EP4490756A1 - Détermination automatique d'une mesure de l'hygiène de vie numérique par agrégation d'un ensemble de mesures hétérogènes provenant de sources hétérogènes - Google Patents

Détermination automatique d'une mesure de l'hygiène de vie numérique par agrégation d'un ensemble de mesures hétérogènes provenant de sources hétérogènes

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Publication number
EP4490756A1
EP4490756A1 EP23714307.8A EP23714307A EP4490756A1 EP 4490756 A1 EP4490756 A1 EP 4490756A1 EP 23714307 A EP23714307 A EP 23714307A EP 4490756 A1 EP4490756 A1 EP 4490756A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
measurements
equipment
user
behavior
degree
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP23714307.8A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Islam EL BOUDI
Nicolas Vuillerme
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Universite Grenoble Alpes
Original Assignee
Universite Grenoble Alpes
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Universite Grenoble Alpes filed Critical Universite Grenoble Alpes
Publication of EP4490756A1 publication Critical patent/EP4490756A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/34—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3438—Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment monitoring of user actions
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30—Monitoring
    • G06F11/3058—Monitoring arrangements for monitoring environmental properties or parameters of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring of power, currents, temperature, humidity, position, vibrations
    • G06F11/3062—Monitoring arrangements for monitoring environmental properties or parameters of the computing system or of the computing system component, e.g. monitoring of power, currents, temperature, humidity, position, vibrations where the monitored property is the power consumption
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation

Definitions

  • the present invention relates to the determination of a degree of dependence on screens, representative of the digital lifestyle of a user. In particular, it aims to aggregate objective and holistic measures.
  • MILDECA Interministerial Mission to Combat Drugs and Addictive Behavior
  • Wartberg et al. “ The relevance of emotion regulation, procrastination, and perceived stress for problematic social media use in a representative sample of children and adolescents ” in Computers in Human Behavior, vol. 121, 2021, also links this excessive use to more inattention.
  • US2010/076274A1 describes a system for monitoring human/digital media interaction according to the state of the art.
  • An objective of the present invention is to provide an objective approach for determining a user's degree of screen addiction. This degree makes it possible to assess digital lifestyle.
  • the degree of digital lifestyle is a characterization of the impact of screens on a user's health. This characterization is a continuum that extends from moderate use to problematic use. Problematic use of screens can be observed in several cases: - when the recreational use of screens has become the only activity of a user during their waking time, - when the user sacrifices aspects of their social life for the benefit of recreational use of screens (schooling, professional situation, friendly or family situations), - when the user's health is put at risk because of the use of screens (sedentary lifestyle, sleep, social isolation, depression).
  • Digital lifestyle includes the use of equipment and in particular the use of equipment containing screens. Excessive use of these screens constitutes poor digital lifestyle.
  • the invention aims to offer a holistic evaluation, that is to say to cover the use of the different screens and equipment available to the same user.
  • FIG. 1 is a schematic view of a games console and a device for ensuring the state of use of a games console in a first position;
  • FIG. 1 is a schematic view of the game console and the device of the in a second position.
  • the invention aims to capture user behavior through all of this digital equipment, in order to have a holistic view of their use of equipment equipped with screens and their possible addiction to screens and to be able to do so. quantify.
  • the invention includes the collection of measurements of the behavior of the software applications used, equipment such as computers, smartphones, digital tablets, virtual reality headsets, connected watches, etc., but also equipment such as televisions, video consoles, etc. video game games, etc.
  • One of the difficulties is to take into account heterogeneous types of equipment, each requiring specific implementation of technical means of collecting measurements.
  • Another difficulty is to take into account heterogeneous typologies of measures, and to aggregate them, or combine them, so as to determine a degree of dependence (or degree of digital lifestyle).
  • this characteristic consisting of taking into account all the equipment (whatever their technical nature) and all the types of measurement makes it possible to best monitor the use behavior of the different screens available to an individual, and, therefore, to better understand problematic uses and dependency situations.
  • This approach therefore makes it possible to determine the problematic use of screens based on several objective and automatically reported indicators.
  • a user 2 has a fleet 10 of equipment with a screen and can, therefore, as such, contribute to the potential dependence, or addiction, of user 2.
  • mobile telecommunications terminals of the "smartphone” type
  • other terminals equipped with a screen having an interface allowing the implementation of an ad-hoc software module.
  • hoc such as digital tablets, computers, connected watches, virtual reality headsets, etc.
  • This equipment generally does not have interfaces allowing the implementation of an ad-hoc software module.
  • one embodiment of the invention provides for embedding a probe, 21, 22 within the electrical outlets 11, 12, supplying this equipment. These probes are suitable for collecting measurements on the electrical behavior of the equipment they power.
  • Such a socket may have a software infrastructure and interfaces allowing software modules to be installed, implementing the functions of these probes 21, 22. Also, certain sockets may natively have such software modules.
  • sockets are, for example, those developed by the company SHELLY.
  • the “Shelly Plug” natively offers consumed power measurement functionalities and interfaces, or API (“Application Programming Interface ” in English) allowing access to the measurements carried out and exporting them to devices outside the socket.
  • the Shelly socket interface is described for example on the link:
  • a socket, a set of sockets, a power strip, or PDU (“Power Distribution Unit”) can be used.
  • the probe 21, 22 makes it possible to collect individualized measurements for each of the sockets of the multiple socket. In this way, the electrical behavior of each powered device can be collected.
  • the electrical outlet is adapted to collect a particular measurement in the event of physical disconnection of powered equipment.
  • the electrical outlet 11, 12 can be adapted to prevent the disconnection of equipment without this being able to be detected by the respective probe 21, 22.
  • the probe can detect the disconnection state by different types of sensors, such as for example: electric current sensor, temperature sensor, accelerometric and spatial sensor, distance sensor, microswitch, pressure sensor, sensor proximity sensor, voltage sensor, infrared sensor, shock sensor or motion sensor, etc.
  • one embodiment consists of arranging the electrical outlet so that when the (male) socket of the equipment is physically disconnected from the (female) socket, the latter is no longer powered.
  • the socket box 11, 12 is encapsulated in an over-box which encloses the (male) socket connected by cord to the powered equipment, so that it cannot be disconnected without at least partially removing this over -housing.
  • the latter can be arranged so that its removal, even partial, requires also disconnecting the power supply from the socket box 11, 12. Therefore, the absence, even momentary, of power supply can be detected simply by interrogating the probes 21, 22 .
  • the challenge is that the measurement of the behavior of the socket 11, 12 actually corresponds to the electrical behavior of the powered equipment. To do this, it is necessary to guarantee a unambiguous link between a given socket and associated equipment, and therefore prevent a user from being able to connect particular equipment to another socket (possibly unmonitored) or connect other equipment to the given monitored socket.
  • this embodiment prevents a user from disconnecting their games console from the monitored socket 11, 12 to connect it to another socket in their home. This would obviously result in the measurements collected being distorted and losing relevance.
  • the measurements collected by the probes 21, 22 therefore aim to be representative of the electrical behavior of monitored equipment which is likely to be involved in a dependence on the user's screens.
  • the device 101 is clamped on the cable (not shown) of the equipment power cord. Indeed, to disconnect the male plug from the female socket, the user must exert force on the male plug.
  • the device 101 is capable of measuring that an unplugging force has been applied along the cord of the male plug. This force necessary to unplug the equipment causes a direct alert signal (light) on a Light Emitting Diode (LED) 102 and/or a sending of data to servers (not shown).
  • LED Light Emitting Diode
  • the device 101 comprises in this illustrative and non-limiting embodiment a microprocessor 103, a motion sensor 104 and a connector 105 for receiving a plug 105a connected to a cable 105b, making it possible to transfer data from the device 101 to servers and to power the device 101.
  • Any other means of data transmission can however be considered within the framework of the invention (Bluetooth signal, wifi, LoRa, Sigfox, sound signal, sending SMS, vibrations, etc.).
  • the device 101 can, for example, be implemented with an electrician Nano ® system. When the device 101 is pinched on a power cable of equipment to be monitored, any unplugging of the equipment creates a sudden movement on its power cable detected by the device 101.
  • the motion sensor can be any sensor capable of detecting movement at the cord where the clamp is attached (tilt ball sensor, accelerometer, gyroscope, pressure, piezoelectric, light divergence, vibration).
  • the method of attaching the device 101 to the cable is not necessarily a clamp.
  • the device 101 can be attached by any other means making it possible to follow the movements of the cable together.
  • the algorithm for detecting an attempt to unplug equipment to be monitored is as follows: - initial state of the position sensor (X1, Y1, Z1) - motion/shock detection - time delay (for example 45 seconds) - reading of the position sensor (Xi, Yi, Zi) - if at least one of the coordinates (Xi, Yi, Zi) differs by more than 10% from the coordinates (X1, Y1, Z1), detect an attempted disconnection, otherwise false alarm (simple movement of the equipment to be monitored ).
  • Figures 3 and 4 schematically illustrate another device 203 making it possible to ensure the state of use of a games console or a tablet 201.
  • the equipment considered here is flat equipment, of the games console or tablet 201 type, which is equipped with an RFID chip 202 stuck on the rear face of the games console or tablet 201.
  • the device 203 is in the form of a base having the shape of an elongated narrow arch, defining a space for receiving the games console or tablet 201.
  • the device 203 comprises an LED 204, a processor 205, an RFID sensor 206, and is powered by a plug 207 connected to a cord 208, the plug 207 and the cord 208 allowing both the power supply of the device 203 and the transfer data from/to the device 203.
  • the games console or tablet 201 In the position of the , the games console or tablet 201 is outside the reception space of the device 203, therefore the RFID chip 202 of the games console or tablet 201 is not detected by the RFID sensor 206: it is then assumed that the games console or tablet 201 is in use.
  • the game console or tablet 201 In the position of the , the game console or tablet 201 is in the reception space of the device 203, therefore the RFID chip 202 of the game console or tablet 201 is detected by the RFID sensor 206: the game console or tablet 201 is not then not in use.
  • the processor 205 When the processor 205 detects the presence of the chip 202 attached to the game console or tablet 201, the processor 205 sends over a determined period, for example every minute to a server (not shown) an incremental quantity of non-use of the game console in a time-stamped manner (for example using a set of three parameters: ⁇ “NonUse Time”: 256, “FirstDetectionHour”: “8:45 a.m.”, “FirstDetectionHour”: “8:30 p.m.” ⁇ ), except in the case where the user has unlocked time on the games console or tablet 201.
  • the LED light signal differs in the case where the user can use the games console or tablet and the case where he cannot use it, for example the LED lights up when the user can use the portable game console and the LED 204 goes out when the user cannot use the console games or tablet 201.
  • the device 203 sends data to a server in order to implement an alert.
  • Devices 101 and 203 therefore make it possible to know the state of use of equipment powered by a power cord and of game consoles or tablets.
  • the measurements 41 thus collected can be transmitted to a remote database 30 to be stored there.
  • the equipment 13, 14 is information processing equipment. They therefore allow easier implementation of software modules 23, 24 and offer richer interfaces to allow monitoring of the behavior of both the applications installed and executed on this equipment as well as on the equipment themselves.
  • this equipment can be computers (of the “desktop” or “ desktop ” type in English, or portable, or “ laptop ” in English), intelligent communication terminals (or mobile phones) (or “ smartphones”) . "), digital tablets, or any other existing or future equipment, having an operating system allowing the implementation of software modules and offering interfaces allowing measurements to be obtained on applications and equipment.
  • the software modules are installed in order to be launched when the user opens a session on said equipment and to operate continuously in the background, in order to collect real-time measurements on user activities.
  • opening a session for the user is equivalent to turning on the equipment.
  • the software module is placed in the directory:
  • ⁇ username> is the name of the user as recorded in the Windows® operating system (therefore corresponding to their session).
  • the software module can be a program in Python® language, and stored in the equipment in the form of a “.pyw” file. This allows the software module to be considered as a service so as not to be detected as software and make it more difficult for the user to detect and close.
  • the software module can be stored in the directory:
  • the software module is automatically executed when the equipment is started.
  • the software module can be a program in Python® language, and stored in the equipment in the form of a “.pyw” file. This allows the software module to be considered as a service so as not to be detected as software and make it more difficult for the user to detect and close.
  • the software module can be a launcher in order to be automatically executed when the equipment is started
  • This software module (or application) can be declared via the Android® intent mechanism to respond to “home” and “default” actions:
  • the foreground service mechanism allows the service to be maintained in the background indefinitely.
  • the “Usage_stat_service” system service allows you to analyze open applications and bring the software module back to the foreground if necessary.
  • the MDM (“ Mobile Device Management ”) tool can be used to put the equipment into a supervised mode. and enable continuous phone analysis.
  • a software module can transmit events indicating the launch and shutdown times of an application. It is then easy to automatically determine the duration of use, either by the database 30 (or more precisely the application for managing this database), or by the server 50. The software module can also itself even perform this calculation and pass it to the database for storage.
  • these measurements can be supplemented by declarative data self-reported by the user (for example; sleep diary, emotion logbook, etc.).
  • all of these measurements are carried out by the software modules and transmitted to the database 30 for storage.
  • This set of heterogeneous measures 41, 42, 43 (or equivalent variants) makes it possible to obtain a complete and holistic vision which makes it possible to determine a state of the user in relation to a possible dependence on screens.
  • this assembly offers a photograph which optimizes the determination of a relevant state of the user.
  • the measurements 41, 42, 43 collected by the software modules can be stored in real time or near real time in the database 30.
  • the stored measurements can then be consumed periodically by a server 50 asynchronously, in order to determine aggregated measurements.
  • These aggregated measurements take into account all of the measurements 41, 42, 43 concerning a user and, therefore, all of the screens that the user may be required to use over time.
  • the server 50 queries the database 50 once a day in order to determine aggregated measurements.
  • the aggregated measurements are then representative of the user's daily behavior with regard to the screens available to them.
  • Aggregated measurements are based on heterogeneous measurements from different and varied sources. For example, we can aggregate the usage times of all equipment to obtain a total time spent by a person in front of a screen. Likewise, we can aggregate the usage times of the same application (for example a social network like Facebook®) across all devices.
  • it is planned to determine aggregated measurements based on measurements of the same type coming from different equipment.
  • Aggregated measurements and therefore the degree of dependence on screens, may take into account other data as well, including data not derived from objective measurements carried out by software modules.
  • data such as responses to questionnaires or other subjective information provided by the user can be used to supplement the objective measurements and be aggregated thereto for purposes of for calculating degree D.
  • This information can, for example, correspond to weekly mood or physical activity questionnaires
  • the server can determine a degree of dependence on the screens. This determination can be periodic, in particular according to the same period as the querying of the database 30.
  • this degree of dependence on screens can be seen as a quantification of the use of screens by the user.
  • this degree of dependence D can be a linear combination of the aggregate measurements m i previously determined.
  • D can be a linear combination of the aggregate measurements m i previously determined.
  • n is the number of aggregated measurements
  • equation can be written as follows:
  • degree D is thus between 0 (no dependence) and 1 (strong dependence).
  • the parameters a i can be determined in different ways.
  • they can be obtained by linear regression, by Bayesian networks, by a k-nearest neighbors algorithm, by decision trees, by artificial neural networks, by logistic regression, etc.
  • degree D can for example be calculated by:
  • “games” or “video” type applications can be blocked during working hours, or beyond 2 hours per day, for example, if the degree of dependence on screens exceeds a predetermined threshold.
  • the server is adapted to determine whether a user suffers from dependence, or addiction, to screens depending on the degree of dependence on screens.
  • it can be adapted to assign a class to the user depending on said degree of dependence on screens.
  • This class can for example be chosen from normal behavior, abnormal but non-problematic behavior, and problematic behavior which may relate to dependence, or addiction.
  • This additional functionality can be determined based on the user's degree of screen addiction.
  • the degree of dependence on the screens D, as well as the aggregated measurements m i and the different rules allowing action on the equipment 11, 12, 13, 14 according to this degree D can be accessible to external equipment 60.
  • This equipment outside may belong to a third party, such as a psychologist, an addiction doctor, etc.
  • the external equipment 60 can communicate with the server 50 in different conventional ways.
  • server 50 may have a web server allowing its data to be exported via a web interface and via the http protocol.
  • the server 50 can be implemented by a set of circuits co-located in a centralized server or distributed within a server or among a set of servers.
  • This set of servers may include “server farm” or cloud computing arrangements.
  • the user can thus be monitored remotely by a third party, via the transmission of the degree of dependence recalculated by periods (for example daily) from the server 50 to the external equipment 60.
  • a monitoring period over a few weeks can be set up in order to obtain a relevant view of the evolution of the user's dependence.
  • the data fidelity can be increased for the probe embedded in an electrical outlet or the device 203 with the detection of the user's smartphone. It is in fact usual for a user to have their smartphone nearby or even on them, and to move around with it. Detection of the user's smartphone can therefore make the data detected by the on-board probe or the base (device 203) more robust. Thus, if the user's smartphone is not detected within a Bluetooth radius of 10 meters, this means that the user is not present and the data from the probe embedded in a socket is not detected.
  • the fidelity of the data can be increased for the probe embedded in an electrical outlet or the device 203 with the detection of the user's smartphone by not taking into account the data sent during the user's digital bedtime. .
  • the fidelity of data from a tablet can be increased by a different password which is provided to each user to unlock the tablet in order to know if the user to be monitored is currently using the tablet.
  • the tablet asks again for a password to prevent a user from using the account of another user who has abandoned the tablet without closing their session password.

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Abstract

Système (1) pour la détermination d'un degré de dépendance aux écrans d'un utilisateur (2), comportant - au moins un module logiciel (23, 24) embarqué sur un ensemble d'équipements de traitement de l'information (13, 14), adapté pour recueillir des premières mesures (42) sur le comportement des applications installés sur lesdits équipements de traitement de l'information et des deuxièmes mesures (43) sur le comportement desdits équipements de traitement de l'information; -une base de données (30) pour mémoriser lesdites mesures; -un serveur (50) pour périodiquement déterminer une agrégation desdites mesures et un degré de dépendance aux écrans en fonction de ladite agrégation.

Description

    détermination automatique d’une mesure de l’hygiène de vie numérique par agrégation d’un ensemble de mesures hétérogènes provenant de sources hétérogènes DOMAINE DE L’INVENTION
  • La présente invention est relative à la détermination d’un degré de dépendance aux écrans, représentatif de l’hygiène de vie numérique d’un utilisateur. Elle vise notamment à agréger pour ce faire des mesures objectives et holistiques.
  • CONTEXTE DE L’INVENTION
  • L’usage excessif des écrans est aujourd’hui reconnu comme un problème majeur dans notre société. En outre, la pandémie mondiale débutée en 2020 a conduit les individus à se confiner durant plusieurs mois et ont intensifié tant les comportements de dépendance envers les écrans que le nombre de réflexions scientifiques et politiques autour de cette problématique.
  • En France, la MILDECA (Mission Interministérielle de Lutte contre les Drogues et les Conduites Addictives) a rendu en 2021 un rapport faisant état que les jeunes français âgés de 15-24 ans sont 24% à déclarer regarder des vidéos plus de 4 heures par jour et 33% des jeunes jouent à des jeux en ligne le même nombre d’heures par jour.
  • Or, un usage excessif des écrans (e.g., smartphone, internet, jeux en ligne) entraine des conséquences multiples qui peuvent être dramatiques sur la santé et le développement cognitif des adolescents et des jeunes adultes. En effet, la difficulté à réguler l’usage des écrans peut conduire à de sérieux troubles pathologiques comme une addiction aux jeux vidéo.
  • Des résultats récents ont montré que l’exposition régulière à la télévision ou aux jeux vidéo est associée à moins d’attitudes positives envers l’école et à moins de performances scolaires. On peut notamment citer Adelantado-Renau et al., « Association Between Screen Media Use and Academic Performance Among Children and Adolescents: A Systematic Review and Meta-analysis » 2019, DOI: 10.1001/jamapediatrics.2019.3176.
  • Cela peut notamment s’expliquer par le fait qu’un usage excessif des écrans est aussi lié à de plus faibles compétences cognitives comme une faible perception à s’autoréguler, ainsi que par exemple exposé dans Gökçearslan et al., « Modelling smartphone addiction: The role of smartphone usage, selfregulation, general self-efficacy and cyberloafing in university students » in Computers in Human Behavior, 2016, DOI:10.1016/j.chb.2016.05.091, ou LaRose et al., « Unregulated Internet Usage: Addiction, Habit, or Deficient Self-Regulation? » in Media Psychology, 5(3), 225-25, 2003.
  • Wartberg et al., « The relevance of emotion regulation, procrastination, and perceived stress for problematic social media use in a representative sample of children and adolescents » in Computers in Human Behavior, vol. 121, 2021, relie également cet usage excessif à davantage d’inattention.
  • En outre, un usage excessif des écrans est associé à une moins bonne qualité de sommeil, selon notamment Chen & Gau., « Sleep problems and internet addiction among children and adolescents: a longitudinal study », in Journal of Sleep Research, 2016, ou Ratan et al., « Smartphone Addiction and Associated Health Outcomes in Adult Populations: A Systematic Review », in International Journal of Environmental Research and Public Health, 2021, et également à une plus faible estime de soi, à une plus grande anxiété et à plus de dépression, comme exposé dans Prizant-Passal et al., « Social anxiety and internet use–A meta-analysis: What do we know? What are we missing? », in Computers in Human Behaviors, vol. 62, 2016, ou dans l’article précité de Ratan et al.
  • Pour prévenir voire remédier à cette difficulté, l’un des enjeux est de repérer les individus susceptibles d’utiliser de manière excessive les écrans.
  • Toutefois, rendre compte des pratiques d’utilisation problématiques des écrans est généralement effectué à l’aide de mesures auto-rapportées par questionnaire. On peut par exemple citer l’échelle de dépendance aux smartphones (« Smartphone Addiction Scale » en anglais) de Kwon et al., « The smartphone addiction scale: development and validation of a short version for adolescents », 2013, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0083558, et l’échelle de dépendance aux jeux, décrite dans Lemmens et al, « Development and Validation of a Game Addiction Scale for Adolescents » in Media Psychology 12(1):77-95, 2009, DOI : DOI:10.1080/15213260802669458.
  • US2010/076274A1 décrit un système de suivi d’interaction humain/média numérique selon l’état de la technique.
    •
  • Un objectif de la présente invention est de fournir une approche objective permettant de déterminer un degré de dépendance aux écrans d’un utilisateur. Ce degré permet d’évaluer l’hygiène de vie numérique.
  • Le degré d’hygiène de vie numérique est une caractérisation de l’impact des écrans sur la santé d’un utilisateur. Cette caractérisation est un continuum qui s’étend de l’usage modéré à l’usage problématique. L’usage problématique des écrans peut être observé dans plusieurs cas :
    - lorsque l’usage récréatif des écrans est devenu la seule activité d’un utilisateur sur son temps d’éveil,
    - lorsque l’utilisateur sacrifie des aspects de sa vie sociale au profit de l’usage récréatif des écrans (scolarité, situation professionnelle, situations amicales ou familiales),
    - lorsque la santé de l’utilisateur est mise en péril à cause de l’usage des écrans (sédentarité, sommeil, isolement social, dépression).
  • L’hygiène de vie numérique comprend l’utilisation des équipements et notamment l’utilisation des équipements comportant des écrans. Une utilisation excessive de ces écrans constitue une mauvaise hygiène de vie numérique.
  • L’invention vise donc à déterminer une quantification, ou une mesure quantitative (et qualitative), de cette hygiène de vie numérique. En particulier, l’invention vise à déterminer un degré de dépendance aux écrans, et permet ainsi d’affecter l’utilisateur à une classe parmi, par exemple, un comportement normal, un comportement anormal mais pas problématique, et un comportement problématique qui peut relever de la dépendance, ou addiction.
  • En particulier, l’invention vise à permettre une évaluation de cette hygiène de vie numérique qui ne soit pas uniquement dépendante de la déclaration des utilisateurs des écrans qui peut être faussée et engendrer un mauvais diagnostic.
  • Elle vise également à éviter d’être trop intrusive mais au contraire le plus transparent possible afin de d’une part ne pas impacter la qualité de vie des utilisateurs en imposant des actions supplémentaires, et d’autre part éviter que ceux-ci modifient leurs comportements du fait de surveillance.
  • Elle vise également à permettre un suivi dans le temps de l’hygiène de vie numérique des utilisateurs et de leurs éventuelles addictions. En effet, les méthodes basées sur les questionnaires à remplir ne permettent que d’obtenir une « photographie » ponctuelle d’un état de l’utilisateur, et il serait nécessaire de multiplier ces remplissages pour pouvoir déceler les évolutions de l’addiction (ou plus généralement de l’hygiène de vie numérique), ce qui pourrait ne pas être acceptable pour les utilisateurs et/ou nuirait à la fourniture de réponses précises et correctes.
  • Enfin, l’invention vise à offrir une évaluation holistique, c’est-à-dire à couvrir l’utilisation des différents écrans et équipements dont dispose un même utilisateur.
  • À cette fin, selon un premier aspect, la présente invention peut être mise en œuvre par un système pour la détermination d’un degré de dépendance aux écrans d’un utilisateur, comportant
    • au moins un module logiciel embarqué sur un ensemble d’équipements de traitement de l’information, adapté pour recueillir des premières mesures sur le comportement des applications installés sur lesdits équipements de traitement de l’information et des deuxièmes mesures sur le comportement desdits équipements de traitement de l’information ;
    • une base de données pour mémoriser lesdites mesures ;
    • un serveur pour périodiquement déterminer une agrégation desdites mesures et un degré de dépendance aux écrans en fonction de ladite agrégation,
    le système comporte en outre au moins un capteur physique apte à recueillir des troisièmes mesures relatives audit au moins un équipement ; ledit serveur étant adapté pour déterminer ladite agrégation en fonction desdites troisièmes mesures.
  • Suivant des modes de réalisation préférés, l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles :
    • ledit au moins un capteur physique est l’un parmi une sonde embarquée dans une prise électrique alimentant au moins un équipement parmi un téléviseur et une console de jeux vidéo, apte pour recueillir des troisièmes mesures sur le comportement électrique dudit au moins un équipement, un dispositif de détection de mouvement pour détecter un débranchement de l’alimentation de l’au moins un équipement, apte à recueillir des troisièmes mesures relatives à la position de l’au moins un équipement, et un socle apte à recueillir des troisièmes mesures relatives à la position de l’au moins un équipement ;
    • ladite prise électrique est adaptée pour recueillir une mesure particulière en cas de déconnexion physique dudit au moins un équipement ;
    • ladite prise électrique est agencée pour que lors de ladite déconnexion physique, ladite prise électrique n’est plus alimentée ;
    • ledit serveur est adapté pour affecter une classe audit utilisateur en fonction dudit degré de dépendance aux écrans ;
    • ledit serveur est adapté pour déterminer une agrégation de mesures de même nature provenant d’équipements distincts ;
  • Selon un second aspect, l’invention peut également être mise en œuvre par un procédé pour la détermination d’un degré de dépendance aux écrans d’un utilisateur, comportant
    • le recueil de première mesures sur le comportement des applications installés sur un ensemble d’équipements de traitement de l’information, et de deuxièmes mesures sur le comportement desdits équipements de traitement de l’information, par au moins un module logiciel embarqué sur ledit ensemble d’équipements de traitement de l’information ;
    • la mémorisation desdites mesures dans une base de données ;
    • la détermination périodique d’une agrégation desdites mesures et d’un degré de dépendance aux écrans en fonction de ladite agrégation, par un serveur.
  • Suivant des modes de réalisation préférés, l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles :
    • le procédé comporte en outre le recueil de troisièmes mesures sur le comportement électrique d’au moins un équipement, par une sonde embarquée dans une prise électrique alimentant ledit au moins un équipement parmi un téléviseur et une console de jeux vidéo, ladite agrégation prenant en compte lesdites troisième mesures.
    • le procédé comporte l’affectation d’une classe audit utilisateur, en fonction dudit degré de dépendance aux écrans.
    • Le procédé est mis en place pendant une durée prédéfinie
  • D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit d’un mode de réalisation préféré de l'invention, donnée à titre d'exemple et en référence aux dessins annexés
    •  BREVE DESCRIPTION DES FIGURES
  • Les dessins annexés illustrent l’invention :
  • représente schématiquement un exemple d’architecture selon un mode de réalisation de l’invention ;
  • est une vue schématique d’un dispositif permettant de s’assurer de l’état de branchement ;
  • est une vue schématique d’une console de jeux et d’un dispositif permettant de s’assurer de l’état d’utilisation d’une console de jeux dans une première position ;
  • est une vue schématique de la console de jeux et du dispositif de la dans une seconde position.
  • DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION DE L’INVENTION
  • L’invention vise à capturer le comportement de l’utilisateur au travers de l’ensemble de ces équipements numériques, afin d’avoir une vue holistique de son utilisation des équipements dotés d’écrans et de son éventuelle addiction aux écrans et de pouvoir la quantifier.
  • En particulier, l’invention comprend le recueil de mesures du comportement des applications logicielles utilisées, des équipements de type ordinateur, smartphone, tablette numérique, casques de réalité virtuelle, montres connectées..., mais également des équipements de type télévision, console de jeux de jeux vidéo, etc.
  • Une des difficultés est de prendre en compte des équipements de natures hétérogènes, chacun nécessitant une mise en place spécifique de moyens techniques de recueil de mesures. Une autre difficulté est de prendre en compte des typologies hétérogènes de mesures, et de les agréger, ou combiner, de sorte à déterminer un degré de dépendance (ou degré d’hygiène de vie numérique).
  • Selon les inventeurs, cette caractéristique consistant à prendre en compte l’ensemble des équipements (quel que soit leur nature technique) et l’ensemble des types de mesure permet de surveiller au mieux les comportements d’utilisation des différents écrans dont un individu dispose, et, de ce fait de mieux comprendre les utilisations problématiques et les situations de dépendance. Cette approche permet donc de déterminer l’utilisation problématique des écrans à partir de plusieurs indicateurs objectifs et automatiquement rapportés
  • La illustre une architecture selon un mode de réalisation de l’invention.
  • Un utilisateur 2 dispose d’un parc 10 d’équipements disposant d’écran et pouvant, donc, à ce titre, contribuer à la potentielle dépendance, ou addiction, de l’utilisateur 2.
  • D’une façon générale, ces équipements peuvent se subdiviser en deux catégories :
    • les équipements de traitement de l’information, 13, 14 qui permettent d’embarquer un module logiciel, respectivement 23, 24, pour recueillir des informations, ou mesures, sur leur comportement et le comportement des applications logicielles installées ;
    • les autres équipements (non représentés) qui ne permettent pas d’embarquer de tels modules logiciels.
  • Parmi le premier type d’équipements, on peut notamment citer les terminaux mobiles de télécommunication (de type « smartphone »), ou autres terminaux dotés d’un écran disposant d’une interface permettant la mise en place d’un module logiciel ad-hoc comme par exemple les tablettes numériques, les ordinateurs, les montres connectées, les casques de réalité virtuelle, etc.
  • Parmi le second type d’équipement, on peut notamment citer les téléviseurs, les consoles de jeux, etc. Ces équipements ne disposent en général pas d’interfaces permettant la mise en place d’un module logiciel ad-hoc.
  • Pour ce second type d’équipement, un mode de réalisation de l’invention prévoit d’embarquer une sonde, 21, 22 au sein des prises électriques 11, 12, alimentant ces équipements. Ces sondes sont adaptées pour recueillir des mesures sur le comportement électrique des équipements qu’elles alimentent.
  • Une telle prise peut disposer d’une infrastructure logicielle et d’interfaces permettant d’installer des modules logiciels, mettant en œuvre les fonctions de ces sondes 21, 22. Également, certaines prises peuvent disposer nativement de tels modules logiciels.
  • En effet, le développement des objets connectés, permettant de supporter l’Internet des objets (ou « IoT » pour « Internet of Things » en anglais), a permis la mise à disposition de nombreuses solutions de prises permettant des fonctionnalités avancées et/ou offrant des moyens d’embarquer des fonctionnalités supplémentaires via des modules logiciels supplémentaires.
  • Un exemple de telles prises est par exemple celles développées par la société SHELLY. Les « Shelly Plug » offrent nativement des fonctionnalités de mesure de puissance consommée et des interfaces, ou API (« Application Programming Interface » en anglais) permettant d’accéder aux mesures effectuées et de les exporter vers des dispositifs extérieurs à la prise.
  • L’interface des prises de la société Shelly est décrite par exemple sur le lien :
  • https://shelly-api-docs.shelly.cloud/gen1/
  • Ces prises permettent d’interroger des moyens de mesure de l’énergie électrique via le protocole MQTT (« Message Queuing Telemetry Transport » en anglais) :
  • TOPIC MQTT shellies/<model>-<deviceid>/relay/0/power
  • Selon un mode de réalisation, une prise, un ensemble de prises, une multiprise, ou PDU (« Power Distribution Unit »), peut être utilisé. Dans un tel mode de réalisation, la sonde 21, 22 permet de recueillir des mesures individualisées pour chacune des prises de la multiprise. De la sorte, le comportement électrique de chaque équipement alimenté peut être recueilli.
  • Selon un mode de réalisation de l’invention, la prise électrique est adaptée pour recueillir une mesure particulière en cas de déconnexion physique d’un équipement alimenté.
  • En particulier, la prise électrique 11, 12, peut être adaptée pour ne pas permettre la déconnexion d’un équipement sans que cela puisse être détecté par la sonde 21, 22 respective. Selon des modes de réalisation, la sonde peut détecter l’état de déconnexion par différents types de capteurs, comme par exemple : capteur de courant électrique, capteur de température, capteur accélérométrique et spatial, capteur de distance, microrupteur, capteur de pression, capteur de proximité, capteur de tension, capteur infrarouge, capteur de choc ou capteur de mouvement, etc.
  • Pour ce faire, un mode de réalisation consiste à agencer la prise électrique pour que lors de la déconnexion physique de la prise (mâle) de l’équipement de la prise (femelle), celle-ci n’est plus alimentée. Par exemple, le boitier prise 11, 12 est encapsulé dans un sur-boîtier qui emprise la prise (mâle) connectée par cordon à l’équipement alimenté, de sorte que celle-ci ne peut pas être déconnectée sans au moins partiellement retirer ce sur-boîtier. Ce dernier peut être agencé pour que son retrait, même partiel, nécessite de débrancher également l’alimentation du boitier prise 11, 12. Dès lors, l’absence, même momentané d’alimentation peut être détecté simplement en interrogeant les sondes 21, 22.
  • L’enjeu est que la mesure du comportement de la prise 11, 12 corresponde effectivement au comportement électrique de l’équipement alimenté. Il faut pour cela garantir un lien univoque entre une prise donnée et un équipement associé, et donc éviter qu’un utilisateur puisse connecter un équipement particulier à une autre prise (éventuellement non surveillée) ou bien connecter un autre équipement à la prise surveillée donnée.
  • Par exemple, ce mode de réalisation permet d’éviter qu’un utilisateur déconnecte sa console de jeux de la prise 11, 12 surveillée pour la connecter sur une autre prise de son domicile. Il en résulterait évidemment que les mesures recueillies seraient faussées et perdraient en pertinence.
  • D’une façon générale, les mesures recueillies par les sondes 21, 22 visent donc à être représentatives du comportement électrique d’un équipement surveillé qui est susceptible d’être impliqué dans une dépendance aux écrans de l’utilisateur.
  • Ce comportement électrique peut se baser sur la caractéristique « allumé » ou « éteint » de l’équipement. De la surveillance de cette caractéristique, les sondes 21, 22 peuvent déterminer des mesures 41 relatives au comportement électrique de l’équipement en termes de :
    • durée d’utilisation de l’équipement alimenté,
    • horaires d’utilisation de l’équipement alimenté (heures d’allumage et d’extinction),
    • température interne de la prise,
    • consommation électrique de l’équipement alimenté.
  • En variante de la détection de la consommation électrique de l’équipement alimenté, la illustre schématiquement un autre dispositif 101 sous la forme d’une pince, permettant de s’assurer de l’état de branchement entre la prise mâle et la prise femelle d’un équipement. Le dispositif 101 est pincé sur le câble (non représenté) du cordon d’alimentation de l’équipement. En effet, pour débrancher la prise mâle de la prise femelle, il faut que l’utilisateur exerce une force sur la prise mâle. Le dispositif 101 est capable de mesurer qu’une force de débranchement a été appliquée le long du cordon de la prise mâle. Cette force nécessaire au débranchement de l’équipement provoque un signal d’alerte direct (lumineux) sur une Diode Electroluminescente (DEL) 102 et/ou un envoi de données vers des serveurs (non représentés). Le dispositif 101 comprend dans ce mode de réalisation illustratif et non limitatif un microprocesseur 103, un capteur de mouvement 104 et un connecteur 105 de réception d’une fiche 105a reliée à un câble 105b, permettant de transférer des données du dispositif 101 vers des serveurs et d’alimenter le dispositif 101. Tout autre moyen de transmission de données peut toutefois être envisagé dans le cadre de l’invention (signal Bluetooth, wifi, LoRa, Sigfox, signal sonore, envoi de SMS, vibrations…). Le dispositif 101 peut, par exemple, être mis en œuvre avec un système Arduino Nano ®. Lorsque le dispositif 101 est pincé sur un câble d’alimentation d’un équipement à surveiller, tout débranchement de l’équipement créé un mouvement brusque sur son câble d’alimentation détecté par le dispositif 101.
  • Le capteur de mouvement peut être tout capteur capable de détecter un mouvement au niveau du cordon où est attachée la pince (capteur à bille (tilt ball en anglais), accéléromètre, gyroscope, pression, piezoélectrique, divergence de lumière, vibration).
  • Il est bien entendu que le mode d’attache du dispositif 101 au niveau du câble n’est pas obligatoirement une pince. Le dispositif 101 peut être attaché par le biais de n’importe quel autre moyen permettant de suivre de façon solidaire les mouvements du câble.
  • Dans le cas où le capteur de mouvement est un accéléromètre, l’algorithme permettant de détecter une tentative de débranchement d’un équipement à surveiller est le suivant:
    - état initial du capteur de position (X1, Y1, Z1)
    - détection de mouvement/choc
    - temporisation (par exemple 45 secondes)
    - lecture du capteur de position (Xi, Yi, Zi)
    - si l’une au moins des coordonnées (Xi, Yi, Zi) diffère de plus de 10% des coordonnées (X1, Y1, Z1), détecter une tentative de débranchement, sinon fausse alerte (simple déplacement de l’équipement à surveiller).
  • Les Figures 3 et 4 illustrent schématiquement un autre dispositif 203 permettant de s’assurer de l’état d’utilisation d’une console de jeux ou d’une tablette 201.
  • L’équipement considéré est ici un équipement plat, de type console de jeux ou tablette 201, laquelle est équipée d’une puce RFID 202 collée sur la face arrière de la console de jeux ou tablette 201.
  • Le dispositif 203 est sous la forme d’un socle ayant la forme d’une arche étroite allongée, définissant un espace de réception de la console de jeux ou tablette 201.
  • Le dispositif 203 comprend une DEL 204, un processeur 205, un capteur RFID 206, et est alimenté par une fiche 207 reliée à un cordon 208, la fiche 207 et le cordon 208 permettant à la fois l’alimentation du dispositif 203 et le transfert de données depuis/vers le dispositif 203.
  • Dans la position de la , la console de jeux ou tablette 201 est en dehors de l’espace de réception du dispositif 203, donc la puce RFID 202 de la console de jeux ou tablette 201 n’est pas détectée par le capteur RFID 206 : il est alors supposé que la console de jeux ou tablette 201 est en utilisation.
  • Dans la position de la , la console de jeux ou tablette 201 est dans l’espace de réception du dispositif 203, donc la puce RFID 202 de la console de jeux ou tablette 201 est détectée par le capteur RFID 206 : la console de jeux ou tablette 201 n’est alors pas en utilisation.
  • Lorsque le processeur 205 détecte la présence de la puce 202 attachée à la console de jeux ou tablette 201, le processeur 205 envoie selon une période déterminée, par exemple toutes les minutes à un serveur (non représenté) une quantité incrémentale de non-utilisation de la console de jeux de façon horodatée (par exemple en utilisant un ensemble de trois paramètres: { « TempsNonUnitilisation » : 256, « PremièreHeureDetection» : « 8h45 », « PremièreHeureDetection » : « 20h30 »} ), sauf dans le cas où l’utilisateur s’est débloqué du temps sur la console de jeux ou tablette 201.
  • De plus, lorsqu’il faut appliquer des restrictions d’utilisations à la console de jeux ou tablette 201, le signal lumineux de la DEL diffère dans le cas où l’utilisateur peut se servir de la console de jeux ou tablette et le cas où il ne peut pas s’en servir, par exemple la DEL s’allume lorsque l’utilisateur peut se servir de la console de jeux de jeux portable et la DEL 204 s’éteint lorsque l’utilisateur ne peut pas se servir de la console de jeux ou tablette 201.
  • Si l’utilisateur décide de se servir de la console de jeux ou tablette 201 lorsqu’il n’a pas le droit de se servir des écrans, le dispositif 203 envoi des données à un serveur afin d’implémenter une alerte.
  • Il est possible d’utiliser d’autres émetteurs capables de transmettre l’information d’utilisation lorsque l’utilisateur n’est pas autorisé à se servir de la console de jeux portable ou tablette (par exemple : signal Bluetooth, signal sonore, signal Wifi, LoRa, Sigfox, envoi de SMS, vibration).
  • Les dispositifs 101 et 203 permettent donc de connaître l’état d’utilisation des équipements alimentés par un cordon d’alimentation et de consoles de jeux ou tablettes.
  • Ces mesures 41 permettent d’obtenir une vue sur l’utilisation de ces équipements de type télévision, console de jeux vidéo, non seulement concernant la durée totale d’utilisation, mais aussi concernant les horaires d’utilisation. En effet, dans le cadre de l’évaluation d’une potentielle addiction, utiliser une console de jeux, par exemple, le matin ou en soirée n’est pas indifférent, le premier cas étant a priori davantage révélateur d’une dépendance.
  • Les mesures 41 ainsi recueillies peuvent être transmises vers une base de données 30 distante pour y être mémorisées.
  • Par ailleurs, les équipements 13, 14 sont des équipements de traitement de l’information. Ils permettent donc une mise en place plus aisée de modules logiciels 23, 24 et offrent des interfaces plus riches pour permettre la surveillance du comportement à la fois des applications installées et exécutées sur ces équipements ainsi que sur les équipements eux-mêmes.
  • Comme évoqué précédemment, ces équipements peuvent être des ordinateurs (de type « ordinateur de bureau » ou « desktop » en anglais, ou portable, ou « laptop » en anglais), des terminaux de communication (ou téléphones mobiles) intelligents (ou « smartphone »), des tablettes numériques, ou tout autre équipement existant ou à venir, disposant d’un système d’exploitation permettant la mise en place de modules logiciels et offrant des interfaces permettant d’obtenir des mesures sur les applications et l’équipement.
  • Selon l’invention, les modules logiciels 23, 24 sont adaptés pour recueillir deux types de mesures (au moins) :
    • des mesures 42 sur le comportement des applications installés sur les équipements de traitement de l’information et
    • des mesures 43 sur le comportement des équipements de traitement de l’information eux-mêmes.
  • D’une façon générale, les modules logiciels sont installés afin d’être lancé lors de l’ouverture d’une session de l’utilisateur sur ledit équipement et pour fonctionner continuellement en tâche de fond, afin de recueillir des mesures en temps réel sur les activités de l’utilisateur. Lorsque l’équipement ne permet pas de gérer plusieurs sessions, l’ouverture d’une session pour l’utilisateur équivaut à l’allumage de l’équipement.
  • Par exemple, sur un ordinateur fonctionnant sur le système d’exploitation Windows®, le module logiciel est placé dans le répertoire :
  • Users/<nom_d’utilisateur>/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/StartMenu/Programs/Startup
  • dans lequel <nom_d’utilisateur> est le nom de l’utilisateur tel qu’enregistré dans le système d’exploitation Windows® (correspondant donc à sa session).
  • Ainsi à chaque ouverture de sa session sous Windows®, le module logiciel sera automatiquement exécuté.
  • En outre, le module logiciel peut être un programme en langage Python®, et stocké dans l’équipement sous la forme d’un fichier « .pyw ». Cela permet que le module logiciel soit considéré comme un service afin de ne pas être détecté comme un logiciel et rendre plus difficiles sa détection et sa fermeture par l’utilisateur.
  • De la même façon, sur un équipement fonctionnant avec un système d’exploitation « Mac OS® » de la société Apple®, le module logiciel peut être mémorisé dans le répertoire :
  • ~/Library/LaunchDaemons/
  • De la sorte, le module logiciel est automatiquement exécuté lors du démarrage de l’équipement.
  • De la même façon également, le module logiciel peut être un programme en langage Python®, et stocké dans l’équipement sous la forme d’un fichier « .pyw ». Cela permet que le module logiciel soit considéré comme un service afin de ne pas être détecté comme un logiciel et rendre plus difficiles sa détection et sa fermeture par l’utilisateur.
  • Sur un équipement de type tablette ou terminal de télécommunication, le module logiciel peut être un lanceur (ou « launcher » en anglais) afin d’être automatiquement exécuté lors du démarrage de l’équipement
  • Ce module logiciel (ou application) peut se déclarer via le mécanisme d’intentions (ou « intent » en anglais) d’Android® pour répondre aux actions « home » et « default » :
  • <category android :name = ‘’android.intent.category.DEFAULT’’/>
  • <category android :name = ‘‘android.intent.category.HOME’’ />
  • Le mécanisme de services en arrière-plan (« background services ») permet d’analyser l’équipement en continu
  • Le mécanisme de service en avant-plan (« foreground service » en anglais) permet de maintenir le service en arrière-plan indéfiniment.
  • Le service système « Usage_stat_service » permet d’analyser les applications ouvertes et de remettre le module logiciel au premier plan au besoin.
  • Sur un équipement fonctionnant avec un système d’exploitation iOS de la société Apple® ou bien un système d’exploitation Android®, l’outil MDM (« Mobile Device Management ») peut être utilisé afin de rentrer l’équipement dans un mode supervisé et permettre l’analyse du téléphone en continu.
  • Selon des modes de réalisation de l’invention, les mesures 42 sur le comportement des applications installées sur les équipements de traitement de l’information comprennent tout ou partie des mesures suivantes :
    • nom de l’application,
    • durée d’utilisation de chaque application (heure de début, heure de fin),
    • heures d’utilisation de chaque application,
    • fréquence d’ouverture de chaque application.
  • Selon des modes de réalisation de l’invention, les mesures 43 sur le comportement des équipements de traitement de l’information comprennent tout ou partie des mesures suivantes :
    • Heures de connexion et déconnexion d’une session ;
    • Heures d’allumage et d’extinction de l’équipement ;
    • Déplacement de l’équipement (nombre de pas…) ;
    • Orientation de l’équipement ;
    • Luminosité de l’équipement ;
    • Fréquence d’interactions avec l’équipement (nombre de « clics » ou autres interactions).
  • Ces mesures peuvent prendre bien évidemment plusieurs formes. Par exemple, un module logiciel peut transmettre des événements indiquant les heures de lancement et de fermeture d’une application. Il est alors aisé de déterminer automatiquement la durée d’utilisation, soit par la base de données 30 (ou plus précisément l’application de gestion de cette base de données), ou bien par le serveur 50. Le module logiciel peut également lui-même effectuer ce calcul et le transmettre à la base de données pour mémorisation.
  • D’une façon générale, l’homme du métier comprendra que ces mesures peuvent être déclinées en variantes équivalentes, c’est-à-dire à partir desquelles la même information sémantique peut être automatiquement et directement déduite. En particulier, ces variantes équivalentes doivent permettre la détermination par le serveur des mesures agrégées mentionnées ci-dessus.
  • Selon un mode de réalisation, ces mesures peuvent être complétées par des données déclaratives auto-rapportées par l’utilisateur (par exemple ; agenda du sommeil, journal de bord des émotions…).
  • Selon un mode de réalisation, l’ensemble de ces mesures est effectué par les modules de logiciels et transmis à la base de données 30 pour mémorisation.
  • Cet ensemble de mesures 41, 42, 43 (ou de variantes équivalentes) hétérogènes permet d’obtenir une vision complète et holistique qui permet de déterminer un état de l’utilisateur par rapport à une éventuelle dépendance aux écrans. Selon ce mode de réalisation, cet ensemble offre une photographie qui optimise la détermination d’un état pertinent de l’utilisateur.
  • Les mesures 41, 42, 43 recueillies par les modules logiciels peuvent être mémorisées en temps réel ou quasi-temps réel dans la base de données 30.
  • Les mesures mémorisées peuvent être ensuite consommées périodiquement par un serveur 50 de façon asynchrone, afin de déterminer des mesures agrégées. Ces mesures agrégées prennent en compte l’ensemble des mesures 41, 42, 43 concernant un utilisateur et, donc, l’ensemble des écrans que celui-ci peut être amené à utiliser au cours du temps.
  • Selon un mode de réalisation, le serveur 50 interroge la base de données 50 une fois par jour afin de déterminer des mesures agrégées. Les mesures agrégées sont alors représentatives d’un comportement quotidien de l’utilisateur vis-à-vis des écrans dont il dispose.
  • Les mesures agrégées sont basées sur des mesures hétérogènes provenant de sources différentes et variées. Par exemple, on peut agréger les temps d’utilisation de tous les équipements afin d’obtenir un temps total passé par une personne devant un écran. De même, on peut agréger les temps d’utilisation d’une même application (par exemple un réseau social comme Facebook®) sur l’ensemble des équipements.
  • Selon un mode de réalisation, il est prévu de déterminer des mesures agrégées basées sur des mesures de même type provenant d’équipements différents.
  • Ces mesures agrégées peuvent consister aux calculs suivants (ou des équivalents) :
    • temps passé devant chaque application : somme des durées d’utilisation de chaque application pendant la période considérée ;
    • temps global passé devant chaque écran d’ordinateur : somme des durées d’utilisation d’un équipement (ces durées étant les différences entre les heures de déconnexion et de connexion à un équipement) ;
    • temps global passé devant chaque écran de terminal de télécommunication (« smartphone » ou tablette numérique…) : somme des durées d’utilisation d’un équipement (ces durées étant les sommes des durées d’utilisation d’un équipement (ces durées étant les sommes des durées d’utilisation des applications apparues en premier plan) ;
    • coucher numérique : heure maximale (c’est-à-dire la plus tardive) de déconnexion sur l’ensemble des équipements 11, 12, 13, 14 ;
    • lever numérique : heure minimale de connexion sur l’ensemble des équipements 11, 12, 13, 14 ;
    • calcul du temps d’éveil passé en dehors des écrans : différence entre la somme des temps globaux passés devant chaque écran et la durée d’une journée éveillée (calculée par la différence entre 24 heures et la durée moyenne de sommeil de l’utilisateur) ;
    • délai d’ouverture de chaque application : différence entre l’heure de lancement de l’application et l’heure de connexion sur l’équipement correspondant ;
    • régularité dans les heures de sommeil numérique : différence entre les heures de coucher numérique sur deux jours consécutifs ;
    • différence entre le coucher numérique et l’heure de coucher moyenne auto-rapportée dans l’agenda du sommeil ;
    • Enfin, chaque application est associée à une catégorie d’usage parmi, par exemple, « social », « jeux », vidéo », « travail » et « autres ».
  • Les mesures agrégées, et donc le degré de dépendance aux écrans, peuvent prendre en compte d’autres données également, y compris des données non issues de mesures objectives effectuées par des modules logiciels.
  • Par exemple, selon un mode de réalisation de l’invention, des données telles que des réponses à des questionnaires ou d’autres informations subjectives fournies par l’utilisateur peuvent être utilisés pour compléter les mesures objectives et être agrégés à celles-ci en vue du calcul du degré D. Ces informations peuvent par exemple correspondre à des questionnaires hebdomadaires d'humeur ou d'activité physique
  • Ainsi, toutes sortes de données peuvent être utilisées. Une des idées principales de l’invention réside justement dans l’agrégation de données hétérogènes provenant de sources différentes et variées afin de construire une vue holistique du comportement de l’utilisateur face à ses différents écrans.
  • À partir de ces mesures agrégées (et donc, indirectement, à partir des mesures 41, 42, 43 recueillies par les modules logiciels), le serveur peut déterminer un degré de dépendance aux écrans. Cette détermination peut être périodique, notamment selon la même période que l’interrogation de la base de données 30.
  • Selon un mode de réalisation, ce degré de dépendance aux écrans peut être vu comme une quantification de l’utilisation des écrans par l’utilisateur.
  • Selon un mode de réalisation, ce degré de dépendance D peut être une combinaison linéaire des mesures agrégées mi précédemment déterminées. On peut écrire l’équation donnant D comme suit :
  • dans laquelle ai est un poids associée à l’influence de la mesure agrégée mi dans la détermination du degré D, et n est le nombre de mesures agrégées
  • Selon un mode de réalisation, on peut écrire l’équation comme suit :
  • La valeur du degré D est ainsi comprise entre 0 (aucune dépendance) et 1 (dépendance forte).
  • Les paramètres ai peuvent être déterminés de différentes façons.
  • Par exemple, ils peuvent être obtenus par régression linéaire, par des réseaux bayésiens, par un algorithme des k-plus proches voisins, par des arbres de décision, par des réseaux de neurones artificiels, par une régression logistique, etc.
  • A titre d’exemple, le degré D peut par exemple se calculer par :
  • D = 1 /[1 + exp (- (-7.757
  • + 0.433 * durée jeux vidéo
  • + 0.146 * durée réseaux sociaux
  • + 0.045 * durée streaming (visualisation de flux vidéo)
  • + 0.156 * coucher numérique
  • - 0.186 * lever numérique
  • - 0.005 * fréquence jeux vidéo
  • + 0.457 * fréquence réseaux sociaux
  • - 0.058 * fréquence streaming
  • + 0.203 * temps ordinateur
  • + 0.139 * temps smartphone
  • + 0.051 * temps tablette
  • + 0.229 * temps console de jeux ) ) ]
  • Ce degré D d’hygiène de vie numérique peut ensuite être utilisé de différentes façons :
    • il peut être transmis à un équipement de l’utilisateur, pour lui permettre de l’afficher et ainsi indiquer un suivi, période après période,
    • il peut être transmis à un tiers (par exemple un médecin addictologue, ou psychologue) qui peut ainsi suivre l’évolution de l’état de l’utilisateur ;
    • il peut permettre de contrôler les accès de l’utilisateur à ses équipements.
  • En particulier, dans ce dernier cas, en fonction du degré de dépendance aux écrans, certaines applications peuvent être bloquées, par exemple au-delà à d’un certain temps passé sur une période, ou bien sur certaines plages horaires.
  • Par exemple, des applications de type « jeux » ou « vidéo » peuvent être bloqués pendant les horaires de travail, ou au-delà de 2 heures par jour, par exemple, si le degré de dépendance aux écrans dépasse un seuil prédéterminé.
  • Ainsi des règles peuvent être établies qui dépendent non seulement d’éléments de durées, de temps, mais aussi du degré de dépendance aux écrans D.
  • Selon un mode de réalisation, il est également possible d’analyser en temps réel les images consultées par un utilisateur au sein des applications ouvertes, par exemple par un moteur d’intelligence artificielle préalablement entraîné, pour augmenter la fidélité des données de qualification de l’hygiène de vie numérique.
  • Selon un mode de réalisation, le serveur est adapté pour déterminer si un utilisateur souffre d’une dépendance, ou addiction, aux écrans en fonction du degré de dépendance aux écrans. En particulier, il peut être adapté pour affecter une classe à l’utilisateur en fonction dudit degré de dépendance aux écrans. Cette classe peut être par exemple choisie parmi un comportement normal, un comportement anormal mais non problématique, et un comportement problématique qui peut relever de la dépendance, ou addiction.
  • En particulier, le système peut être prévu pour le contrôle de l’utilisation des écrans par un utilisateur. Selon un mode de réalisation,
    • les équipements sont initialement bridés, au début d’une première période temporelle, à un premier ensemble de fonctionnalités, au moyen des modules logiciels et comportent des moyens pour déterminer des informations comportementales de l’utilisateur et pour transmettre ces informations comportementales vers le serveur ;
    • ce serveur est adapté pour accorder une fonctionnalité supplémentaire parmi un second ensemble de fonctionnalités des équipements en fonction de ces informations comportementales, et pour transmettre au module logiciel d’un équipement choisi de l’ensemble d’équipements, un message pour permettre à l’utilisateur d’accéder à cette fonctionnalité supplémentaire.
  • Cette fonctionnalité supplémentaire peut être déterminée en fonction du degré de dépendance aux écrans de l’utilisateur.
  • Le degré de dépendance aux écrans D, ainsi que les mesures agrégées mi et les différentes règles permettant d’agir sur les équipements 11, 12, 13, 14 en fonction de ce degré D peuvent être accessibles à un équipement extérieur 60. Cet équipement extérieur peut appartenir à un tiers, tels un psychologue, un médecin addictologue, etc.
  • L’équipement extérieur 60 peut communiquer avec le serveur 50 de différentes façons classiques. Par exemple, le serveur 50 peut disposer d’un serveur web permettant d’exporter ses données via une interface web et via le protocole http.
  • Selon un mode de réalisation, le serveur 50 peut être mis en œuvre par un ensemble de circuits colocalisés dans un serveur centralisé ou répartis au sein d’un serveur ou parmi un ensemble de serveurs. Cet ensemble de serveurs peut comprendre des arrangements de type « fermes de serveurs » ou d’informatique en nuage (« cloud computing »).
  • L’utilisateur peut ainsi être surveillé à distance par un tiers, via la transmission du degré de dépendance recalculé par périodes (par exemple quotidiennement) depuis le serveur 50 vers l’équipement extérieur 60.
  • Selon un mode de réalisation, un période de surveillance sur quelques semaines (par exemple 3 semaines) peut être mise en place afin d’obtenir une vue pertinente sur l’évolution de la dépendance de l’utilisateur.
  • Selon un mode de réalisation, la fidélité des données peut être augmentée pour la sonde embarquée dans une prise électrique ou le dispositif 203 avec la détection du smartphone de l’utilisateur. Il est en effet habituel pour un utilisateur d’avoir son smartphone à proximité voire sur lui, et de se déplacer avec. La détection du smartphone de l’utilisateur peut donc rendre les données détectées par la sonde embarquée ou le socle (dispositif 203) plus robustes. Ainsi, si le smartphone de l’utilisateur n’est pas détecté dans un rayon Bluetooth de 10 mètres, ceci signifie que l’utilisateur n’est pas présent et les données de la sonde embarquée dans une prise ne sont pas détectées.
  • Selon un mode de réalisation, la fidélité des données peut être augmentée pour la sonde embarquée dans une prise électrique ou le dispositif 203 avec la détection du smartphone de l’utilisateur par non prise en compte des données envoyées pendant le coucher numérique de l’utilisateur.
  • Selon un mode de réalisation, la fidélité des données issues d’une tablette peut être augmentée par un mot de passe différent qui est fourni à chaque utilisateur pour débloquer la tablette afin de savoir si l’utilisateur à surveiller se sert actuellement de la tablette. Au bout d’un temps déterminé de non-utilisation de la tablette, par exemple quinze minutes, la tablette redemande un mot de passe pour éviter qu’un utilisateur utilise le compte d’un autre utilisateur qui aurait abandonné la tablette sans fermer sa session de mot de passe.
  • Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et au mode de réalisation décrits et représentés, mais est défini par les revendications. Elle est notamment susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art.
    •

Claims (9)

  1. Système (1) pour la détermination d’un degré de dépendance aux écrans d’un utilisateur (2), comportant
    • au moins un module logiciel (23, 24) embarqué sur un ensemble d’équipements de traitement de l’information (13, 14), adapté pour recueillir des premières mesures (42) sur le comportement des applications installés sur lesdits équipements de traitement de l’information et des deuxièmes mesures (43) sur le comportement desdits équipements de traitement de l’information ;
    • une base de données (30) pour mémoriser lesdites mesures ;
    • un serveur (50) pour périodiquement déterminer une agrégation desdites mesures et un degré de dépendance aux écrans en fonction de ladite agrégation, comportant en outre au moins un capteur physique apte à recueillir des troisièmes mesures relatives audit au moins un équipement ; ledit serveur étant adapté pour déterminer ladite agrégation en fonction desdites troisièmes mesures.
  2. Système selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un capteur physique est l’un parmi une sonde (21, 22) embarquée dans une prise électrique (11, 12) alimentant au moins un équipement parmi un téléviseur et une console de jeux vidéo, apte pour recueillir des troisièmes mesures (41) sur le comportement électrique dudit au moins un équipement, un dispositif (101) de détection de mouvement pour détecter un débranchement de l’alimentation de l’au moins un équipement, apte à recueillir des troisièmes mesures relatives à la position de l’au moins un équipement, et un socle (203) apte à recueillir des troisièmes mesures relatives à la position de l’au moins un équipement.
  3. Système selon la revendication 2, dans lequel ladite prise électrique est adaptée pour recueillir une mesure particulière en cas de déconnexion physique dudit au moins un équipement.
  4. Système selon la revendication 3, dans lequel ladite prise électrique est agencée pour que lors de ladite déconnexion physique, ladite prise électrique n’est plus alimentée.
  5. Système selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel ledit serveur est adapté pour affecter une classe audit utilisateur en fonction dudit degré de dépendance aux écrans.
  6. Système selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel ledit serveur est adapté pour déterminer une agrégation de mesures de même nature provenant d’équipements distincts.
  7. Procédé pour la détermination d’un degré de dépendance aux écrans d’un utilisateur (2), comportant
    • le recueil de première mesures (42) sur le comportement des applications installés sur un ensemble d’équipements de traitement de l’information, et de deuxièmes mesures (43) sur le comportement desdits équipements de traitement de l’information, par au moins un module logiciel (23, 24) embarqué sur ledit ensemble d’équipements de traitement de l’information (13, 14) ;
    • la mémorisation desdites mesures dans une base de données (30);
    • la détermination périodique d’une agrégation desdites mesures et d’un degré de dépendance aux écrans en fonction de ladite agrégation, par un serveur (50) ;
    • comportant en outre le recueil de troisièmes mesures (41) sur le comportement électrique d’au moins un équipement, par une sonde (21, 22) embarquée dans une prise électrique (11, 12) alimentant ledit au moins un équipement parmi un téléviseur et une console de jeux de jeux vidéo, ladite agrégation prenant en compte lesdites troisième mesures.
     
  8. Procédé selon la revendication 7, comportant l’affectation d’une classe audit utilisateur, en fonction dudit degré de dépendance aux écrans.
  9. Procédé selon la revendication 8, mis en place pendant une durée prédéfinie.
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