Cet article explore de nouvelles étapes dans la mise en œuvre et l’exploitation de l’indicateur de présence afin d’identifier l’activité de déplacements de la personne et modéliser ses habitudes de vie. Cette modélisation s’appuie sur une mesure préalable des variations du taux de déplacement sur 24h dont l’analyse met en évidence un découpage possible des activités en tranches horaires, dont les bornes peuvent légèrement varier d’un jour à l’autre et d’une personne à l’autre. Sur cette base, nous montrons comment construire trois indicateurs nouveaux, en travaillant tranche horaire par tranche horaire, afin de détecter au plus tôt et de manière plus fiable des situations de danger ou dérives dans le comportement “normal” de la personne suivie. Ces indicateurs sont les horaires de début et de fin des tranches horaires, le taux de déplacements par tranche horaire, la durée de chaque tranche horaire. L’algorithme que nous proposons a été expérimenté sur des situations réelles pour montrer son usage et sa pertinence. Les résultats sont finalement intégrés dans une démarche plus ambitieuse de détection et d’aide à la décision automatique à travers la conception d’une interface web.