Réveiller le conducteur. La startup lilloise Core a développé un système permettant de détecter les tout premiers signes de l'endormissement au volant grâce à la variabilité de la fréquence cardiaque, et ceci avant même que le conducteur ne s’aperçoive de son état de fatigue. «La somnolence, à l'origine de nombreux accidents, est un risque d'autant plus pernicieux qu'il est impossible pour un conducteur de s'auto-évaluer. Or, maintenir la vigilance est essentiel, et même vital pour des professionnels de la route qui roulent en moyenne 9 heures par jour», indique l’entreprise. Pour cela, Core a développé des capteurs, qui peuvent être portés par les conducteurs sous forme d'un brassard ou bien sont ajoutés sur le siège, voire insérés directement dans les sièges des véhicules au moment de leurs conceptions. Ces capteurs sont reliés à un logiciel dans une application mobile ou intégré directement dans le système d'information du véhicule. Le logiciel active ensuite les alertes et, au besoin, peut interagir avec le système d'information du véhicule (éclairage, température, sons...) pour stimuler ou réveiller le chauffeur. Il peut aussi utiliser les données du GPS pour proposer un arrêt en toute sécurité.
Modèle prédictif. Cette technologie a été développée en collaboration avec une équipe de chercheurs du CHR de Lille, indique Nicolas Vera, directeur général de Core. Elle va être testée auprès d’une équipe de conducteurs routiers du transporteur Mehez (59), en équipant les camions qui roulent de nuit. Créée en 2015 à Lille, Core a tout d'abord mis au point une technologie qui permet de mesurer le stress et le confort au travers des battements du cœur. Utilisée par les anesthésistes dans les blocs opératoires, cette technologie leur permet de mesurer la douleur chez les patients endormis afin de leur injecter la bonne dose de sédatif. L’entreprise a fait évoluer sa technologie pour l'étendre au monde de l'automobile et du transport, afin de lutter contre l'endormissement au volant. Elle travaille désormais sur la prédiction du niveau de somnolence à venir en croisant les données recueillis par ses capteurs avec d’autres paramètres comme la circulation, le type de route, la météo et la période de temps.
G. H.