La surveillance des maisons intelligentes en utilisant l'apprentissage automatique

Abstract

Nous vivons une époque passionnante où de nouvelles technologies émergent et changent notre façon de vivre. La maison intelligente est un des exemples de ces technologies, elle représente une large gamme d’appareils qui peuvent se connecter les uns aux autres et au Web dans le but de contrôler la maison à distance. L'intégration de l’apprentissage automatique dans les maisons intelligentes offre des expériences personnalisées et améliore considérablement la précision et l’efficacité du traitement des données conduisant à une meilleure prise de décision. Dans ce travail, une solution basée sur l'algorithme Random Forest est proposée pour prédire les routines de l'habitant à partir des capteurs connectés à un microcontrôleur ESP32. Notre solution permet de mieux détecter les risques domestiques, d'identifier et d'apporter un niveau de protection élevé à la maison. La solution est soutenue par une application mobile (interface de supervision) qui fournit à l’utilisateur la capacité de surveiller la maison à distance. Mots clés : maison intelligente, apprentissage automatique, IOT, surveillance des maisons, capteurs.