Faire bouger plus les travailleurs de bureau grâce à la technologie intelligente

Comment adopter une attitude plus saine pendant le travail grâce aux textiles intelligents et à l’intelligence vestimentaire ? Dans le cadre du trajet VIS SMARTpro, Sirris a établi trois démonstrateurs illustrant le potentiel de la combinaison de données provenant de différentes sources à des fins de localisation avancée et de surveillance continue d'activités sur la base des développements technologiques dans ce projet.

Bouger plus est une bonne habitude pour la santé au travail, y compris pour les personnes exerçant un travail de bureau. Voilà pourquoi les personnes qui travaillent en position assise pendant la journée doivent être encouragées à bouger régulièrement, de façon à éviter de passer trop de temps sur leur siège. Ceci permet de lutter contre l’obésité et de maintenir ces personnes en forme. Sirris a établi dans ses locaux de BluePoint Bruxelles un démonstrateur destiné à montrer comment les technologies intelligentes peuvent contribuer dans ce contexte.

De telles technologies permettent de surveiller en permanence le degré d’activité d’un travailleur de bureau. Lorsque ce degré est trop bas, un système de recommandation encourage le travailleur à bouger plus. Un élément important est que le système tienne compte du contexte actuel du travailleur, afin d'accroître la probabilité que le travailleur tienne compte de ces recommandations.
Pour pouvoir fournir des recommandations efficaces, il est donc important de détecter l’activité du travailleur de manière fiable et de bien comprendre ses habitudes au travail. Pour ce faire, des balises ont été installées dans les bureaux. Le testeur portait en outre un pantalon intégrant un accéléromètre et un gyroscope connectés à un module Bluetooth faisant office de balise, ayant été conçu dans le cadre des autres démonstrateurs du projet SMARTpro. Ce pantalon intelligent pouvait ainsi indiquer si son porteur était assis ou debout. Une montre intelligente au poignet du testeur collectait les infos des différentes balises et les transmettait pour traitement plus approfondi, d’où découlaient ensuite les recommandations. La montre était aussi dotée d’un podomètre.

Sur une plus longue période, le système peut apprendre plus précisément les habitudes du testeur et être donc en mesure de formuler de meilleures recommandations. Il est aussi possible de constater une évolution dans son comportement.

Regardez la vidéo :

 

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