Stéphane Besseau : notre savoir-faire dans l’analyse des données nous permet d’imaginer d’autres services pour les téléassisteurs.

Prédical est une solution pour les seniors en bonne santé et autonomes, pas encore concernés par la téléassistance. Il s’agit d’une offre préventive via des capteurs placés à domicile. Interview de Stephane Besseau, co fondateur de Predical

Frédéric Serrière : pouvez-vous présenter predical ?

Stéphane Besseau : Predical est une start up que nous avions créée il y a 3 ans et notre volonté est de pouvoir, à partir d’objets connectés, travailler sur les routines de vie ou les comportements de vie des personnes, afin de trouver des récurrences et pouvoir détecter des anomalies dans les comportements. Autrement dit, notre volonté est de pouvoir développer des services pour les personnes les plus fragiles à partir des objets connectés qui sont de plus en plus, déjà présents, dans les logements. On s’aperçoit que dans le logement notamment, les personnes et notamment les personnes âgées ont tendance à montrer des comportements routiniers. Ainsi, nous avons développé des algorithmes qui nous permettent de détecter les variations et les anomalies.

Frédéric Serrière : est-ce que l’on appelle la téléassistance par actimétrie ?

Stéphane Besseau : l’actimétrie est une partie seulement de ce que nous faisons, puisqu’il s’agit de compter des données à partir de différents capteurs. Avec ces données et à l’aide notamment de l’intelligence artificielle, nous pouvons aller plus loin et en déduire des courbes d’apprentissage qui, par exemple, peuvent être comparées d’une semaine sur l’autre ou d’un moment à un autre, de façon à savoir si un incident, que nous avons pu calculer et qui sort de la moyenne, s’est déjà déroulé, auparavant, chez la personne âgée.

Frédéric Serrière : avez-vous une stratégie BtoC, c’est-à-dire vendez-vous vos services directement aux Seniors ou au contraire, avez-vous une stratégie BtoB, c’est-à-dire vendez-vous vos services via les téléassisteurs existants ?

Stéphane Besseau : Nous avons les deux approches. Lorsque nous étions en phase d’analyse de nos solutions et de validation de notre service, nous avons développé Prédical Services qui nous a permis, effectivement, de proposer nos services directement aux personnes âgées. Nous voulions savoir qui était vraiment intéressé par nos services et comment les leur proposer. Nous nous sommes, très rapidement, rendu compte que notre service, s’ils étaient proposés directement aux téléassisteurs, sans avoir fait auparavant une preuve de concept commercial, aurait rencontré des difficultés d’acceptabilité: les services basés sur des objets connectés sont souvent commercialisés à un prix plus élevé que ceux de la téléassistance traditionnelle. De plus, ils pouvaient être justement trop disruptifs par rapport aux solutions actuellement proposées par ces mêmes acteurs. Ainsi, nous avons créé une structure commerciale BtoC pour vraiment aller jusqu’au bout de la preuve de concept commercial. Maintenant, notre approche est une approche BtoB parce que notre cœur de métier est de savoir traiter les données, pour pouvoir apprendre des comportements et pouvoir apporter des solutions de sécurité et de sûreté aux personnes âgées notamment.

Frédéric Serrière : ma vision à l’heure actuelle est de dire que la téléassistance dite “à base d’actimétrie” représente environ 10 % du marché de la téléassistance, cela notamment au vu du recul que nous avons en Grande-Bretagne. Cependant, dans plusieurs de vos articles, vous avez une approche différente et vous expliquez que la téléassistance “à base d’actimétrie” va, au contraire, pouvoir permettre à la téléassistance de dépasser son plafond de verre. Pouvez-vous expliquer votre vision ?

Stéphane Besseau : Effectivement, si on regarde le chiffre d’affaires actuel du secteur de la téléassistance, on s’aperçoit qu’il est assez stable et que le nombre de personnes âgées équipées d’une téléassistance, même s’il y a un turnover assez important, est lui-même relativement invariable. La progression de la téléassistance, dans les toutes prochaines années, ne devrait pas venir du côté du nombre des personnes de plus de 80 ans. Nous avons une vision de notre secteur d’activité qui est probablement différente des autres acteurs qui proposent des services dits “d’actimétrie”. Notre métier de base est l’analyse des données. Nous pensons que la téléassistance possède déjà un nombre impressionnant de données accumulées ces 30 à 40 dernières années. Nous pensons que l’analyse de ces données existantes va permettre d’élargir le périmètre des services proposés. Ainsi, nous pensons qu’au delà de l’actimétrie, l’analyse intelligente des données va permettre d’élargir le périmètre des services actuellement proposés dans le champ de la Silver économie. Ainsi, notre métier n’est pas seulement d’ajouter encore plus de capteurs au domicile de la personne âgée, mais c’est surtout de pouvoir analyser les données existantes que possèdent, notamment, les téléassisteurs pour pouvoir proposer d’autres services aux personnes âgées.

Frédéric Serrière : dans un environnement où la téléassistance est soumise à de nombreuses règles et notamment le fait que le gérant d’une société de téléassistance peut être responsable pénalement de ce qui arrive chez ses clients, en cas de dysfonctionnement par exemple de ses services, plusieurs dirigeants ont été assez frileux, ces dernières années, pour proposer des solutions innovantes, car ces solutions innovantes n’apportaient pas un taux de fonctionnement qui était capable de rassurer ses dirigeants. De votre point de vue et votre savoir-faire qu’en pensez-vous ?

Avec des capteurs comme des capteurs infrarouges, on ne peut pas vraiment dire que l’on peut détecter la chute. Ce qui est détectable c’est l’inactivité anormale. Ensuite par l’apprentissage de périodes de référence, on peut comparer un événement par rapport à d’autres périodes, heure par heure par exemple, pour valider si cet événement s’est déjà produit ou pas. Notre approche permet de réduire la probabilité de chute sans détection. Ce n’est, bien sûr, pas fiable à 100% mais on augmente la probabilité de détecter un malaise, une chute ou une situation d’urgence pour la personne qui est équipée.