{"id":8901,"date":"2025-08-26T18:55:45","date_gmt":"2025-08-26T16:55:45","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/methode-de-suivi-basee-sur-la-camera-et-les-capteurs-en-temps-reel-cree-pour-une-identification-plus-rapide-de-la-propagation-de-la-maladie-a-linterieur\/"},"modified":"2025-08-26T18:55:49","modified_gmt":"2025-08-26T16:55:49","slug":"methode-de-suivi-basee-sur-la-camera-et-les-capteurs-en-temps-reel-cree-pour-une-identification-plus-rapide-de-la-propagation-de-la-maladie-a-linterieur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/methode-de-suivi-basee-sur-la-camera-et-les-capteurs-en-temps-reel-cree-pour-une-identification-plus-rapide-de-la-propagation-de-la-maladie-a-linterieur\/","title":{"rendered":"M\u00e9thode de suivi bas\u00e9e sur la cam\u00e9ra et les capteurs en temps r\u00e9el cr\u00e9\u00e9 pour une identification plus rapide de la propagation de la maladie \u00e0 l’int\u00e9rieur"},"content":{"rendered":"
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Les chercheurs de Concordia ont d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle m\u00e9thode de surveillance et de suivi de la fa\u00e7on dont les particules, ou les agents pathog\u00e8nes pathog\u00e8nes, se propagent d’un endroit \u00e0 un autre. L’outil pourrait aider \u00e0 contenir de futures \u00e9pid\u00e9mies de maladies comme Covid-19.<\/p>\n

Publi\u00e9 dans la revue Construction et environnement<\/i>la m\u00e9thode utilise le suivi bas\u00e9 sur la cam\u00e9ra et les capteurs en temps r\u00e9el des individus infect\u00e9s, ainsi que les mod\u00e8les de dispersion d’air et de pathog\u00e8nes bas\u00e9s sur des algorithmes, pour \u00e9valuer les niveaux de risque d’infection. L’outil peut \u00e9galement alerter les syst\u00e8mes de ventilation pour optimiser le d\u00e9bit d’air et r\u00e9duire le risque d’infecter les autres.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Notre nouvelle m\u00e9thode r\u00e9duit consid\u00e9rablement le temps de simulation trouv\u00e9 dans d’autres \u00e9tudes, nous donnant une meilleure estimation de la question de savoir si un emplacement qui a \u00e9t\u00e9 expos\u00e9 aux agents pathog\u00e8nes pr\u00e9sente toujours un risque\u00a0\u00bb, explique l’auteur principal de l’\u00e9tude, Ph.D. candidat Zeinab DeDoost.<\/p>\n

Elle souligne que la plupart des mod\u00e8les ne capturent que de courtes rafales de propagation a\u00e9roport\u00e9e – dans une minute – tandis que les leurs peuvent continuer \u00e0 simuler beaucoup plus longtemps.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Si nous savons qu’une personne est malade, alors ce syst\u00e8me nous aide \u00e0 les surveiller et \u00e0 d\u00e9couvrir la dispersion dimensionnelle de l’agent pathog\u00e8ne qui les entoure\u00a0\u00bb, explique le co-auteur Fariborz Haghighat, professeur au D\u00e9partement de construction, g\u00e9nie civil et environnemental \u00e0 la Gina Cody School of Engineering and Computer Science.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Un b\u00e2timent \u00e9quip\u00e9 de capteurs nous permet de suivre les personnes infect\u00e9es et d’estimer ou de suivre qui a \u00e9t\u00e9 en contact avec cette personne.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Calculs de flux d’air plus simples<\/h2>\n

L’efficacit\u00e9 du mod\u00e8le r\u00e9side dans la r\u00e9duction du nombre de calculs qu’elle effectue.<\/p>\n

Au lieu d’essayer d’estimer comment le mouvement d’une personne affecte le flux d’air, le mod\u00e8le traite la personne comme une source d’\u00e9mission en mouvement sans masse. Cette approche donne au mod\u00e8le une mesure coh\u00e9rente du flux d’air et lui permet d’\u00e9tudier comment un pathog\u00e8ne y est dispers\u00e9 \u00e0 partir d’une source en mouvement.<\/p>\n

Les chercheurs ont valid\u00e9 cette approche en montrant que la pr\u00e9sence physique d’une personne ne perturbe que le d\u00e9bit d’air bri\u00e8vement. Apr\u00e8s que quelqu’un ait quitt\u00e9 une pi\u00e8ce, le flux d’air revient \u00e0 la normale en environ 40 secondes et la perturbation ne s’\u00e9tend qu’environ un m\u00e8tre autour de son chemin. L’effet sur la dispersion des agents pathog\u00e8nes sur de grandes zones et des dur\u00e9es plus longues est donc n\u00e9gligeable.<\/p>\n

Cette technique am\u00e9lior\u00e9e permet au mod\u00e8le de simuler une seconde de dispersion, ou le mod\u00e8le de la fa\u00e7on dont les particules se propagent dans l’air, en seulement 3,8 secondes sur un ordinateur portable standard.<\/p>\n

Les chercheurs soulignent que cela rend leur syst\u00e8me mieux adapt\u00e9 aux b\u00e2timents complexes avec une occupation dynamique comme les h\u00f4pitaux. Il donne \u00e9galement aux d\u00e9cideurs la possibilit\u00e9 de faire des choix presque en temps r\u00e9el.<\/p>\n

Le co-auteur Fuzhan Nasiri, \u00e9galement professeur au D\u00e9partement de construction, g\u00e9nie civil et environnemental, estime que le syst\u00e8me pourrait b\u00e9n\u00e9ficier \u00e0 l’adoption future de mod\u00e8les de dispersion-r\u00e9ponse dans les b\u00e2timents.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Si nous pouvions utiliser cette simulation sur une p\u00e9riode prolong\u00e9e dans diff\u00e9rents sc\u00e9narios, nous pourrions g\u00e9n\u00e9rer suffisamment de donn\u00e9es pour repr\u00e9senter diff\u00e9rents mod\u00e8les en ce qui concerne le mouvement et la dispersion\u00a0\u00bb, dit-il. \u00ab\u00a0Cet ensemble de donn\u00e9es pourrait ensuite \u00eatre utilis\u00e9 pour former des syst\u00e8mes d’IA afin que les futurs utilisateurs puissent \u00e9viter d’ex\u00e9cuter des simulations compl\u00e8tes pour \u00e9tablir les m\u00eames r\u00e9sultats.\u00a0\u00bb<\/p>\n

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Depuis plus de dix ans, j'explore et rapporte les histoires poignantes des individus confront\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, tout en sensibilisant le public aux traitements novateurs et aux progr\u00e8s scientifiques dans ce domaine. 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