La pression artérielle sur une puce minuscule express
Les montres connectées mesurent le pouls grâce à la lumière : une LED éclaire la peau et un capteur capte le signal réfléchi. En analysant les variations de ce signal, on peut estimer la pression artérielle, mais un calcul précis nécessite un réseau de neurones puissant — qui fonctionne généralement dans le cloud, ce qui implique l'envoi des données hors de l'appareil. C'est à la fois peu pratique et peu sûr : des informations médicales personnelles voyagent sur le réseau.
La nouvelle approche compresse le réseau de neurones jusqu'à la taille d'une boîte d'allumettes. Un algorithme spécial explore lui-même les variantes d'architecture, élimine les connexions superflues et ajuste la précision des nombres — comme un rédacteur qui supprime tout ce qui est inutile dans un brouillon. Résultat : le modèle occupe moins de 55 kilo-octets — dix fois moins qu'une photo sur un téléphone. De plus, l'erreur d'estimation de la pression a diminué de 8 %, et si l'on ré-entraîne le modèle sur une personne en particulier, la précision augmente encore de 64 %.
Cette approche ouvre la voie à des dispositifs portables entièrement autonomes. Les montres pourront surveiller la pression en continu, sans faire appel à un serveur ni vider la batterie en quelques heures. Le réglage personnalisé pour le porteur rend les mesures plus précises, et la confidentialité reste au poignet.
Le modèle tient dans 512 kilo-octets de mémoire — c'est environ la moitié de la capacité d'une disquette des années 1980, qui contenait un seul document texte.
Dans la série « Black Mirror », il y a un épisode où un implant surveille en continu la santé et transmet les données à un médecin — une technologie similaire, mais sans cloud et avec une protection des données personnelles.