Application iOS pour lire la pression artérielle à partir d'un tensiomètre : développement et OCR

Développer une app iOS pour lire la tension artérielle d’un tensiomètre via caméra : stack technique et OCR

Développer une app iOS capable de lire les mesures de tension artérielle d’un tensiomètre à l’aide de la caméra du smartphone exige un choix minutieux du stack technique et une implémentation précise de l’OCR. Cette approche permet aux utilisateurs de suivre leur santé sans dépendre de services cloud ou d’API externes, garantissant une utilisation 100 % hors ligne et une confidentialité totale des données.

Choisir le stack technique pour le développement iOS

Pour une app qui scanne la tension artérielle d’un tensiomètre, sélectionner le bon stack technique était essentiel. Nous avons envisagé des solutions cross-platform comme React Native et Flutter, mais pour des tâches nécessitant une précision OCR optimale et un accès direct à la caméra, le développement natif s’imposait. Les principaux critères de décision incluaient :

• Qualité OCR : Le framework Vision natif d’Apple offre une reconnaissance de texte irréprochable directement sur l’appareil.
• Accès à la caméra : AVFoundation permet un contrôle total de la caméra, indispensable pour le traitement vidéo en temps réel.
• Stockage local des données : SwiftData propose une interface ORM sans écrire de requêtes SQL.

Le stack final comprend :

• SwiftUI pour une interface déclarative.
• Framework Vision pour l’OCR via VNRecognizeTextRequest.
• SwiftData pour la gestion de la base de données locale.
• Swift Charts pour visualiser les tendances de tension artérielle.
• AVFoundation pour la gestion de la caméra (détaillé dans la partie 2).

Architecture du projet et modèle de données

Le projet adopte l’architecture MVVM (Model-View-ViewModel), standard pour les apps SwiftUI. Elle sépare la logique métier de l’interface, facilitant les tests et la maintenance. Le modèle de données utilise l’annotation @Model de SwiftData pour un stockage local automatique sans migrations manuelles. Voici un exemple de structure de modèle :

@Model
class BloodPressureReading {
    var systolic: Int
    var diastolic: Int
    var heartRate: Int
    var timestamp: Date
}

Implémenter l’OCR et la validation des données

L’OCR repose sur le framework Vision, avec VNRecognizeTextRequest pour traiter les images de la caméra. Le vrai défi ne réside pas dans la reconnaissance de texte, mais dans l’élimination des faux positifs dus aux reflets, au bruit de fond ou aux textes parasites. Nous avons résolu cela avec des règles strictes de post-traitement :

• Rejet des valeurs impossibles (ex. : tension > 300 mmHg).
• Application d’algorithmes comme NMS (de la détection d’objets) pour supprimer les doublons.
• Ajustement fin de la validation basé sur des données de tests réels.

Interface et fonctionnalités de l’app

L’écran principal affiche :

• Un graphique des tendances systolique et diastolique sur les 7 derniers jours, propulsé par Swift Charts.
• Une carte avec la dernière mesure et des indicateurs codés par couleur (vert pour normal, rouge pour élevé).
• Un bouton pour lancer un nouveau scan via la caméra.

L’app fonctionne entièrement hors ligne — sans internet ni compte requis — gardant vos données privées et sécurisées.

Points clés

• Le stack natif SwiftUI + Vision assure une précision et une vitesse OCR élevées sur iOS.
• Le stockage local de SwiftData élimine les dépendances cloud et renforce la sécurité.
• Une validation OCR robuste filtre les données erronées pour des mesures fiables.
• L’architecture MVVM simplifie le développement et les tests en séparant logique et UI.
• Le support hors ligne total excelle quand les services externes sont instables.

— Editorial Team