Quand les réseaux mobiles prédisent les déplacements de leur propriétaire

Par 15 décembre 2009
Mots-clés : Smart city

Etudier la liste des réseaux auxquels se connecte une personne dans une journée permet de déduire son emploi du temps. Et aux applications de se connecter au réseau le plus adapté.

Connaître les différents réseaux utilisés par un téléphone au cours de la journée donne des indications sur les déplacements de son utilisateur, estime une équipe de l’université technique de Delft. Selon cette dernière, la journée type d’un individu est constituée de plusieurs événements qui surviennent sur le réseau. Par exemple, pour se rendre de son domicile à son lieu de travail, une personne va quitter le réseau de son domicile, rejoindre un autre en GSM, passer par le Bluetooth d’un voisin etc. L'intérêt ? Selon la disponibilité des réseaux alentours et ceux dont elle devine que l'utilisateur va prochainement se rapprocher, une application peut décider quel est celui le plus adapté à ses besoins. Et vers lequel migrer en fonction des déplacements de la personne.
Une application possible en télémédecine
Pour effectuer ces prédictions, le système s’appuie sur les évènements qui se sont produits dans le passé. Cette série d’évènements est analysée de manière statistique, pour déterminer quelle suite d’évènements en entraîne un autre. "Un tel système pourrait être utilisé en télémédecine, par exemple", explique à L’Atelier Arjan Peddemors, responsable du projet. Les patients sont surveillés par différents capteurs. Certaines informations sont cruciales et doivent être envoyées immédiatement. "Pour les autres il peut être plus judicieux de passer par un réseau Wi-Fi que d’utiliser à tout prix les réseaux GSM ou 3G qui sont très coûteux". Par ailleurs, le système apprend avec le temps dans le sens où il continue à collecter des données qui améliorent la fiabilité des statistiques.
La temporalité des évènements est prise en compte
La temporalité des évènements est également prise en compte. Un individu rencontrera les mêmes évènements réseaux à l’aller et au retour entre son domicile et son travail. Seulement, la connexion à un réseau donné sur la route constituera un évènement prédictif différent selon que cela se passe le matin ou le soir. "Pour l’instant, le schéma que nous avons étudié est un schéma quotidien", explique Arjan Peddemors. "Mais on pourrait très bien imaginer d’étudier ce qui se passe sur une semaine, ou un mois". Le chercheur reconnaît cependant qu’il faudrait pour cela collecter des données sur des périodes plus longues pour que le système soit fiable.

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