Crane utilise l'apprentissage automatique local pour détecter les problèmes de posture en temps réel. Voici exactement comment — sans boîte noire ni formules vagues.
Au premier lancement, vous vous asseyez naturellement, dans votre position de travail habituelle. Crane enregistre votre posture de référence avec MoveNet, un modèle d'estimation de pose de pointe signé Google. Le modèle repère des points clés du corps — nez, oreille gauche, oreille droite, épaule gauche et épaule droite — et mémorise leurs positions relatives.
Cette référence devient votre point de comparaison de « bonne posture ». Crane n'impose pas une norme universelle : il apprend ce qu'est une bonne posture pour votre corps et votre installation. Si vous recalibrez plus tard (nouveau siège, nouvelle hauteur de bureau), Crane s'adapte.
Une fois calibré, Crane analyse en continu le flux de votre webcam avec TensorFlow.js, entièrement dans son propre processus. Chaque image est comparée à votre posture de référence.
Trois couches de traitement du signal évitent les fausses alertes :
Le lissage EMA fait que si vous vous penchez brièvement pour attraper votre café, Crane ne réagit pas. L'algorithme exige un écart durable avant d'ajuster la note. Le filtrage de confiance gère la faible luminosité, l'occlusion partielle (main devant le visage) et les autres cas où le modèle ne peut pas estimer la pose de façon fiable.
La fonction sigmoïde convertit l'écart brut en une note de posture continue, de 0 à 1. Cela évite la « zone de tremblement » où de petits mouvements font basculer le score entre bon et mauvais.
Lorsque votre note de posture dépasse durablement le seuil configuré, Crane affiche une notification non bloquante : une surimpression translucide, assez visible pour être remarquée, assez discrète pour être ignorée si vous êtes en plein travail.
Choix de conception clés :
L'objectif est d'informer, pas d'interrompre. Vous percevez le signal du coin de l'œil et corrigez votre posture quand vous êtes prêt, pas quand l'application l'exige.
Indépendamment de la détection de posture, Crane fait tourner un minuteur ergonomique selon le profil choisi. Chaque profil définit une suite répétée d'activités — assis, debout, marche, exercice, étirement — dont les durées viennent de la recherche en santé au travail.
Par exemple, le profil Deep Focus destiné aux développeurs :
Quand un changement est prévu (passer de la position assise à debout, par exemple), Crane annonce l'activité suivante. Le minuteur continue que vous suiviez la suggestion ou non : Crane guide, il ne force jamais.
Crane comprend 15 profils couvrant des styles de travail allant du développement intensif au travail créatif ou au centre d'appels. Trois sont gratuits ; les 15 sont accessibles avec Pro.
Le modèle de confidentialité de Crane n'est pas une décision de politique, c'est une décision d'ingénierie. Il n'existe aucun serveur pour les données de posture. Aucun serveur ne reçoit le flux de votre webcam. Vos données de posture ne quittent jamais votre machine. La seule activité réseau concerne la validation de licence pour les utilisateurs Pro et les mises à jour via la boutique.
Le flux de votre webcam est traité image par image, en mémoire, par TensorFlow.js. Chaque image est analysée, une note de posture est calculée, puis l'image est immédiatement supprimée. Aucune image n'est écrite sur le disque. Rien n'est mis en cache, en file d'attente ni transmis.
C'est toute la différence entre « nous promettons de ne pas regarder vos données » et « il n'existe aucun moyen de regarder vos données ». Crane a choisi la seconde. Même si quelqu'un compromettait l'application, il n'y aurait rien à voler — puisque rien n'est stocké.