Chercheur·se R&D - Traitement du signal radar mmWave & prédiction du risque de chute

Lizette conçoit et déploie un système de veille non intrusive pour personnes âgées, afin de détecter la chute et l'inactivité en résidence senior et à domicile. Le produit repose sur des capteurs radar mmWave développés en interne : conception électronique, firmware, traitement embarqué, backend.

Une vingtaine d'unités sont installées chez de vrais utilisateurs. La nouvelle génération de capteurs entre en déploiement, et nous ouvrons notre premier poste de recherche.

Le poste se déroule en deux temps.

Caractérisation du signal (phase exploratoire). Analyse de données radar brutes : signatures micro-Doppler de la marche en conditions réelles, robustesse à l'angle d'aspect et aux multitrajets, extraction de marqueurs de motricité stables et comparables dans le temps. Vous déterminez quelles grandeurs méritent d'être remontées du terrain et sous quelle représentation compacte.

Validation longitudinale (phase terrain). Nous disposons d'un accès à plusieurs établissements partenaires pour instrumenter une cohorte. Vous concevez le protocole de collecte, pilotez la campagne, et construisez le modèle prédictif sur données réelles.

Concrètement :

- acquisition et analyse de données radar brutes

- extraction de marqueurs de motricité et suivi de leur évolution longitudinale

- conception du protocole de collecte et construction du dataset multi-sites

- modélisation prédictive sur séries temporelles multivariées, à événements rares

- spécification des features à embarquer, en lien avec le firmware

- veille scientifique

- traitement du signal

- autonomie : vous serez seul·e sur ce périmètre

Appréciées :

- radar FMCW, micro-Doppler

- modèles séquentiels, détection d'anomalies, apprentissage sur données rares ou déséquilibrées

- biomécanique de la marche, gériatrie, santé numérique

- contraintes d'embarqué (calcul, bande passante)

L'objectif à douze mois, la personne recrutée aura :

1. établi un protocole d'acquisition radar brute reproductible et constitué un premier corpus de référence, incluant des enregistrements de contrôle appariés à des mesures cliniques de référence

2. démontré la faisabilité de l'extraction de marqueurs de motricité fiables à partir du signal radar, avec une caractérisation honnête de leurs limites angles d'observation, occultations, présence de plusieurs personnes

3. spécifié la représentation compacte à embarquer sur le capteur, et validé qu'elle préserve l'information utile par rapport au signal brut

4. déployé une première campagne de collecte longitudinale sur au moins un établissement partenaire

L'objectif de l'année 1 est de lever le verrou de faisabilité, pas de livrer un modèle prédictif validé, celui-ci suppose un suivi longitudinal plus long.