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Fitbit vient de dévoiler les données sur le sommeil de millions de personnes, collectées à partir de ses bracelets connectés. L'analyse de ces données révèle de nouvelles corrélations entre le temps de sommeil et la santé, mais aussi les différences d'habitudes entre les différences couches de la population.
Le sommeil est une part très importante de nos vies. Bien dormir est tout simplement essentiel pour être en bonne santé. Au contraire, mal dormir peut entraîner de nombreux problèmes de santé comme l'obésité, le diabète, la dépression et l'hypertension.
De fait, agréger des données sur le temps de sommeil peut être très utile pour l'humanité dans son ensemble. En analysant les données sur le temps de sommeil, il est possible d'en tirer des déductions intéressantes. Jusqu'à présent, toutefois, il était très difficile d'agréger des données fiables sur le sommeil.
Fitbit a collecté les données de 6 milliards de nuits de sommeil
Grâce aux bracelets connectés, le problème est résolu. En effet, grâce aux moniteurs de rythme cardiaque intégré à ses bracelets connectés, le leader du marché Fitbit est parvenu à agréger des données sur le sommeil de millions de personnes. Depuis mars 2017, Fitbit a pu enregistrer les données d'un total de six milliards de nuits. Il s'agit sans conteste du plus grand ensemble de données sur le sommeil, et peut-être du plus grand ensemble de données biométriques au monde.
Ces données indiquent le temps de sommeil des utilisateurs de bracelets Fitbit, mais aussi le temps passé dans les différentes phases de sommeil : sommeil paradoxal, sommeil profond, et sommeil léger. Chacune de ces phases a ses propres bienfaits pour la santé. Les bracelets sont aussi capables de détecter les brefs réveils pendant la nuit. En outre, l'application Fitbit connaît l'âge, le sexe, le poids, la taille, la position géographique et le niveau d'activité de l'utilisateur. Ainsi, les Data Scientists de Fitbit ont été en mesure d'analyser ces données pour en tirer diverses conclusions.
Fitbit : le Big Data du sommeil permet de mieux le comprendre
On apprend tout d'abord que les femmes dorment en moyenne 25 minutes de plus que les hommes : 6h50 contre 6h26. Rappelons que le temps de sommeil recommandé est de huit heures par nuit. Les femmes passent également plus de temps en sommeil paradoxal que les hommes, surtout après 50 ans. Les femmes ont aussi 40% de plus de risques d'insomnie que les hommes. On ignore pour l'instant pourquoi.
Les données Fitbit révèlent aussi que les personnes de plus de 70 ans ont deux fois moins de sommeil profond que les jeunes de 20 ans. Il semblerait aussi que les personnes vivant en milieu urbain se couchent et se lèvent un peu plus tôt que celles vivant en milieu rural.
Les données nous apprennent par ailleurs qu'un temps de sommeil trop variable peut avoir des conséquences néfastes sur la qualité du sommeil. Par exemple, si vous vous couchez souvent plus tard le week-end qu'en semaine, avec une variation du temps de sommeil d'environ deux heures, vous dormirez en moyenne trente minutes de moins par nuit qu'une personne dont le temps de sommeil ne varie que de trente minutes.
Fitbit : ces premières conclusions ne sont qu'un début
Ces conclusions ne sont que le début de l'exploration des données sur le sommeil. Cet incroyable ensemble de données pourrait nous en apprendre bien plus sur les mystères de notre fonctionnement, à condition de poser les bonnes questions.
On peut par exemple se demander à quel moment faire du sport pour bien dormir, à quelle heure manger pour dormir plus profondément, et bien plus encore. À terme, on peut même imaginer que nos sociétés s'adaptent par rapport aux découvertes liées au sommeil. Nous pourrions par exemple modifier les horaires de travail afin de s'assurer que tout le monde dorme au mieux.
Fitbit ouvre l'accès à ces données à tous, et d'autres Data Scientist pourront mener leur propre enquête en se basant sur cette formidable source. De plus, à mesure que les bracelets connectés continueront à se démocratiser, les données seront de plus en plus nombreuses et pertinentes.
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