Stability, un projet IoT pour réduire le risque de chute de plain-pied
Permettre de mesurer et d’améliorer le niveau d’équilibre des agents via des capteurs IoT et l’IA, c’est l’objectif du projet Stability. Explications avec les équipes de la Direction Technologies Innovation & Projets SNCF Holding et de la Direction Sécurité SNCF Voyageurs.
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Par La Redaction
Genèse du projet
Les agents du groupe SNCF sont amenés à évoluer dans des environnements très hétérogènes – dans l’enceinte des gares, sur les quais ou encore sur les voies. Ces cheminements peuvent s’avérer problématiques et dommageables pour les agents, souvent confrontés à des risques de chute de plain-pied.
Au début du projet, nous sommes allés sur le terrain pour analyser les causes de ces chutes et nous en avons immédiatement identifié deux : l’environnement de travail dans lequel chemine l’agent et la capacité d’équilibration et d’adaptation de l’agent à son environnement. Dans le cadre de ce projet, nous nous sommes focalisés sur cette seconde composante, pour voir comment l’améliorer.
C’est la première fois que l’on s’occupe de ces paramètres, d’habitude, l’environnement est toujours considéré comme le responsable des chutes ; ce projet permet de réintégrer l’importance du niveau d’équilibre des personnes. Cela va nous permettre de proposer des mesures de prévention adaptées à la personne en fonction de son niveau d’équilibre et à son métier.
Les grandes étapes du projet
L’objectif premier de Stability est de développer un modèle prédictif d’équilibre, qui permettra de déterminer le niveau d’équilibre des agents, et de les catégoriser selon leur risque de chute. Par la suite, l’enjeu sera de pouvoir proposer aux agents des dispositifs d’accompagnement personnalisés pour améliorer leur niveau d’équilibre.
Pour atteindre ces objectifs, l’équipe travaille sur trois briques complémentaires :
Mesures via capteurs connectés
La première est le déploiement d’un protocole de mesure de l’équilibre et d’un suivi d’un certain nombre de paramètres biomécaniques d’équilibre à travers l’IoT via l’utilisation de capteurs connectés. Pourquoi prendre toutes ces mesures ? « Car elles vont permettre de vérifier s’il y a une corrélation statistique entre les données en position assise sur les mouvements de la colonne vertébrale par rapport aux tests d’équilibre courants, qui consistent généralement à se mettre debout sur une jambe. », répond Yonnel Giovanelli. Une fois les différentes mesures récoltées, l’enjeu est également de comprendre quelles sont les stratégies des personnes pour s’équilibrer.
Mesures via capteurs connectés
La seconde brique consiste à proposer aux agents volontaires un protocole d’exercices pendant deux mois. Durant cette période, en fonction de son poste et de ses contraintes métiers, l’agent a la possibilité d’effectuer un des deux types d’exercice suivants. Il va soit utiliser un siège proprioceptif à assise mobile – un siège qui crée des déséquilibres et pousse l’agent à se rééquilibrer en utilisant ses appuis et ses muscles. Cet exercice sert essentiellement aux agents sédentaires à un poste de travail fixe. Deuxième option, l’agent pourra effectuer des exercices proprioceptifs simples qui lui feront adopter une posture déséquilibrante et l’entraineront, en utilisant ses qualités proprioceptives, à se rééquilibrer
En parallèle de ces exercices, l’équipe du projet se déplace à la rencontre des agents toutes les semaines pour effectuer un certain nombre de mesures à travers les dispositifs connectés. « L’objectif est d’évaluer l’impact de ces exercices sur l’évolution des paramètres bio-mécaniques et donc sur l’équilibre », explique Anas Dabaj.
Pour ce faire, différents objets connectés sont utilisés. Des capteurs inertiels, développés par la start-up Cogitobio, sont déployés au niveau de la colonne vertébrale de l’agent. Aussi, un coussin, conçu par la start-up Sensteria, est placé au niveau du siège. « Ces deux dispositifs permettent de contribuer à la mobilité des blocs de la colonne vertébrale et à celle du bassin. », précise Anas Dabaj. Des semelles connectées développées par la société Feetme sont également utilisées pour deux types de tests : le test de marche et le test statique.
Enfin, la dernière brique permet de capitaliser sur l’ensemble de la data collectée à travers ces dispositifs IoT, pour construire un modèle de machine learning permettant de faire cette catégorisation et de proposer les exercices adaptés.
Des résultats prometteurs
Depuis que le projet a été lancé de manière opérationnelle il y a un peu plus d’un an, il a été déployé sur des premiers sites pilotes, comme le technicentre Sud-Est européen et ses deux sites de Paris-Conflans et de Villeneuve-Saint-Georges pour les agents terrains, ou encore à la Direction Sécurité Bourgogne-Franche-Comté à Dijon pour les agents de bureau. « Cette première phase exploratoire nous a permis d’une part, de nous assurer de la faisabilité technique du projet et de l’acceptabilité du protocole, et d’autre part, d’ajuster le protocole pour qu’il corresponde aux contraintes métiers des agents. », explique Anas Dabaj. Cette phase de récolte de données va se poursuivre au sein de ces premiers sites et va s’étendre à d’autres dans les tous prochains mois. En parallèle, l’équipe a commencé à développer les algorithmes qui permettent de traiter les données collectées. Ils seront affinés au tout début 2023 afin de construire le modèle prédictif d’équilibre.
Aujourd’hui, nous avons une tendance positive de l’évolution des paramètres biomécaniques, c’est-à-dire que nous pouvons confirmer, aux vues de l’analyse des données récoltées, que les exercices ont un impact positif sur le niveau d’équilibre des agents. » explique Anas Dabaj « En deux mois, soit en utilisant le siège, soit en faisant les entrainements physiques, nous avons réussi à faire progresser les personnes au niveau de l’équilibre.
L’objectif est donc de pouvoir généraliser ce constat et de le prouver statistiquement avec plus de données. Aujourd’hui, les tests sont effectués sur une douzaine d’agents, il faudra que le panel atteigne la trentaine d’agents pour confirmer totalement ce premier constat.
À terme, ce projet permettra de proposer plus de mesures de prévention aux risques de chute et surtout qu’elles soient parfaitement adaptées aux niveaux personnels d’équilibre des agents et aux besoins de leurs métiers. « Nous allons avoir une palette de mesures de prévention adaptées à chaque situation et à chaque agent » précise Yonnel Giovanelli.
Ce travail va également permettre de mieux comprendre ces mécanismes d’équilibre, et donc aussi de mieux communiquer sur le sujet. « En obtenant des mesures précises sur chaque élément, l’agent peut aussi mieux prendre conscience de son corps, ce qui est, je pense, déjà une grande partie du travail de rééquilibration. », conclut Yonnel Giovanelli.
