paramètres précurseurs de chacun des risques. Auparavant, le module de raisonnement était à l’état embryonnaire. Des algorithmes pour détecter les niveaux de risques étaient cependant implémentés, avec des niveaux de risques binaires (Aucun risque ou bien Danger). Les différentes expérimentations menées ont permis de trouver pour chaque paramètre surveillé quels étaient les ordres de grandeur des seuils de risques.

C’est grâce à ces seuils de risques que le module de raisonnement a pu être conçu. Bien que les risques étaient déjà identifiés, des niveaux de risque binaires (risque ou bien aucun risque) n’étaient pas une graduation suffisante pour déterminer les interventions à effectuer. De plus, ces niveaux de risques étaient définis, c’est-à-dire que le dépassement d’un seuil fixé engendrait le passage au niveau de risque supérieur. Au vu des nombreux tests effectués sur la cuisinière et le projet Inovus, ainsi que de la littérature à notre disposition, nous disposons de beaucoup de données et de retours d’expériences quant aux potentiels risques liés à l’utilisation d’une cuisinière. Nous savons quelles sont les situations les plus à même d’être dangereuses, et les paramètres observés par les capteurs permettent une anticipation efficace des situations à risques afin de prendre des mesures préventives.

La logique floue utilise ces paramètres, ainsi que leurs seuils de danger, pour déterminer les risques auxquels la personne est confrontée. Les valeurs d’entrées du module de raisonnement sont donc les valeurs retournées par les capteurs. Chaque paramètre est déterminé selon des valeurs floues dans un ensemble flou comprenant trois fonctions membres. Ces trois fonctions membres de chaque ensemble flou représentent respectivement la situation où la cuisinière est éteinte depuis longtemps, la situation où la cuisinière est utilisée de façon normale (et pose certes un risque) et la situation où la cuisinière pose un grand risque pour la personne. Un ensemble de règles linguistiques va ensuite permettre de définir quel est le niveau de risque global ainsi que le niveau de dangerosité pour chacun des trois risques identifiés. Les valeurs de sorties du module peuvent être classées dans cinq fonctions d’appartenances, à savoir (1) risque très faible, (2) risque faible, (3) risque modéré, (4) risque élevé et (5) risque très élevé. Ces cinq niveaux de risques permettent d’établir des protocoles d’interventions adaptés aux niveaux de risque auxquels la personne en perte d’autonomie est confrontée en utilisant une cuisinière. Ces protocoles monteront graduellement en importance, au fur et à mesure que le niveau de risque augmente.

L’une des raisons du choix de la logique floue repose sur sa simplicité, ainsi que la facilité d’évolution de ce type de logique. Comme il a été vu dans la revue de littérature, la logique floue permet des performances similaires à celles obtenues avec des réseaux de neurones artificiels. L’ajout de paramètres et de règles est relativement aisé en logique floue, et le système ne requiert pas un apprentissage, comme pour les réseaux neuronaux. Cet apprentissage peut apporter des erreurs de jugement de la part du module, tandis que l’évolution du programme de logique floue est entièrement contrôlée par le développeur du module. De plus, contrairement aux réseaux neuronaux, la logique floue ne fonctionne pas dans une « boite noire », c’est-à-dire que son fonctionnement est visible et facilement compréhensible, et donc facilement adaptable. Les risques liés à l’utilisation d’une cuisinière seront sensiblement les mêmes pour toute personne, avec peu de variation. En effet, les capteurs seront toujours les mêmes, et les cuisinières varient peu dans leur conception, étant donné que le système est

uniquement destiné aux cuisinières électriques. Les cuisinières fonctionnant au gaz, par induction ou toute autre méthode sont exclues du projet Inovus.