Un système baptisé Pulse-Fi parvient à détecter le rythme cardiaque d’une personne à une distance pouvant atteindre 3 mètres, en se basant uniquement sur des signaux Wi-Fi et des algorithmes d’apprentissage automatique. Le prototype fonctionne avec un matériel à faible coût (ESP32 à 5-10 dollars ou Raspberry Pi à environ 30 dollars) tout en conservant une précision remarquable dans 17 postures et différentes situations.

Imaginer qu’un routeur puisse « écouter » le cœur sans rien porter au poignet semble relever de la science-fiction. Pourtant, une équipe de l’Université de Californie à Santa Cruz (UC Santa Cruz) a développé Pulse-Fi, un système capable de mesurer la fréquence cardiaque à l’aide des signaux Wi-Fi avec une précision comparable à celle des appareils médicaux, sans nécessiter de montres, bracelets ou capteurs de contact. Publié dans les actes de la Conférence Internationale IEEE sur le Calcul Distribué dans les Systèmes Intelligents et l’Internet des Objets (DCOSS-IoT) 2025, ce travail ouvre la voie à un futur où le suivi des constantes vitales à domicile se ferait de manière non intrusive, abordable et omniprésente.

Un « stéthoscope » sans fil désormais en usage domestique

La logique technique est à la fois simple et ingénieuse : tout dispositif Wi-Fi émet des ondes radio qui se propagent dans la pièce et subissent de faibles perturbations lorsqu’elles traversent des objets… et des personnes. Ces perturbations sont lettres à déchiffrer mathématiquement du côté du récepteur. Pulse-Fi s’appuie sur un émetteur et un récepteur Wi-Fi, qui captent des variations très fines du canal provoquées par le micro-mouvement du thorax et les changements de volume sanguin liés au battement du cœur. À l’aide d’une chaîne de filtrage et d’un modèle d’apprentissage automatique, le système distingue le bruit de fond environnemental de la signal cardiaque.

Dirigée par la professeure Katia Obraczka, avec le doctorant Nayan Bhatia et l’étudiant pré-universitaire Pranay Kocheta, l’équipe souligne la accessibilité de leur approche : ESP32 (cartes Wi-Fi coûtant entre 5 et 10 dollars) et Raspberry Pi (environ 30 dollars). Il s’agit donc de matériel standard plutôt que d’antennes ou radars spécialisés. Lors des tests, Raspberry Pi a même montré de meilleures performances grâce à sa capacité de traitement et sa portée radio, prouvant que la mesure clinique est possible avec des équipements très abordables.

118 personnes, 17 postures, 5 secondes pour une estimation précise

L’étude ne s’est pas limitée au laboratoire. Les chercheurs ont recruté 118 participants et, à l’aide d’un oxymètre comme référence (« vérité terrain »), ont entraînement et validé leur algorithme dans 17 positions et scénarios : assis, debout, couché, en marchant, avec le matériel placé à divers endroits dans la pièce, jusqu’à 3 mètres de distance (près de 10 pieds). Le résultat clé : après seulement 5 secondes d’observation, la lecture du pouls présente une erreur moyenne de seulement 0,5 battements par minute (0,5 lpm). Plus le temps d’observation augmente, plus la précision est grande.

Deux points forts de cette approche robuste :

• La distance (jusqu’à 3 m) ne dégrade pas significativement la performance grâce au modèle d’apprentissage automatique.
• La posture et le contexte — aussi variables dans la vie quotidienne — ne perturbent pas la lecture, ce qui contrastait avec d’autres approches radicales ou Wi-Fi antérieures.

C’est un pas qualitatif important pour les environnements peu équipés : monitorer le pouls avec des routeurs bon marché à domicile, dans des résidences ou des cabinets où l’on n’a pas le budget pour des wearables ou des multimètres. Sans contact, sans demander d’effort à l’utilisateur, cela réduit considérablement une barrière à la télésurveillance.

Applications pratiques : du domicile à la clinique de quartier

La fréquence cardiaque est essentielle pour mesurer le l’activité physique, le stress, l’hydratation, la fièvre ou la réaction aux médicaments. Un Wi-Fi capable de « mesurer » le pouls en arrière-plan ouvre plusieurs cas d’usage :

• Vigilance passive à domicile : personnes âgées, patients avec insuffisance cardiaque, arythmies ou Anxiété pourraient bénéficier d’alertes précoces sans aucun port à faire.
• Chambres hospitalières ou résidences : couverture implémentée via Wi-Fi existant, comme couche redondante aux capteurs traditionnels.
• Télémédecine et santé digitale : foyers où les wearables sont malacceptés (rejets, allergies, oublis) pourraient transmettre des métriques fiables sans modifier leurs habitudes quotidiennes.
• Infra faible (refuges, situations d’urgence, pays à revenu intermédiaire) : avec ESP32 ou Raspberry Pi, on peut réaliser un dépistage simple à coût dérisoire.

Et la confidentialité ? Wi-Fi « sensible » à l’environnement

Toute technologie qui « voit » sans caméra soulève des questions éthiques. Pulse-Fi ne filme pas ni ne capte de son : elle analyse uniquement des métriques dérivées des variations du canal de communication sans fil. Néanmoins, inférer une activité physiologique via du matériel domestique impose des garanties :

• Consentement et contrôle local : traitement à la périphérie (sur l’appareil) avec pas ou peu de transfert de données, et opt-in explicite.
• Anonymisation ou pseudonymisation des séries temporelles si elles sont partagées avec un professionnel médical ou un aidant.
• Design axé sur la confidentialité : arrêt mécanique, bavettes LED, journaux d’accès, chiffrement de bout en bout si transmissions de données.

Les auteurs en appellent à ceux qui souhaiteraient transférer cette technologie, en invitant à contacter l’office d’innovation de UC Santa Cruz. Cela laisse présager un futur réglementé — avec des normes médicales et de protection des données — si Pulse-Fi devient un produit médical.

Pourquoi maintenant ? La montée en puissance des données et de l’« edge ML »

De nombreuses recherches ont tenté d’utiliser le Wi-Fi pour « mesurer » certains paramètres. Qu’est-ce qui distingue Pulse-Fi ?

1. Une base de données originale : l’équipe a créé son propre jeu de données ESP32, inédit dans la littérature, et a validé par un autre ensemble indépendant, généré au Brésil avec un Raspberry Pi. C’est la matière première essentielle manquante.
2. Une conception d’apprentissage automatique optimisée : le pipeline de Pulse-Fi filtre l’environnement et met en évidence la signature du battement à l’aide de modèles robustes, performants à distance et en diverses positions.
3. Calcul en périphérie : la puissance locale d’un Raspberry Pi permet un traitement en temps réel sans dépendance au cloud, ce qui est essentiel pour la vie privée et la latence.

Limitations actuelles… et objectif : la détection de la respiration

Si l’erreur de 0,5 lpm après 5 secondes est impressionnante, l’équipe reconnait que Pulse-Fi reste un prototype. Il reste à faire :

• Valider cliniquement à large échelle, notamment dans des populations spécifiques (personnes âgées, malades cardiaques, enfants).
• Tester face à réelles interférences : ménages avec plusieurs routeurs, plusieurs personnes, murs et mobiliers complexes.
• Réaliser des études longitudinales : comment la signalisation évolue-t-elle avec les changements de réseau ou de logement ?

En parallèle, ils travaillent déjà à l’extension de la technique à la détection de la respiration et de l’apnée. Les résultats non encore publiés semblent prometteurs. Si cela aboutit, en complément du pouls, cela permettrait un dépistage du sommeil simple, sans masque ni capteurs, à l’aide d’un seul routeur.

Wearables versus Wi-Fi : complément ou substitution ?

Ce n’est pas une question de « ou » mais d’usage complémentaire :

• Les wearables fournissent un contexte personnel, des métriques supplémentaires (HRV, SpO₂, température), la detection extérieure et une utilisation continue proche du corps.
• Pulse-Fi offre une maximalité de confort, une zéro friction et des coûts marginaux à l’intérieur de la maison ou dans un centre, en assurant une couverture environnementale et sans besoin de batterie à recharger.

Dans un foyer connecté, ces deux approches pourraient se renforcer mutuellement : le Wi-Fi avertit des anomalies, le wearable confirme et précise. Et en l’absence de wearable, le routeur surveille au moins l’essentiel.

Que signifie « précision clinique » ?

La publication de l’UC Santa Cruz évoque une « précision au niveau clinique ». Concrètement, cela signifie que l’erreur par rapport à un dispositif de référence (oxymètre) se situe dans des marges acceptables en pratique clinique, notamment pour suivre le pouls au repos ou détecter une tachycardie. Plus la durée d’observation s’allonge (par exemple, 30 à 60 secondes), plus l’incertitude diminue. Pour en faire un dispositif médical certifié, Pulse-Fi devrait être validé selon les normes réglementaires en vigueur (par exemple, ISO 80601-2-61 pour la pulsioxymétrie, guide FDA/CE pour logiciel en tant que dispositif médical), démarche distincte du simple domaine académique.

Une étape concrète vers la démocratisation de la santé numérique

Car elle ne nécessite ni wearable, ni câbles, ni capteurs coûteux, Pulse-Fi s’inscrit dans la vision plus large de la santé numérique : rendre la surveillance accessible à un plus grand nombre. Un routeur capable d’écouter le cœur avec 0,5 lpm d’erreur en 5 secondes ne remplacera pas un cardiologue, mais peut en alerter suffisamment tôt pour éviter une complication, et cela pour quelques euros seulement.

Les auteurs sont ouverts à des collaborations pour transférer la technologie sur le marché. Si cela réussit, le jour où le pouls — et la respiration — seront « lu » dans toute maison, ce ne sera pas en achetant un gadget supplémentaire, mais en activant une fonction du Wi-Fi déjà présent.

Questions fréquentes (FAQ)

Quel matériel faut-il pour Pulse-Fi ?
Il fonctionne avec un émetteur et un récepteur Wi-Fi abordables. Dans l’étude, des ESP32 (≈ 5–10 dollars) et Raspberry Pi (≈ 30 dollars). Avec des routeurs de meilleure qualité, la précision pourrait même être encore améliorée.

Jusqu’à quelle distance et en quelles postures cela fonctionne-t-il ?
Le système a bien marché avec une personne jusqu’à 3 mètres et dans 17 positions/scénarios (assis, debout, couché, en mouvement), avec une solidité face à la disposition du matériel dans la pièce.

Quelle précision atteint-il en combien de temps ?
Après seulement 5 secondes d’analyse, l’erreur moyenne était de 0,5 battement par minute. Des fenêtres d’observation plus longues améliorent la fiabilité.

Et la confidentialité, la régulation ?
Pulse-Fi ne capte pas d’images ni de sons, elle analyse simplement des variations du canal Wi-Fi. Toutefois, tout déploiement réel devrait intégrer traitement local, contrôle par l’utilisateur, chiffrement et consentement éclairé. Pour une utilisation médicale, il faudrait aussi une certification réglementaire.

Source principale : Université de Californie à Santa Cruz — “WiFi signals can measure heart rate—no wearables needed”, communiqué sur Pulse-Fi et sa présentation lors de DCOSS-IoT 2025.

vía : news.ucsc.edu. Photos : Erika Cardema/UC Santa Cruz