Estimation de l'inconfort ressenti par apprentissage, pour des tâches de prise et dépose en industrie

La plupart des méthodes d’évaluation des risques de TMS traditionnelles se limitent à l’évaluation d’un ou plusieurs facteurs de risques à un instant donné. Les études antérieures montrent qu’un lien existe entre l’inconfort et les TMS. Au cours de cette thèse, nous proposons d’étudier l’interaction possible entre l’inconfort et la posture au cours du temps, évaluée à l’aide d’un score RULA pour une tâche de prise et dépose en utilisant une approche linéaire. Les résultats, non concluants de la première partie, nous ont poussés à développer une approche fondée sur les réseaux de neurones. Cette dernière permet d'étudier la relation entre l’inconfort et les variables posturales, anthropométriques et environnementales.
A la suite, une méthode de réduction de variables est proposée afin de définir l’ensemble des variables minimales expliquant au mieux l’inconfort en préservant la performance du réseau initial. Enfin, nous évaluons la pertinence d’ajouter des couples articulaires au réseau de neurones en analysant la pertinence de chaque couple articulaire pour ce type de tâche. Cette nouvelle méthode ouvre des perspectives de développement de nouvelles approches d’évaluation multifactorielle du risque de TMS. Ce type d’approche peut aider les ergonomes à la compréhension de l’évolution du risque au cours du temps et fournir un outil d’évaluation aux professionnels du domaine lors de la phase de conception des postes de travail en intégrant la prédiction de l’inconfort aux mannequins virtuels.