Géolocalisation indoor à grande échelle - Des techniques d’auto-apprentissage préparent une révolution de la localisation indoor

17/07/2014
Auteurs :
OAI : oai:www.see.asso.fr:1301:2014-3:11248
DOI : http://dx.doi.org/10.23723/1301:2014-3/11248You do not have permission to access embedded form.

Résumé

Géolocalisation indoor à grande échelle - Des techniques d’auto-apprentissage préparent une révolution de la localisation indoor

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82 REE N°3/2014 L’HOMME CONNECTÉ Jean-Baptiste Prost Directeur général adjoint et directeur technique, Pole Star Introduction Le marché de la localisation indoor est en pleine expansion. Initialement réservé au suivi de matériel ou à des marchés de niche tels que le contrôle de process industriel, il atteint largement les applications mobiles grand public sur smartphones et est promis à un bel avenir également dans des applications pro- fessionnelles tant en environnement de bureaux que sur des sites industriels. Le marché est principalement tiré aujourd’hui par les acteurs économiques opérant sur de grands sites à fréquentation publique : centres commerciaux, grands magasins pour le secteur mar- chand, centres de congrès et d’expositions, trans- ports publics (aéroports, gares), hôpitaux, musées. Pour répondre à une demande croissante, les ges- tionnaires de ces sites recherchent des solutions de localisation indoor précises, gérables mais à prix rai- sonnable ; ceux parmi ces acteurs qui possèdent un grand nombre de sites sont en demande de solutions pouvant être déployées à grande échelle. La demande De manière générale, la localisation indoor peut concerner les personnes et les biens (“asset trac- king”). La localisation indoor des biens demeure un besoin fort dans plusieurs segments de marché (industrie, entrepôts, hôpitaux, aéroports) ; bien que les solutions répondant à ce besoin aient une forte marge de progression, nous ne traiterons pas de cette question. La localisation des personnes est en effet le sujet actuellement sous le feu des projecteurs. Orienter, interagir, mesurer sont les besoins essen- tiels formulés autour de la localisation indoor. Orienter. Dans des applications mobiles grand pu- blic, le guidage à l’intérieur de bâtiments s’inscrit dans une logique de service visant la satisfaction du client. Indiquer au visiteur d’un site sa position sur une carte affichée sur son téléphone mobile, mentionner sur cette carte les points d’intérêts du site, guider pas-à- pas sont des services permettant de réduire le temps de recherche et diminuer le stress. Un voyageur pres- sé arrivant à un aéroport peut être guidé vers sa porte d’embarquement en passant par le point de contrôle (poste d’inspection filtrage) approprié. Connaître le temps et la distance nécessaires pour rejoindre sa porte d’embarquement réduit considérablement le Géolocalisation indoor à grande échelle Des techniques d’auto-apprentissage préparent une révolution de la localisation indoor The growth of the indoor positioning market has been stimulated by the traction of venue owners, willing to engage consu- mers, improve customer loyalty and increase their revenue. Indoor positioning in mobile applications provides service, facili- tates interactions with consumers thanks to context awareness and provides valuable measurement means. For this purpose, venue owners require accurate, scalable, manageable solutions that work on mass market devices at affordable price. The first hurdle that indoor location solutions that to overcome is the cost of infrastructure. Reusing widely spread Wi-Fi signals in an opportunistic approach, completed by low cost Bluetooth 4.0 Low Energy (BLE) beacons proves to be highly efficient and cost effective. Mixing Wi-Fi and/or BLE signals with motion sensors (MEMS) and map data in a fusion algorithm onboard smart- phones provides high performances while relaxing constraints on infrastructure. But the revolution comes from new self-lear- ning algorithms able to setup the indoor positioning service in Blind Crowd Sourcing mode with no dedicated field operator. RF and sensor data are collected from user’s devices, uploaded to a server; the analysis of data similarities, matched to the map of the site, enables to compensate for the lack of georeferencing of crowd sourced data. A linear-complexity algorithm gene- rates and updates a positioning database in the flow; quality indicators help decide when the location service is ready for use. ABSTRACT REE N°3/2014 83 Géolocalisation indoor à grande échelle Des techniques d’auto-apprentissage préparent une révolution de la localisation indoor stress. Le temps d’attente au poste d’inspection filtrage peut être pris en compte dans le calcul d’itinéraire. Le service de guidage est particulièrement apprécié également sur les salons et expositions, en particulier par les visiteurs profes- sionnels à l’agenda chargé, devant passer rapidement d’un rendez-vous à l’autre. Bientôt vous pourrez afficher votre liste de courses sur votre téléphone, voir la position des articles que vous souhaitez acheter dans une grande surface, être guidé pour collecter vos articles selon un itinéraire optimisé pour vous faire parcourir la plus faible distance. Quelques chiffres parlants : un grand aéroport comme celui de Roissy Charles-de-Gaulle comprend plus de 50 kilo- mètres de couloirs, 500 à 1 000 points d’intérêt, plus de 40 millions de voyageurs par an. Un grand salon comme le Mobile World Congress se déroule sur à peu près 250 000 mètres carrés, propose 1 700 exposants et attire près de 100 000 visiteurs. Un grand centre commercial s’étend sur plusieurs kilomètres de couloirs le long desquels s’affichent plus de 200 boutiques. Pour ces raisons, Aéroports de Paris, Le Printemps Haussmann, les Galeries Lafayette, Unibail Rodamco, le salon du Bourget (Salon International de l’Aéro- nautique et de l’Espace), le Mobile World Congress et bien d’autres ont adopté la localisation indoor. A plus forte raison, les personnes à mobilité réduite consti- tuent un public demandeur de ce genre de services. Dans un cadre professionnel, le guidage est demandé sur de grands sites, à l’instar d’Orange sur son site d’Arcueil, pour trouver les salles de réunion, le bureau de collègues d’autres services. Le guidage permet à des techniciens et agents de maintenance d’optimiser leurs tournées sur les sites de leurs clients, par exemple pour le contrôle d’équipements tels que les extincteurs, les imprimantes etc. En marge de l’orientation, partager sa position avec un groupe de personnes est parfois demandé : faire ses courses entre amis, retrouver un contact professionnel sur un aéro- port. L’application mobile du Printemps Haussmann offre une solution simple permettant de partager sa position en toute confidentialité auprès d’un groupe d’amis : il suffit de créer un groupe, un pseudonyme individuel, et de partager auprès de ses amis l’identifiant du groupe. L’application mobile profes- sionnelle d’Orange, elle, règle la question de la confidentialité par un partage “peer-to-peer” volontaire de la position sur sollicitation d’un collègue. Interagir. La localisation indoor permet de contextualiser l’information fournie par votre téléphone. Une application mobile domotique peut afficher le menu correspondant à la pièce dans laquelle vous vous trouvez. L’application mobile d’un aéroport pourrait faire surgir automatiquement votre carte d’embarquement à proximité d’un poste d’inspection fil- trage ou d’une porte d’embarquement. Tout le monde pense bien entendu à l’usage qui peut être fait de la localisation pour interagir avec les consommateurs dans un contexte mar- chand : afficher le contenu propre à un rayon lorsqu’on s’y trouve, pousser des coupons de promotion ou des publicités contextualisés en fonction de la position actuelle du consom- mateur, voire de son historique de positions. Une compo- sante importante de l’interaction est la capacité à réveiller une application mobile lorsque votre téléphone entre dans une zone, concept popularisé par l’interface iBeacon d’Apple. Mesurer. La géolocalisation indoor est un outil de mesure extraordinaire pour les gestionnaires de sites : mesurer la fré- quentation par zones, par tranches horaires, comprendre les itinéraires empruntés permet de valoriser le foncier (loyers des boutiques dans les centres commerciaux, grands magasins, aéroports, gares, tarif des stands pour les centres de congrès et d’exposition), optimiser l’agencement des lieux ou les mé- thodes de travail dans un cadre professionnel pour réduire le temps de recherche, accroître la consommation en réagen- çant l’implantation des articles en grande surface constituent quelques exemples d'usage. Ces statistiques géographiques peuvent même être croisées avec des événements de l’appli- cation mobile pour calculer des statistiques comportemen- tales : on peut ainsi mesurer à quel endroit un plan est le plus consulté dans une application mobile, ce qui pourra permettre d’améliorer la signalétique, ou encore si une publicité mobile affichée à l’écran a permis d’inciter l’utilisateur à se rendre dans la boutique concernée, etc. Tant d’un point de vue déontolo- gique que dans le souci pragmatique de rendre acceptable l’utilisation de la localisation indoor, il est important que ces statistiques soient constituées dans le strict respect de la lé- gislation portant sur le respect de la vie privée. Les solutions de localisation indoor embarquées sur téléphone mobile per- mettent par exemple d’anonymiser l’information à la source pour offrir les meilleures garanties en ce sens. De façon plus marginale, le suivi de personnes est éga- lement un service demandé, par exemple pour visualiser Figure 1 : Exemple d’application mobile de guidage réalisée avec le composant cartographique de la société grenobloise. Visioglobe (avec son aimable autorisation). 84 REE N°3/2014 L’HOMME CONNECTÉ sur un plan la position du personnel de sécurité d’un site et affecter les personnels aux différentes interventions en fonc- tion de leur proximité. Valeur de la localisation indoor Les statistiques géographiques confèrent une forte valeur à la localisation indoor. On peut mesurer cette valeur soit aux gains financiers qu’elle apporte (augmentation du chiffre d’affaires d’un site, ou optimisation de ses frais de fonction- nement), ou encore en bénéfices techniques en substitution de méthodes d’enquêtes marketing classiques. Dans le cas de la publicité contextualisée ou de coupo- ning, la valeur de l’interaction qu’apporte la localisation pro- vient du meilleur ciblage qu’elle procure. Ainsi, un centre commercial, un supermarché doivent pouvoir vendre aux enseignes et marques la capacité d’afficher une publicité ou une promotion à un meilleur prix qu’ils ne le feraient dans un support moins ciblé. Le tout devant se traduire par un accrois- sement des ventes de produits au consommateur. La valeur des services d’orientation et de guidage, dans le cadre de services professionnels, se quantifie en termes de réduction du temps de recherche. Dans un contexte grand public, la valeur de ces services est certaine, mais plus dif- ficile à évaluer : ils participent à la satisfaction client, à la fidélité, à la renommée, mais de façon plus difficilement quantifiable. Les services d’orientation et guidage sont avant tout le moyen de créer un canal de communication avec le consommateur : en lui offrant du service, le consommateur télécharge une application mobile sur son téléphone, l’uti- lise, ce qui offre la possibilité à l’exploitant du site d’entrer en dialogue avec l’utilisateur par exemple en l’informant des bonnes affaires et en lui demandant en retour ses goûts et son opinion sur les articles vendus. Le fait que la localisation indoor représente un intérêt en termes de service rendu et de valeur est clair, ainsi que l’at- teste la forte croissance de ce marché, mais l’évaluation fine de cette valeur est encore délicate à mener à cause de la jeunesse de ce marché. La conséquence est immédiate : la localisation indoor doit pouvoir être dispensée à un tarif très compétitif, tout en garantissant le niveau de performances et de réactivité permettant de répondre aux besoins énoncés. Contraintes et obstacles Le besoin décrit plus haut dicte plusieurs exigences tech- niques. La solution de localisation indoor doit avant tout pou- voir fonctionner sur les smartphones grand public les plus répandus, afin de toucher le plus grand nombre. Avec pour compatibilité a minima les smartphones et tablettes opérant sous le système Android de Google (représentant environ 70 % du parc installé de smartphones en France, en constante progression, avec des terminaux phares comme ceux de Samsung) et iOS d’Apple (environ 20 % du parc installé). Ceci ne concerne pas seulement les applications grand public et les professionnels travaillant en bureaux : le rapport fonctions/prix des équipements grand public est tel qu’on note une forte ten- dance des milieux de la logistique et de l’industrie à adopter ces équipements au détriment des terminaux professionnels durcis lorsque les spécificités de ceux-ci ne sont pas stricte- ment nécessaires. Par ailleurs, les terminaux durcis deviennent progressivement compatibles Android. Windows Phone 8 et Blackberry OS 10 sont des plates-formes intéressantes à considérer dans un cadre professionnel. Côté performances, la solution de localisation indoor doit offrir une précision de localisation entre un et cinq mètres, avec une parfaite discri- mination des étages. La position doit pouvoir être mise à jour toutes les secondes environ. La latence de positionnement ne doit pas excéder deux secondes environ. La solution de localisation indoor doit pouvoir fonctionner sans communi- cation réseau, par exemple pour un usage en parking sous- terrain, ou pour des personnes en situation de déplacement international, ou encore pour le cas de sous-traitants opérant sur un site sur lequel ils n’ont ni réseau cellulaire suffisant ni accès au réseau Wi-Fi de leur client. Nous avons vu que la solution de localisation devait avoir un coût total de possession (TCO) abordable. Le principal obstacle à cela est le coût d’infrastructure : coût du maté- riel, coût d’ingénierie, coût de montage, coût de calibration éventuelle, coût de maintenance. En particulier, les frais de câblage électrique et de câblage réseau deviennent vite réd- hibitoires ; ainsi, si une borne Wi-Fi a en soi un coût modique de 100 à 600 pour du matériel professionnel, l’addition des autres postes conduit à un prix de revient entre 1 500 à 2 000 par borne installée. Il faut donc éviter l’ajout d’équi- pements alimentés et connectés spécifiquement pour la localisation indoor. Solutions d’infrastructure pour la localisa- tion indoor Deux pistes s’imposent pour résoudre la question du coût de l’infrastructure de localisation indoor : réutiliser au maxi- mum l’infrastructure déjà présente sur site et, en cas de den- sité insuffisante, proposer une infrastructure bas coût non connectée. Parmi les technologies présentes sur les smart- phones et tablettes grand public, deux s’imposent particuliè- rement : le Wi-Fi et le Bluetooth 4.0 Low Energy. Les réseaux Wi-Fi sont extrêmement répandus sur tous types de sites. Leur coût est amorti par leur usage pour la REE N°3/2014 85 Géolocalisation indoor à grande échelle Des techniques d’auto-apprentissage préparent une révolution de la localisation indoor communication. La plupart des grands sites publics offrent un réseau Wi-Fi à leurs visiteurs pour plusieurs bénéfices utilisateurs : éviter les surcoûts de “roaming” des services de données aux visiteurs étrangers, assurer un fort débit de données même en cas d’affluence forte là où les réseaux cel- lulaires satureraient (“offload”) ; au-delà du service rendu aux visiteurs, le portail mobile d’accès au service Wi-Fi est l’occa- sion également de capter de l’information et de diffuser des messages commerciaux. Les boutiques, pour leurs besoins télécom, possèdent des routeurs ADSL intégrant des points d’accès Wi-Fi. Pour faire face à la généralisation des PC por- tables et tablettes, les bureaux doublent leur réseau Ethernet d’un réseau Wi-Fi. Les plates-formes logistiques comportent des réseaux Wi-Fi permettant aux « scannettes » mobiles de se connecter au système de gestion d’entrepôt etc. L’enjeu est de pouvoir réutiliser les signaux diffusés par ces réseaux pour la localisation indoor. Les signaux Wi-Fi présents sur un site proviennent de plusieurs réseaux, appartenant parfois à diverses entités. Les matériels ne sont pas homogènes, ne sont pas néces- sairement connectés entre eux. La position des bornes est généralement inconnue. La meilleure façon de réutiliser les réseaux présents est de le faire de façon opportuniste par une méthode de mesure basée sur le téléphone mobile. Le principe est le suivant : le téléphone réalise des mesures sur les réseaux Wi-Fi. Il obtient une liste d’identifiants de bornes situées autour de lui, et la puissance reçue de ces différentes bornes, même s’il n’est pas connecté à ces bornes. Pour se localiser, il compare les niveaux de puissance reçus des dif- férentes bornes avec une « carte » des niveaux de puissance attendus en tout point du site. Dans une étape préliminaire de déploiement de la solution, cette carte est réalisée par une campagne de mesure terrain appelée “site survey”. Cette technique de localisation est bien connue sous le nom de “fingerprinting”. Son avantage considérable est qu’elle per- met d’utiliser n’importe quelle borne Wi-Fi tierce sans besoin de s’y connecter (au moins pour les téléphones Android) et sans connaître sa position. L’inconvénient de cette tech- nique est qu’elle nécessite une présence sur le terrain dans la phase de déploiement, et nécessite que les niveaux de puis- sances reçus restent stables sur le site : puissance d’émission fixe, pas de changement majeur d’infrastructure. Nous allons voir plus loin comment dépasser ces limitations. Pour le cas où les réseaux Wi-Fi pré-existants sur le site sont insuffisants, il faut une autre solution. Une première solution consiste à ajouter des bornes Wi-Fi diffusant un simple identifiant mais n’offrant pas de connexion réseau, ce qui exige une simple alimentation électrique sans câblage réseau. Mais il y a mieux : le Bluetooth 4.0 Low Energy, aussi appelé BLE. Cette évolution de la norme Bluetooth permet de réaliser de petites balises basse consommation pouvant durer plusieurs années avec une simple pile au lithium, diffu- sant des signaux permettant le fonctionnement d’algorithmes de localisation par fingerprinting similaires à ceux utilisés sur le Wi-Fi. Le Bluetooth 2.0 traditionnel avait l’inconvénient de nécessiter un temps de découverte long des balises, pouvant durer près de 10 secondes, consommait trop d’énergie, la consommation étant par ailleurs fonction de l’usage, et ne pouvait accepter qu’un nombre limité d’utilisateurs simulta- nés ; résultat appliqué à la localisation : les téléphones itiné- rants passaient trop vite pour capter toutes les balises, et la batterie de celles-ci était vidée en quelques mois, ce qui ren- dait le système impossible à maintenir. Conçu initialement pour des objets connectés basse consommation (capteur de rythme cardiaque, montre connectée etc.), le BLE apporte une interface radio totalement nouvelle. Grâce au BLE, une balise de localisation peut diffuser à une période configu- rable des trames dites d’“advertising” signalant l’identité de la balise, sur trois canaux bande étroite à l’intérieur de la bande ISM 2.4 GHz. Ces trois canaux sont définis de manière à limiter au maximum les interférences avec les réseaux Wi- Fi dans un déploiement traditionnel sur les canaux 1-6-11. Un téléphone compatible BLE va écouter régulièrement s’il découvre ces trames d’“advertising” et reporter la liste des balises vues ainsi que le niveau de puissance auquel elles ont été détectées. La consommation de la balise ne dépend plus du nombre d’utilisateurs, un nombre quasi illimité d’uti- lisateurs simultanés est possible. Le BLE a été intégré pour la première fois sur iPhone 4S en été 2011, puis sur Samsung Galaxy SIII en été 2012. Il est disponible sur la totalité des ter- minaux Apple sortis depuis et la quasi intégralité des smart- phones et tablettes Android ayant succédé au Galaxy SIII, et est pleinement pris en charge depuis la version Android 4.3. Figure 2 : Exemple de balise à base de Bluetooth 4.0 Low Energy (BLE). 86 REE N°3/2014 L’HOMME CONNECTÉ Les balises BLE constituent donc une infrastructure bas coût idéale : le prix de la balise oscille entre 15 et 50 selon son autonomie et ses fonctions additionnelles ; son mon- tage se résume à un simple collage, ou à la pose de deux vis. La fonction iBeacon d’Apple est un format particulier de trame d’advertising BLE permettant le réveil d’une applica- tion mobile iPhone ou iPad sur des critères de proximité des balises BLE. La puissance des capteurs de mouvement croisés avec la carte du site La connaissance de la carte du site apporte beaucoup à la localisation indoor. Connaître les chemins empruntables sur un site permet de contraindre l’algorithme de localisation pour empêcher les sauts d’étages intempestifs et les sauts de position à travers les cloisons. Le croisement de cette information avec les capteurs de mouvement du téléphone apporte plus encore. Les smartphones possèdent en effet des capteurs de mou- vement (MEMS pour Micro Electro-Mechanical Systems) utili- sés initialement pour le basculement automatique de l’écran en mode portrait ou paysage suivant l’orientation du téléphone ou pour les jeux vidéo. Les smartphones et tablettes Apple ou Android possèdent tous a minima un accéléromètre 3 axes et un compas ; les plus récents présentent de surcroît un gy- roscope et même un baromètre. L’ensemble de ces capteurs permettent de déterminer le mouvement relatif de l’utilisateur suivant des techniques bien connues de navigation à l’estime piétonne (Pedestrian Dead Reckoning, PDR). La limite connue de tels algorithmes est la dérive des capteurs se traduisant par une dérive rapide de la position calculée qui devient rapi- dement inutilisable. Le croisement des données des capteurs avec la carte apporte une solution puissante à la question : un algorithme probabiliste cherche en permanence à faire corres- pondre le mouvement relatif de la personne avec les chemi- nements définis sur la carte. Les algorithmes que nous avons développés en ce sens nous permettent de localiser une per- sonne à l’intérieur d’un site même en l'absence de signaux Wi-Fi et BLE référencés, après quelques mètres parcourus. Le fait de requérir une carte est une faible contrainte : la localisation indoor précise n’a de sens que si elle est resti- tuée sur une carte du bâtiment, qu’il faut donc posséder, décrivant non seulement la topographie du bâtiment (qu’on pourrait imaginer acquérir en SLAM), mais également ses points d’intérêt. La tâche présente de nombreuses difficultés. Le compas présente parfois des problèmes de « magnétisation » lorsqu’il est soumis à des champs magnétiques extérieurs importants. Enfin un téléphone mobile peut être tenu de multiples fa- çons (dans la main en portrait/paysage, dans la poche, dans un sac, bras ballant etc.), ce qui rend extrêmement difficile l’estimation de la direction du mouvement. Nous avons dé- veloppé des algorithmes permettant de résoudre ces écueils. Technologie cœur de localisation : au final, un algorithme de fusion embarqué En combinant tous ces éléments, en y ajoutant le GPS afin de permettre des transitions entre localisation indoor et localisation à l’extérieur, la solution répondant le mieux au besoin est un algorithme de fusion de signaux Wi-Fi et/ ou BLE avec les données issues des capteurs de mouve- ment, les données GPS et la carte du site. Pour éviter les goulots d’étranglement en cas d’affluence et les problèmes de connectivité, l’algorithme doit opérer directement sur le téléphone, en utilisant une petite base de données synchro- nisable contenant les données de fingerprinting ainsi que les données cartographiques nécessaires à la fusion. Un tel algorithme permet de profiter des signaux Wi-Fi disponibles, de les compléter par du BLE le cas échéant, de compenser les défauts de densité d’infrastructure grâce à la fusion avec les senseurs de mouvement, le tout pour une précision de quelques mètres à un prix extrêmement compétitif. Nous avons développé à Pole Star un tel algorithme de- puis plusieurs années, intégré dans notre offre produit NAO Campus. Notre algorithme atteint de façon nominale une performance moyenne de deux mètres sur des sites réels, en assurant la bonne discrimination des allées et des pièces. Un tel algorithme s’intègre sous forme de bibliothèque logicielle dans une application mobile que les utilisateurs Figure 3 : Précision de localisation de l’algorithme de fusion Wi-Fi/BLE/ MEMS/GPS/carte NAO Campus. REE N°3/2014 87 Géolocalisation indoor à grande échelle Des techniques d’auto-apprentissage préparent une révolution de la localisation indoor peuvent ensuite télécharger depuis les portails tels que le Google Play store ou l’AppStore d’Apple. Faciliter le déploiement : une plate-forme cloud Les évolutions du HTML5 permettent la mise sur cloud des outils permettant le déploiement de telles solutions de localisation. Un PC, un navigateur internet, un téléphone mobile suffisent pour déployer et maintenir la solution par- tout dans le monde. La mise sur cloud des algorithmes et des données permet de faciliter l’intervention de support à distance, garantissant la meilleure réactivité au plus bas coût. L’auto-apprentissage de la localisation in- door, ou un déploiement bientôt sans effort Le dernier verrou permettant de rendre la solution dé- ployable à grande échelle consiste à supprimer le besoin d’envoyer du personnel technique sur le terrain pour déployer Figure 4 : Schéma de principe du Blind Crowd Sourcing. Figure 5 : Une carte mise à jour à chaque itération de l’algorithme de Blind Crowd Sourcing permet de visualiser un indicateur a priori de qualité du service de localisation. La couleur bleue représente des zones que l’algorithme estime non couvertes. 88 REE N°3/2014 L’HOMME CONNECTÉ et maintenir la solution de localisation indoor. Pour cela, une technique est maintenant disponible : le Blind Crowd Sour- cing, entendez par là collecte de données en aveugle à partir des téléphones du public. L’idée est simple : à l’instar de ce qui est pratiqué pour la localisation en milieu urbain à partir des signaux Wi-Fi et cellulaires, l'idée consiste à demander aux téléphones des utilisateurs de remonter des données observées sur site, sans que l’utilisateur n’ait besoin d’inter- venir (si ce n’est pour donner son autorisation au processus). Une différence majeure avec la localisation à l’extérieur en milieu urbain : en indoor, le GPS n’est pas là pour géoréféren- cer les mesures faites sur les réseaux Wi-Fi. Des algorithmes avancés permettent néanmoins de « jouer au puzzle » avec les données remontées pour trouver leurs points de corres- pondance, et essayer de reconstituer ainsi la carte de prédic- tion des niveaux de puissance de bornes Wi-Fi ou de balises BLE présentes sur site. Concrètement, il suffit à un acteur désireux de mettre en service la localisation indoor sur un grand nombre de sites de lancer dans un premier temps une application mobile, par exemple comportant une simple carte. Lorsque les uti- lisateurs lancent l’application, celle-ci, si elle y est autorisée, collecte des données en tâche de fond, et les remonte vers un serveur. Sur le serveur, un algorithme traite les données dans le flot pour générer de façon itérative une base de don- nées de localisation. Ces bases, une fois mûres, sont syn- chronisées dans les téléphones, afin d’activer un service de localisation basé sur un algorithme de fusion de données embarqué sur le téléphone, tel que présenté précédemment. Nous avons réussi à mettre au point un tel algorithme. Notre serveur de calcul met à jour à chaque itération une carte du site indiquant par un code couleur la qualité de ser- vice de localisation attendue en tout point du site. Ces indi- cateurs peuvent permettre de déclencher automatiquement la publication de la base de données de positionnement. Des indicateurs additionnels permettent de mesurer le taux d’uti- lisation des données, afin de nous permettre d’optimiser le temps de convergence de l’algorithme. Nos résultats de tests montrent une convergence extrê- mement rapide de l’algorithme : selon la longueur des sé- quences de données remontées par les utilisateurs, il suffit de un à quelques passages dans chaque couloir pour atteindre une précision de positionnement de quelques mètres. Conclusions et perspectives Les percées technologiques récentes permettent le dé- ploiement de solutions de localisation indoor à bas coût et grande échelle, compatibles avec la majeure partie des ter- minaux mobiles grand public. Le coût de la localisation in- door devenant extrêmement faible, on peut prédire une forte accélération de son adoption sur de nombreux segments de marché dans les dix-huit mois à venir. Jean-Baptiste Prost (jb.prost@polestar.eu) est diplômé de l’Ecole Polytechnique et de Telecom ParisTech. Après un début dans la téléphonie mobile chez Motorola en 1999, il crée une activité de récepteur GPS assisté haute sensibilité chez Thales Alenia Space. Pour créer une ligne de produits autour de la localisation indoor, il prend en 2006 la direc- tion technique de Pole Star, dont il devient directeur général adjoint fin 2011. L'AUTEUR A propos de Pole Star Pole Star est une société française créée, installée à Toulouse, ayant une filiale aux Etats-Unis. Leader mondial indé- pendant de la localisation indoor pour smartphones, Pole Star a développé la suite de produits NAO, vendue dans plus de 20 pays ; sa solution de localisation indoor NAO Campus fonctionne sur un principe de fusion Wi-Fi/BLE/MEMS/GPS/ carte tel que décrit dans l’article. La plate-forme NAO Cloud permet un déploiement simple de NAO Campus par nos partenaires. Nos balises BLE NAO BlueSpot peuvent servir tout autant pour NAO Campus que pour la nouvelle offre de détection de proximité NAO Micro, qui permet de réveiller une application mobile sur des critères géographiques pour interagir avec l’utilisateur ou pour collecter des statistiques géographiques en tâche de fond. Pole Star a inventé et breveté le concept de Blind Crowd Sourcing pour la localisation indoor.