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POURQUOI PARIER SUR LA VISION PAR ORDINATEUR ?

Par Dr. Pierre Plantard CTO de Moovency

Depuis ces dernières années, on vous parle de plus en plus d’« Intelligence Artificielle » (IA), de « Deep Learning » ou encore de « Big Data ». Les concepts sous-jacents de ces disciplines informatiques ne sont pas toujours simples à appréhender mais impactent votre quotidien professionnel. Chez Moovency, nous vous proposons l’outil KIMEA, basé sur l’IA, qui améliore l’analyse des postures à risque pouvant provoquer des troubles musculo-squelettiques (TMS) dans les industries. Notre approche, basée sur une seule caméra, a pour intérêt sa simplicité d’usage et sa performance. Fini le placement fastidieux d’une vingtaine de capteurs sur le corps du travailleur, fini également les formations complexes en anatomie humaine et en technologie, fini les phases de calibrations fréquentes du système qui perturbent la ligne de production. Nous avons parié sur les technologies d’IA appliquées à la vision par ordinateur depuis plusieurs années maintenant et on vous explique pourquoi.

IA, Deep Learning et Vision par ordinateur

La vision par ordinateur permet à votre machine de repérer des humains dans des images filmées par une caméra et de déterminer les positions de chacune de leurs articulations en 3D. Pour cela, votre ordinateur utilise des modèles d’apprentissage pour déduire ces postures à partir des images que vous lui donnez. Ces algorithmes apprennent grâce à de très nombreuses données d’exemple, c’est ce que l’on appelle de l’apprentissage profond ou « Deep learning ».

Lors de nos activités de recherche, précédent la création de Moovency, nous avons étudié une technologie de vision par ordinateur basée sur la caméra KINECT de Microsoft. Cette technologie, issue du monde du jeu vidéo, permettait d’obtenir les postures 3D d’une personne sans devoir lui mettre des capteurs ou une combinaison sur le corps. Bien que prometteur, cette technologie souffrait de limites telles que la faible précision des postures lors d’occultation du champ de vision par des objets. Nous avions alors développé des algorithmes d’apprentissage spécifiques aux contraintes du monde industriel, nous permettant d’obtenir une précision suffisante pour une mesure en condition réelle de travail.

Validé aussi bien en laboratoire que sur site de production, tel que chez notre partenaire Faurecia , les résultats ont été publiés dans une revue scientifique de référence du domaine et disponible gratuitement ici. Bien que nos travaux de recherche nous aient permis d’utiliser KIMEA dans de nombreux domaines industriels, certaines contraintes d’utilisation étaient encore à résoudre. La principale contrainte était de devoir placer la caméra de façon fixe et en face du travailleur mesuré, ce qui n’était pas tout le temps possible.

C’est pour cela que nous avons développé KIMEA 360. Ces algorithmes de « Deep learning » de dernière génération vous permettent de mesurer la posture de vos travailleurs aussi bien de face que de dos. De plus, notre solution vous permet de suivre le travailleur avec une caméra mobile, ce qui adresse les limites d’avoir un point de vue fixe. Cette innovation nous fait franchir un cap important, nous permettant de vous proposer un outil portable et non invasif compatible à la majorité des cas d’usage industriels.

exemple de vision par ordinateur

Toutes ces innovations sont le fruit du récent développement de l’IA et plus particulièrement des méthodes de « Deep learning » appliquées à la vision par ordinateur. Les évolutions futures du domaine sont nombreuses et nous offrent de belles perspectives pour vous apporter toujours plus de facilité d’usage et de fonctionnalité métier.

D’autreS technologies disponibles ?

Vous devez surement connaître d’autres technologies plus anciennes également utilisées pour mesurer les postures des travailleurs et les risques associés.

Il s’agit des capteurs inertiels (IMUs) mesurant leurs propres orientations au cours du temps. Bien que résistantes aux occultations et au-delà des contraintes d’usage liées à leur utilisation (placement sur le corps, calibration), les IMUs souffrent d’un manque de robustesse et de précision de la mesure. Le principal problème de ces capteurs est dû à la dérive du gyroscope (l’un des composants des IMUs), qui entraîne une erreur de mesure de plus en plus importante au cours du temps. Pour corriger cette erreur, il est possible d’utiliser le magnétomètre. Cependant, ce dernier est perturbé par la présence de fer dans l’environnement de mesure, ce qui le rend inopérant pour des mesures dans l’industrie.

Loin de nous l’idée de dénigrer cette technologie, au contraire, nous l’utilisons pour mesurer spécifiquement les mouvements au niveau des poignets, car rarement visible par la caméra (objets, outils). L’erreur de mesure des capteurs du commerce est un problème important pour obtenir une donnée valide car il vous faut les recalibrer toutes les 3-4 minutes pendant la mesure, ce qui est inacceptable pour nous.

Mais tout n’est pas perdu car nous avons développé nos propres capteurs résistants aux problèmes de dérive de la mesure. Cette nouvelle innovation et les résultats obtenus vous seront présentés plus en détail dans un prochain article, alors stay tuned 😉

Pierre Plantard


La famille Moovency s’agrandit !

Nous sommes ravis de vous présenter et d’accueillir 3 nouvelles recrues dans l’équipe de Moovency.

Amélie LERICHE est notre stagiaire en Ergonomie. Benjamin MERCAT, nous rejoint en tant qu’Ingénieur Recherche & Développement. Et Lola LARDOUX, est la nouvelle Chargée de Communication Digitale en alternance.

Rentrée littéraire : Pierre Plantard contribue à la 1ère édition du livre “DHM and Posturography”

Fort de son expertise sur l’usage des camera de profondeur dans l’analyse postural, Pierre Plantard a contribué à la 1ère édition de l’ouvrage scientifique « DHM and Posturography ». Cet ouvrage, publié le 23 août, explore le corpus de connaissances et l’état de l’art de la modélisation humaine numérique, ainsi que ses applications en ergonomie et en posturographie. Le livre fournit un premier aperçu de l’industrie des outils de simulation humaine, avec des chapitres détaillés décrivant les éléments de posture, les interactions posturales et les champs d’application.

Notre fondateur s’est penché sur la question de l’intégration d’une technologie telle que les caméras de profondeur pour une application industrielle dans le champ de l’analyse posturale pour l’ergonomie. Il s’appuie à la fois sur ces années de recherches et sur l’expérience terrain avec des industriels partenaires.

Lien vers le descriptif détaillé du livre

Coûts des TMS

La tarification des risques professionnels AT / MP

Chaque année les taux de cotisation sont déterminés par les services CRAMIF ou CARSAT et défini par un arrêté ministériel. Objectif permettre aux entreprises de cotiser (cotisation patronale) et protéger les salariés.

répartition sur 100€ versés

Ce taux de cotisation varie en fonction de la taille de l’entreprise (effectif national), le secteur d’activité (risques encourus par les salariés), la sinistralité de l’établissement concerné. Le taux est donné tous les ans aux entreprises.

Chaque activité a un « code risque » déterminé en fonction de l’activité principale pour le plus grand nombre de salariés dans l’entreprise. 2 chiffres 2 lettres (ex 55 3BC), 208 risques de la nomenclature sur 9 secteurs. Ce code ne doit pas être confondu avec le code APE (plutôt indicateur économique).le code risque détermine le risque encouru par les salariés.

Il existe 3 types de tarifications :

  • Tarification collective pour les entreprises de moins de 20 salariés. Le taux est défini de façon collective en fonction d’éléments sectoriels
  • Tarification individuelle pour les entreprises de plus de 250 salariés. Le taux est calculé à partir des éléments de l’établissement
  • La tarification mixte pour les entreprises entre 21 et 249 salariés

L’objectif de la méthode de calcul est de s’appuyer sur la sinistralité de l’entreprise. De cette façon il y a désormais, depuis 2018, un véritable impact financier sur le taux de cotisation dans un sens comme dans l’autre pour « récompenser » les efforts et les actions de prévention.

Source : Conférence CRAMIF Preventica 2019 ff

celebration

La prévention des risques en plein transformation numérique

A L’heure où l’on entend parler Big data, capteurs, réalité virtuelle, … les technologies infusent tous les secteurs d’activités. Le secteur de la prévention n’est pas épargné. Et les applications et usages sont pour beaucoup encore à inventer. Quelques exemples concrets de cette appropriation des nouvelles technologies par la filière de la prévention des risques au travail*.

Capteurs

La pose de capteurs dans un parking sous terrain par exemple permet de mesurer en temps réle les pics de pollution et de déclencher les ventilations en temps réel. Objectif : assurer un confort aux usagers (sonore notamment) et faire des économies d’énergie. Ces mêmes capteurs dans le secteur tertiaire permet d’objectiver les ressentis d’ambiance. Une visibilité en direct de l’ambiance pour avoir des actions ciblées sur les bureaux par exemple.

Puces RFID et mobilité

Mieux gérer les équipements, les non conformités et répondre aux obligations de sécurité des personnes et des biens grâce à des puces RFID est désormais possible. Les puces permettent de mieux partager les informations, d’identifier, tagger, suivre et ajouter des informations sur les équipements et les rendre facilement accessibles à l’ensemble des intervenants. Couplé à l’Intelligence Artificielle, les puces permettent de retransposer des modèles et d’aller de plus en plus vers de la maintenance prédictive en reconstruisant les scénarios. Par ailleurs via les smartphones il est possible d’apporter une dimension de mobilité intéressante.

Drône et IA

Rendre l’inaccessible accessible, telle est la mission des drônes. Ils offrent la possibilité de travailler sur des images, permets d’inspecter des parcs pour des installations difficilement accessibles. En association l’Intelligence Artificielle il est possible de relever plusieurs sites et de constituer des modèles pour voir l’évolution de la structure sur une période donnée et amener des alertes quand on pense qu’il y a un danger pour l’homme.

Formation et Réalité Virtuelle

L’aspect humain est important dans la prévention. L’aspect formation pour ancrer les connaissances et les bonnes pratiques est indispensables. Il ne suffit plus d’apporter des savoirs. Avec la réalité virtuelle il est possible de simuler des situations, des visites de sites, … et garantir l’apprentissage des gestes en sécurité.

Source : Conférence Preventica 2019 APAVE

photo d'une équipe

Quels métiers peuvent être concernés par KIMEA dans votre entreprise ?

Depuis plusieurs mois on vous parle de notre solution logicielle et de son aspect technologique. De ses atouts pour les ergonomes. Mais saviez – vous que les ergonomes n’ont pas l’exclusivité d’utilisation de KIMEA. L’outil peut aussi aider d’autres métiers. On vous explique tout ça.

Vous êtes technicien prévention ?

Lors de formations au futur poste de travail, KIMEA sera intéressant pour apprendre le bon geste. Il apportera un point de vue ludique pour les formations parfois longues. L’impact des images est plus fort et garantit une meilleure mémorisation de la part du salarié.

Vous êtes médecin du travail ?

La vue globale d’un poste et des scores par articulation vous permettra de mieux cibler les postes de travail sur lesquels un opérateur peut reprendre son activité en cas de contre-indication ou en cas de retour à l’emploi.

Vous êtes ingénieur méthode ? 

KIMEA vous permet d’avoir des données en temps réel par rapport au prescrit. Vous pourrez ainsi identifier facilement si il y a un décalage entre les temps de gamme prescrits et le temps réel. Par ailleurs en rentrant chaque tâche pour chacun des postes de travail, vous pourrez réaliser un diagramme d’activité détaillé (temps, risques TMS, articulations sollicitées, …)

Vous êtes responsable production ?

L’outil vous permet de faire une cartographie des postes de travail et d’avoir une vision globale. Vous pourrez ainsi réaliser des boucles de rotation de vos collaborateurs qui ne sollicitent pas les mêmes articulations. Et par rapport à des outils concurrents, nous vous garantissons un gain de temps. En effet, sans capteurs ni combinaisons, il n’y a pas besoin d’arrêter la ligne de production plusieurs minutes pour commencer à analyser. Enfin vous pourrez avoir une vision globale de votre site d’un point de vue physique et biomécanique.


L’ergonomie c’est quoi ?

L’ergonomie est la science de l’adaptation du travail à l’homme. Elle recherche la meilleure adéquation possible entre les particularités physiques et mentales de travailleurs et les objectifs de production.

L’ergonome analyse les situations de travail en vue de les transformer pour :

  • Protéger la santé des personnes 
  • Améliorer leurs conditions de travail 
  • Améliorer la qualité et l’efficacité de la production

Pour cela, l’ergonome procède à une analyse méthodique portant sur une démarche globale et qui prend en compte l’ensemble des éléments qui composent une situation de travail. Cette analyse est pluridisciplinaire et fait appel aux connaissances de l’ergonome de disciplines diverses (biomécanique, psychologie, physiologie, sociologie, technologie, etc.). La démarche est également participative car l’ergonome va interroger et inviter les personnes concernées à exprimer leurs points de vue sur leur activité. Les éléments recueillis seront intégrés dans l’analyse globale.

Mais il faut avant tout que l’ergonome ait une démarche qui soit « réaliste » car il doit s’intéresser à l’activité telle qu’elle est réellement exercée, et ainsi relever des différences entre ce travail réel et celui prescrit par l’entreprise.

KIMEA - jumeau numérique

Qu’est ce qu’un jumeau numérique 3D et à quoi ça sert en ergonomie ?

Lors de la captation des mouvements des opérateurs, KIMEA réalise en temps réel un jumeau numérique en 3D de l’opérateur. Cette semaine nous vous proposons de revenir sur cette notion de jumeau numérique et surtout de son apport en ergonomie.

« En matière du jumeau numérique, tout a commencé dans l’aérospatial. Afin de réaliser des missions complexes, les véhicules spatiaux sont soumis à des charges élevées et des conditions de service sévères, et ce durant de longues périodes. Depuis, les jumeaux numériques des stations spatiales et engins spatiaux ont été créés. Elles permettent de simuler les réactions physiques, ou monitorer le fonctionnent des systèmes. Et elles assurent la sécurité des équipages, lors d’une exploration. » (source digital-sncf.com). 

Le jumeau numérique ou digital twin en anglais a pour visée de créer un double numérique d’un objet, d’un bâtiment ou là d’une personne. Il s’agit en quelque sorte de faire une copie virtuelle du monde physique. Cela permet d’identifier des problèmes, de comprendre le fonctionnement d’un ensemble complexe.

Dans notre cas qui est celui de l’ergonomie, le jumeau numérique est un agrégat de données qui reflètent le plus précisément possible les gestes et postures filmées. Il facilite l’accès aux données (angles articulatoires, …). Le jumeau intègre toutes les données biomécaniques nécessaires. Il peut être personnalisé en fonction de l’ « histoire » de la personne (poids, taille, charges, …). Avec le jumeau numérique on est alors capable de prédire les zones du corps à risques en termes de troubles musculosquelettiques.

Alors ça vous tente un jumeau numérique ?