Recommandation d’un type d’APR par apprentissage automatique selon la morphologie faciale de l’utilisateur

Contexte

Depuis la pandémie de COVID-19, l’utilisation des appareils de protection respiratoire (APR), notamment les masques N95, a fortement augmenté dans les milieux professionnels et au sein de la population. Toutefois, l’efficacité de ces dispositifs ne dépend pas uniquement de leur capacité de filtration, mais aussi de leur ajustement au visage. Les travaux anthropométriques du NIOSH montrent que les morphologies faciales varient considérablement d’un individu à l’autre, ce qui complique le choix d’un APR adapté. Les méthodes actuelles, comme les essais d’ajustement, sont souvent longues, coûteuses et nécessitent des ressources spécialisées.

Objectif

L’objectif de ce projet est de développer une approche basée sur l’apprentissage automatique afin d’orienter le choix de l’APR le mieux adapté à la morphologie faciale de l’utilisateur.

Méthodologie

L’approche proposée repose sur l’exploitation de mesures anthropométriques faciales et de résultats de tests d’ajustement obtenus pour différents types d’APR.

Le projet s’appuie d’abord sur l’adaptation de têtes de mannequin NIOSH représentatives de différentes morphologies faciales, conçues pour être compatibles avec un simulateur de respiration humaine. Ces têtes ont été modifiées pour permettre leur impression 3D, leur assemblage et leur intégration à un banc expérimental.

À partir de cette base expérimentale :

• des mesures anthropométriques faciales sont extraites ;
• des résultats d’ajustement sont recueillis pour différents types d’APR ;
• les données sont prétraitées et analysées afin d’étudier le lien entre la morphologie faciale et la qualité d’ajustement ;
• un modèle d’apprentissage automatique est développé pour prédire l’APR le plus adapté à chaque utilisateur.

Résultats préliminaires

Les premiers résultats obtenus portent sur la conception et la fabrication d’une première tête NIOSH compatible avec le simulateur de respiration. Les têtes ont été rendues creuses, divisées en plusieurs parties pour l’impression 3D, puis assemblées avec succès. Une première impression en Nylon a permis de valider la faisabilité de la conception, de l’impression 3D et de l’intégration au banc expérimental.

Conclusion

Ce travail met en évidence la faisabilité d’une approche combinant anthropométrie faciale, expérimentation et apprentissage automatique pour améliorer le choix des APR. Les résultats préliminaires constituent une base solide pour la suite du projet, qui portera sur les essais, la collecte de données et le développement d’un modèle prédictif.