Votre box internet est un émetteur radio qui inonde chaque pièce de la maison, 24 heures sur 24. Jusqu’ici, on n’y voyait qu’un tuyau pour Netflix et les mails. Et si ces ondes pouvaient aussi dire qui est dans le salon, s’il bouge, s’il respire normalement, voire s’il vient de tomber ? C’est la promesse de RuView, un projet open source qui a explosé sur GitHub en 2026 et qui, au passage, a déclenché autant d’enthousiasme que d’inquiétudes.
Avant de s’emballer, une précision que beaucoup d’articles oublient : non, votre routeur seul ne suffit pas. Il faut de petites puces dédiées. Voyons concrètement comment cela fonctionne, ce que ça coûte, ce qui marche déjà, et ce qui relève encore du pari.
RuView, c’est quoi exactement ?
RuView est une plateforme open source de « Wi-Fi sensing » : elle exploite les perturbations des signaux Wi-Fi pour détecter la présence humaine, les mouvements et certains signes vitaux, sans caméra ni objet à porter. Le projet, publié sous licence MIT par le développeur Reuven Cohen (alias ruvnet), est écrit principalement en Rust. Il compte aujourd’hui environ 100 000 étoiles sur GitHub, ce qui en fait l’un des dépôts les plus suivis de l’année.
Il s’inspire d’une recherche universitaire réelle : l’article « DensePose From WiFi », signé Jiaqi Geng, Dong Huang et Fernando De la Torre (arXiv, décembre 2022), qui montrait qu’un réseau de neurones pouvait reconstituer la pose de plusieurs personnes à partir de la seule phase et de l’amplitude de signaux Wi-Fi. RuView cherche à transformer cette démonstration de laboratoire en système utilisable à la maison.
Comment le Wi-Fi devient un radar domestique
Des ondes qui rebondissent sur tout, y compris sur vous
Imaginez une pièce plongée dans le noir où vous jetez des balles de caoutchouc dans toutes les directions. Chaque balle rebondit sur les murs, le canapé, le sol. Si quelqu’un entre, les trajectoires changent. Le Wi-Fi fonctionne de la même façon, avec des ondes radio : un corps humain, riche en eau, les absorbe et les réfléchit. En mesurant précisément ces changements, on peut deviner ce qui se passe dans la pièce.
Le CSI (Channel State Information, « information d’état du canal ») décrit, pour chacune des dizaines de petites fréquences qui composent un signal Wi-Fi (les sous-porteuses), de combien l’onde a été modifiée en amplitude et en phase.
Le RSSI, lui, n’est que la force globale du signal : c’est la petite barre de réseau de votre téléphone. Le CSI est des centaines de fois plus détaillé.
Du signal brut à la respiration
La chaîne de traitement est plus simple qu’il n’y paraît :
- Une puce ESP32-S3 reçoit les trames Wi-Fi de votre routeur et en extrait le CSI.
- Le logiciel nettoie le signal et mesure ses variations au fil du temps.
- Un filtrage cible les fréquences de la respiration (environ 0,1 à 0,5 Hz, soit 6 à 30 respirations par minute) et du rythme cardiaque (environ 0,8 à 2 Hz, soit 40 à 120 battements par minute).
- Des modèles d’IA compacts classent la situation : pièce vide, personne immobile, mouvement, chute présumée.
- Les résultats sont publiés vers votre domotique, notamment Home Assistant via MQTT, un protocole de messagerie très léger pour objets connectés.
Le système apprend d’abord le « silence radio » de la pièce vide. Le projet annonce environ 30 secondes de calibration ambiante pour la détection de présence. Ensuite, toute anomalie par rapport à cette référence est remarquée.
Le vrai coût : moins de 10 euros… pour un nœud
C’est l’un des points forts du projet. Selon son README, un ESP32-S3 coûte environ 9 dollars, et un petit réseau de 3 à 6 nœuds avec un routeur tourne autour de 54 dollars. Côté intelligence, les modèles sont minuscules : l’encodeur de présence pèse 8 Ko en quantification 4 bits (16 Ko en 8 bits). À titre de comparaison, une simple photo de smartphone pèse des millions de fois plus.
Le README est explicite : un routeur Wi-Fi standard ne fournit pas le CSI exploitable. Il faut des puces compatibles (ESP32-S3, ESP32-C6, ou certaines cartes réseau de recherche comme l’Intel 5300). Un simple ordinateur portable ne permet qu’une détection grossière de présence et de mouvement via le RSSI.
Pour tester sans rien acheter, le projet propose une image Docker qui fonctionne avec des données simulées. C’est pratique pour découvrir l’interface, mais cela ne prouve évidemment rien sur les performances réelles.
Ce que RuView promet… et ce qui est vraiment prouvé
C’est ici que l’esprit critique s’impose. Le projet est très ambitieux, et ses propres mainteneurs affichent des réserves honnêtes.
| Fonction | Ce qui est annoncé | Ce que dit la documentation |
| Présence | Détection à travers les murs, comptage | Précision de 82,3 % sur un jeu de test ; l’ancien « 100 % » a été retiré |
| Respiration | 6 à 30 resp./min en temps réel | Annoncée ; signes vitaux remontés par les appareils étiquetés « non validés » |
| Rythme cardiaque | 40 à 120 bpm en temps réel | Même réserve : non validé cliniquement |
| Pose du corps (17 points) | Squelette en temps réel | 82,69 % (PCK@20) sur un benchmark public, mais le modèle embarqué sur un seul ESP32 n’atteint que 3,0 %, signalé comme version préliminaire |
| À travers les murs | Oui | Jusqu’à environ 5 m, selon le signal |
Le logiciel est d’ailleurs étiqueté bêta : les API et le firmware évoluent encore. Des incidents matériels sont documentés (plantages de l’ESP32-S3 à haut débit, soucis de réception sous Windows avec Docker). Des chercheurs en sécurité cités par CyberInsider rappellent aussi que ces systèmes restent sensibles au bruit ambiant, à la disposition des pièces et aux interférences.
À quoi ça peut servir, concrètement ?
- Détecter une chute chez un proche âgé sans bracelet ni caméra dans la chambre.
- Automatiser la maison : lumière ou chauffage selon la présence réelle, y compris quand personne ne bouge devant un détecteur classique.
- Surveiller le sommeil (respiration, agitation) sans rien porter, avec les réserves de validation évoquées plus haut.
- Sécuriser un local : une présence détectée dans une pièce censée être vide, même dans le noir complet.
- Intervention d’urgence : le projet évoque la détection de survivants sous des décombres, un scénario de recherche à prendre avec prudence.
L’argument principal reste la vie privée : pas d’image, donc pas de flux vidéo à pirater. Le traitement tourne en local, sans cloud obligatoire.
« Sans caméra » veut-il dire « sans risque » ?
Pas tout à fait. Une caméra, on la voit, on peut la masquer ou la débrancher. Un capteur radio, lui, est discret, traverse les cloisons et peut potentiellement suivre quelqu’un qui ne l’a jamais accepté : un locataire, un voisin, un invité. L’argument « respectueux de la vie privée » est à nuancer précisément pour cette raison. Même sans image, savoir quand une personne est présente, dort ou se lève reste une donnée très intime.
Faut-il s’y mettre maintenant ?
Si vous aimez bricoler (Home Assistant, ESP32, un peu de ligne de commande), RuView est un terrain de jeu passionnant pour moins de 60 dollars de matériel. Si vous cherchez un dispositif de sécurité ou de santé fiable pour un proche, ce n’est pas encore le moment : le projet est en bêta et ses chiffres de santé ne sont pas validés. Pour un usage critique, un détecteur de chute certifié reste préférable.
Erreurs fréquentes à éviter
- Croire que le Wi-Fi de la box suffit : sans CSI, la précision s’effondre.
- Se fier à la démo Docker comme preuve de performance : elle utilise des données simulées.
- Interpréter les « signes vitaux » comme des mesures médicales.
- Oublier de prévenir les occupants du logement.
Questions fréquentes
Le Wi-Fi peut-il vraiment voir à travers les murs ? Il ne « voit » pas d’images : il détecte des perturbations d’ondes. Le projet indique une portée à travers les murs d’environ 5 mètres, variable selon le signal.
Faut-il un routeur spécial ? Non, mais il faut des puces compatibles CSI (comme l’ESP32-S3) placées dans la pièce.
RuView est-il gratuit ? Le logiciel est libre (licence MIT). Seul le matériel est à votre charge.
Peut-il remplacer une caméra de surveillance ? Non : il détecte une présence ou un mouvement, mais ne peut pas identifier un visage.
Le radar du salon est-il un progrès ?
RuView est à la fois fascinant et un peu vertigineux. Techniquement, c’est une belle démonstration de ce que l’IA frugale sait faire sur une puce à 9 dollars. Éthiquement, il déplace la question de la vie privée : on échappe à l’image, mais pas à la surveillance. Mon sentiment (et c’est un avis, pas un fait) : la technologie est prometteuse pour l’assistance aux personnes fragiles, à condition d’un consentement clair et de chiffres de fiabilité vérifiés de manière indépendante.
1) Accepteriez-vous un capteur Wi-Fi qui détecte votre respiration pendant votre sommeil ?
2) Préférez-vous une caméra désactivable ou un radar invisible permanent ?
3) Seriez-vous prêt à en installer chez un parent âgé pour détecter une chute ?
Dites-le-nous en commentaires.
