Mobilio : cette appli IA aide les personnes malvoyantes à se déplacer et éviter les obstacles
Des chercheurs de l'université Harvard, rattachés à la John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, ont développé Mobilio, une application destinée à aider les personnes aveugles et malvoyantes à se déplacer dans l'espace public. Le système s'appuie sur la caméra, le GPS et les capteurs de mouvement du smartphone, avec un recours possible au LiDAR sur les appareils compatibles, pour analyser en continu l'environnement de l'utilisateur et délivrer des indications sonores directionnelles qui s'ajustent selon ses réactions. Avant de concevoir l'outil, l'équipe a interrogé plus de 100 personnes aveugles ou malvoyantes afin de cerner leurs besoins réels. Un premier test mené avec 14 participants équipés d'une canne blanche a montré des résultats encourageants : un trajet extérieur parcouru environ 13 % plus rapidement qu'avec Google Maps combiné à une canne, et une réduction d'environ 41 % des contacts avec des obstacles en intérieur.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Le Big Data. Lire l'article original →
L'intérêt de Mobilio tient à la façon dont il comble une lacune précise des outils de navigation existants. Les applications GPS grand public, conçues avant tout pour guider des automobilistes ou des piétons sur de grands trajets, indiquent bien quand tourner à un carrefour, mais ne renseignent ni sur le maintien d'une trajectoire sûre le long d'un trottoir ni sur la présence d'un obstacle immédiat, poteau, poubelle, véhicule mal garé. Pour une personne malvoyante, cette information de proximité est pourtant celle qui conditionne la sécurité du déplacement au quotidien. En améliorant la détection fine de l'environnement immédiat, Mobilio ouvre la voie à des outils d'assistance à la mobilité plus autonomes, potentiellement moins coûteux et moins contraignants que les solutions existantes, avec un impact direct sur l'indépendance et la sécurité de millions de personnes en situation de déficience visuelle.
Ce projet illustre une limite technique plus large des systèmes de vision par ordinateur utilisés en robotique et en navigation assistée : la plupart des bases de données d'entraînement sont capturées depuis des véhicules, ce qui les rend mal adaptées à la perspective d'un piéton au niveau du trottoir. Les chercheurs de Harvard ont donc entraîné leur propre modèle de vision avec des données prises à hauteur de piéton, afin de mieux reconnaître trottoirs, passages piétons et autres infrastructures urbaines empruntées à pied. Le projet reste toutefois expérimental, l'échantillon de 14 participants étant jugé trop restreint pour en tirer des conclusions définitives. L'équipe prévoit désormais des tests à plus grande échelle dans la région de Boston, avec l'objectif de faire sortir Mobilio du laboratoire pour en faire un outil utilisable au quotidien, dans un contexte où l'IA s'impose progressivement comme un levier concret d'accessibilité, au-delà des usages plus médiatisés de génération de texte ou d'image.
Pas d'impact direct sur la France/UE