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L’intégration de nouvelles technologies dans le métier de l’ergonomie : l’intelligence artificielle au service de la cotation des contraintes posturales

dc.rights.licenseCC6en_US
dc.contributor.authorDRAYE, Nicolas
dc.contributor.authorHENRY, Guillaume
dc.date.accessioned2022-03-11T08:38:17Z
dc.date.available2022-03-11T08:38:17Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://luck.synhera.be/handle/123456789/1583
dc.description.abstractLe métier d’ergonome nécessite une analyse détaillée des différents postes de travail pour quantifier les contraintes mécaniques subies par les opérateurs. À cette fin, la cotation manuelle basée sur l’observation est la méthode la plus usuelle, mais elle ne permet malheureusement pas d’atteindre une précision suffisante. Conscient de l’intérêt que pourraient offrir les nouvelles technologies, et notamment l’intelligence artificielle, ergonova© a initié un projet de recherche et développement, en partenariat avec l’ENPC et la HELHa, visant à la reconstruction, à l’aide d’un réseau de neurones, d’un squelette 3D à partir d’images 2D. L’objectif final associé est la quantification automatique et objective des contraintes mécaniques. La première étape de ce projet correspond à la phase d’apprentissage du réseau vers un modèle cible assurant une représentativité du monde professionnel. Le partenariat propose la création d’une bibliothèque de scénarios d’apprentissage de situations de travail illustrant la quasi-totalité des mouvements réalisés par les opérateurs en situation réelle. Il s’agit ensuite de jouer et filmer ces différents scénarios et d’annoter un nombre important de repères anatomiques afin que le réseau puisse par la suite apprendre à les repérer automatiquement. La reconstruction du squelette 3D doit ensuite permettre l’identification des articulations pour déterminer les mouvements réalisés par la personne et ainsi les contraintes physiques liées aux postures contraignantes.en_US
dc.description.abstractenErgonomists are required to provide a detailed analysis of the various workstations in order to quantify the mechanical constraints imposed on their operators. To this end, they usually apply a manual assessment based on observation, although this does not provide a sufficient level of accuracy. Aware of the potential benefits offered by certain novel technologies, and especially by artificial intelligence, ergonova© launched a research and development project, in partnership with the ENPC and HELHa, that is aimed at reconstructing a 3D skeleton from 2D images by means of a neural network. The primary objective is the automated and impartial quantification of the system’s mechanical constraints. The initial stage of this project is the network learning phase, which serves to generate a target pattern ensuring a representative model of the work place. The fruits of this collaboration will include the creation of a library of educational scenarios of workplace situations depicting the vast majority of the movements performed by operators in real-world circumstances. These differ ent scenarios will then be played and filmed, while a large number of anatomical markers are annotated in order to teach the network how to identify them automatically. The reconstruction of the 3D skeleton would then allow for the identification of the joints involved in order to determine which movements are performed by the individual, and thus the physical constraints associated with awkward postures.en_US
dc.format.mediumBOOen_US
dc.language.isoFRen_US
dc.publisherRevue des Questions Scientifiquesen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/be/en_US
dc.subject– Contraintes mécaniques — Ergonomie — Intelligence artificielle — Réseau de neurones — Situations de travailen_US
dc.titleL’intégration de nouvelles technologies dans le métier de l’ergonomie : l’intelligence artificielle au service de la cotation des contraintes posturalesen_US
dc.title.enProfessional ergonomists are integrating new technology : Artificial intelligence assists in assessing postural strainen_US
dc.typePublication d'intérêt général/presseen_US
synhera.classificationSciences de la santé humaineen_US
synhera.institutionHE Louvain en Hainauten_US
dc.rights.holderSociété Scientifique de Bruxellesen_US


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