Difficultés rencontrées et solutions apportées

Au cours de ce projet, nous avons été confrontés à de nombreux obstacles, tant techniques qu’organisationnels. Voici un récapitulatif des principales difficultés rencontrées et des solutions mises en œuvre pour les surmonter.

Problèmes matériels et soudures

Les soudures ont représenté un défi majeur, particulièrement sur le module BLE. Faux contacts, problèmes de stabilité dus aux petits fils fragiles, absence de connecteurs standards… Nous avons dû refaire les soudures jusqu’à 6 fois sur certaines parties du module BLE. Cette fragilité mécanique a considérablement ralenti notre progression et généré de l’incertitude sur la fiabilité des mesures.

État : ⚠️ Résolu partiellement (soudures fonctionnelles mais fragiles)

Échec de la communication USB du module BLE

La communication par USB du capteur BLE (port COM habituel) n’a jamais fonctionné, nous obligeant à passer exclusivement par le Bluetooth Low Energy. Cette limitation nous a privés d’une alternative de communication plus stable et plus facile à déboguer, allongeant considérablement le temps de mise au point.

État : ❌ Non résolu (contournement par BLE uniquement)

Accès aux données brutes et rétro-ingénierie

Les logs Bluetooth étaient incomplets et nous n’avons pas réussi à rétro-ingénier l’application mobile fournie par le constructeur pour comprendre la base de la communication du module. Le produit étant chinois, la documentation française était inexistante et la documentation anglaise disponible était obsolète et incomplète. Nous avons dû retrouver la documentation originale en chinois et utiliser Google Lens pour traduire page par page les écritures affichées à l’écran, documentant de notre côté les différentes commandes du protocole au fur et à mesure.

État : ✅ Résolu (documentation recréée manuellement)

Interférences entre radars 24 GHz

Lorsque deux radars 24 GHz sont placés dans le même champ d’action, ils se gênent mutuellement, générant des fausses détections et des données erratiques. Cette limitation rend impossible la trilatération (localisation précise par croisement de plusieurs capteurs) et limite les scénarios d’usage possibles.

État : ❌ Non résolu (limitation intrinsèque du matériel)

Abandon de Node-RED

Nous avons dû abandonner l’utilisation de Node-RED faute d’un cahier des charges suffisamment clair sur cette partie. Le temps investi dans cette technologie aurait été mieux employé sur d’autres aspects du projet. Cette décision a été prise pour réallouer les ressources sur des tâches plus critiques.

État : ✅ Résolu (abandon stratégique)

Limitations de portée et précision aléatoire

La portée réelle des modules radar est bien inférieure à ce qu’annoncent les constructeurs. La précision varie énormément selon l’environnement (réflexions, objets métalliques réfléchissants, matériaux des obstacles). La détection de présence et de distance reste très approximative. De plus, il est impossible de capter les micro-mouvements promis par les constructeurs (mouvements de plantes, courants d’air, battements cardiaques).

État : ⚠️ Mitigé (performances en-deçà des attentes)

Contraintes CMS WordPress

L’utilisation de WordPress pour un site « sur mesure » a généré une grosse perte de temps sur la personnalisation des menus, templates et extensions. Les limitations du CMS nous ont obligés à faire de nombreux compromis ou à développer du code custom là où un développement from scratch aurait été plus rapide et flexible.

État : ✅ Résolu (site fonctionnel malgré les contraintes)

Migration MQTT vers MQTTS (sécurisé)

Lors du remplacement du broker MQTT local par celui de la plateforme Locura, la simple modification des variables d’environnement n’a pas suffi car le broker utilisait une communication sécurisée (MQTTS). Le code initial ne prévoyait pas ce cas de figure. Nous avons dû modifier le code et ajouter une variable d’environnement permettant d’activer le chiffrement SSL/TLS.

État : ✅ Résolu (code adapté pour MQTTS)

Fonctionnalités non implémentées faute de temps

Par manque de temps, nous n’avons pas pu implémenter certaines fonctionnalités prévues initialement : réduction de la bande passante pour optimiser le trafic réseau, et surtout le mapping 2D (nuage de points) de l’environnement statique permettant de mémoriser la scène et de détecter uniquement les nouveaux objets dans le champ de détection.

État : ❌ Non réalisé (pistes pour évolutions futures)

Bilan global du projet

Conformément aux exigences du cahier des charges, nous présentons ici un bilan critique et constructif de notre SAÉ512, en répondant aux cinq questions clés posées par notre équipe pédagogique.

1️⃣ Les objectifs ont-ils été atteints ?

Malgré les quelques difficultés rencontrées, nous avons réussi à faire fonctionner la détection des mouvements et à l’utiliser sur le broker MQTT. Nous avons pu également mettre en place le contrôle du module par topic MQTT (pour le redémarrer ou même configurer ses paramètres).

En bonus, nous avons même réalisé des scripts analyseurs avec lissage de données sur plusieurs valeurs par exemple, avec retenue et gestion de logs. La seule réserve que l’on pourrait émettre concerne le module BLE qui ne produit pas la qualité et les effets attendus.

Verdict : ✅ Objectifs principaux atteints, fonctionnalités bonus livrées

2️⃣ Les moyens étaient-ils adaptés ?

Les modules n’étaient pas forcément optimaux et nous avons passé beaucoup de temps pour comprendre comment ils fonctionnaient. Cependant, pour le prix, nous sommes réellement sur de la piètre qualité (mais c’est normal pour des tests).

Ils sont fragiles, pas sécurisés, peu fiables en termes de distance comparé à ce qui est annoncé, et très affectés par d’autres signaux identiques au leur (2 radars en même temps par exemple). Impossible de faire de la trilatération donc. Le rapport qualité/prix est cohérent avec le budget d’une SAÉ, mais limite les performances finales.

Verdict : ⚠️ Moyens adaptés au budget, mais limitants pour la qualité

3️⃣ Qu’est-ce que l’on a bien fait et que l’on ferait mieux ?

Points forts :

  • La partie sur le module en série a été bien réussie, plus rapidement que sur le module BLE, ceci dit, tous les deux sont désormais fonctionnels.
  • Le calcul de la surface de détection est aussi plutôt réussi, même si en boostant un peu les modules avec une alimentation externe dédiée, on aurait peut-être eu quelques différences.
  • Bonne documentation technique et tutoriels créés pour faciliter la reprise du projet.

Points à améliorer :

  • Nous n’avons pas réussi à faire correctement fonctionner le port COM sur le module BLE, nous aurions peut-être perdu moins de temps s’il avait fonctionné.
  • En tant que chef de projet, je ne m’étais pas rendu compte de l’ampleur des tâches « cachées » (finalisation du site, documents, coordination) qui ne sont pas extrêmement compliquées mais qui prennent beaucoup de temps et demandent à ce que tout le monde ait fini sa part.
  • Meilleure planification des dépendances entre tâches et des jalons intermédiaires.

4️⃣ Les conditions de la coopération étaient-elles optimales ?

Nous n’avions que deux modules et il était difficile de travailler à plusieurs en même temps dessus, cela a ralenti notre progression et a pu nous bloquer à certains moments. Le partage du matériel a nécessité une coordination précise et a parfois généré des temps d’attente.

En revanche, nous avons bénéficié d’une bonne réactivité de la part de nos clients/évaluateurs/tuteurs, et aussi de la part des membres de l’équipe. Beaucoup d’échanges et d’idées, amenées au bout pour la quasi-totalité. L’utilisation d’outils collaboratifs (Trello, Discord, Git) a facilité la communication et le suivi.

Verdict : ✅ Bonne coopération malgré les contraintes matérielles

5️⃣ Et la SAÉ dans tout ça ?

Très intéressante, mais véritablement très complexe. Peut-être un peu trop au vu du temps de travail dessus : nous avons dû grignoter sur les week-ends, les nuits et même sur les soirées quand on était en alternance.

Avons-nous cherché à faire trop ? C’est possible. Et c’est bien le souci quand on a peu de limites : savoir où s’arrêter et placer la limite vie privée / travail. C’est un enseignement auquel on ne s’attendait pas particulièrement mais qui pourtant fait sens, afin de s’économiser et ainsi éviter tout souci ultérieur qui pourrait découler d’un trop grand épuisement des ressources par exemple !

Leçon apprise : Dans un contexte professionnel, savoir prioriser, définir un MVP (Minimum Viable Product) et respecter un équilibre vie professionnelle / vie personnelle est aussi important que chacune des compétences techniques.

Perspectives et améliorations futures

🔧 Améliorations matérielles

Utiliser des modules professionnels (ou de meilleure qualité) avec connecteurs standards, meilleure stabilité mécanique, portée et précision garanties. Tester d’autres fréquences (60 GHz, 77 GHz) pour comparaison, peut-être ?

💻 Évolutions logicielles

Implémenter le mapping 2D par nuage de points, la réduction de bande passante, l’optimisation des algorithmes de lissage, et l’ajout d’une interface graphique temps réel plus avancée.

🌐 Intégration complète

Combiner radar 24 GHz et UWB pour tirer parti des forces de chaque technologie, développer une application mobile native dédiée, améliorer l’interface web de l’UWB avec la visualisation 3D interactive à la fois de l’UWB et des radars.

📊 Analyse de données

Implémenter du machine learning pour améliorer la détection (réduction des faux positifs), la classification automatique des types de mouvement, et la prédiction de trajectoires.

🎯 Cas d’usage réels

Déployer dans des environnements réels : surveillance de personnes âgées, détection de chute, gestion d’occupation de salles, contrôle d’accès intelligent, domotique avancée.

📚 Capitalisation des connaissances

Documentation complète pour transmission aux futurs étudiants, création d’un kit pédagogique réutilisable, publication d’articles techniques sur nos retours d’expérience.

Remerciements

Nous tenons à remercier chaleureusement toutes les personnes qui ont contribué à la réussite de ce projet :

  • M. Thierry VAL et M. Anthony BOUERY, nos encadrants, pour leur disponibilité, leurs conseils avisés et leur patience face à nos nombreuses questions.
  • L’équipe pédagogique du BUT R&T de l’IUT de Blagnac pour la mise à disposition du matériel et des infrastructures (salle anéchoïque, broker MQTT, plateforme Locura).
  • Lilian et son ami pour l’hébergement gratuit du site web et le support technique associé.
  • La communauté open-source : développeurs de Mosquitto, Bleak, Matplotlib, paho-mqtt et tous les outils que nous avons utilisés.
  • Nos familles et proches pour leur soutien et leur compréhension durant les nombreuses soirées et week-ends consacrés au projet.

Cette SAÉ nous aura permis de développer de nombreuses compétences techniques (traitement du signal, protocoles IoT, développement full-stack) mais aussi des compétences transversales essentielles (gestion de projet, travail en équipe, résilience face aux difficultés). Nous sommes fiers du chemin parcouru et du résultat obtenu malgré les obstacles.

Merci d’avoir pris le temps de découvrir notre projet !