Caractéristiques
Contexte
Lors de la dernière Campagne Nationale de Mensurations menée par l’IFTH, la phase de collecte a démarré en 2006 et a duré 6 ans. En 2 décennies, 2003-2023, la morphologie des Français a continué d’évoluer selon les caractéristiques qualifiées dans des études de l’INSERM (Cohorte Constances) et dont quelques données morphologiques ont été relevées dans un but médical.
Au vu de ces constatations, il est essentiel de mettre à jour la base de données morphologiques complète de l’IFTH, grâce à l’ajout de données de mensurations plus récentes.
Ces données, à l’aide d’outils d’exploration et de prédiction, permettront de définir des éléments anthropométriques adaptés aux besoins de différents secteurs dont la santé, la mode, l’ergonomie…
Objectif
Le présent projet a pour objectif de réaliser des analyses de données morphologiques pour étudier l’évolution de mensurations dans le temps. In fine, il s’agit de construire et valider des modèles statistiques d’évolution de mensurations.
Ce projet utilisera diverses bases afin de comparer les mesures et déterminer des sources de variabilité. La base de données morphologiques de l’IFTH, recueillie lors de Campagne Nationale de Mensurations française (CNM), sera notamment utilisée en complément de la base de données CONSTANCES.
Méthodes
Dans le cadre de ce projet, nous souhaitons étudier l’évolution de la morphologie de la population française qualifiée. Nous souhaiterions disposer de certaines données dont celles associées à la morphologie, pour l’ensemble de la population de la cohorte CONSTANCES.
L’ensemble des données des points recueillies permettront de faire des études statistiques de l’évolution des mensurations. Pour analyser l’évolution dans le temps des mensurations, nous ferons une étude APC (Age-Période-Cohorte). Les mesures seront aussi comparées avec celles de la base CNM obtenues sur des scans 3D d’individus. Une analyse de la variabilité sera éventuellement nécessaire.
En outre, il est prévu de développer des modèles permettant d’inférer des mesures. Deux types de problèmes seront considérés.
Dans ce cadre, des approches de “transfer learning” seront considérées. Dans la littérature, différentes méthodes existent pour prendre en compte les évolutions, selon que les densités de probabilité des paramètres évoluent ou non, et selon que les probabilités conditionnelles des différents paramètres évoluent ou non.
Perspectives
L’ensemble des données récoltées et des prédictions calculées permettrons de construire et valider des modèles statistiques d’évolution des mensurations.
Ces éléments pourront être consolidés lors d’une mini campagne de mensurations via outils de mesures.
Informations réglementaires
Base légale du traitement et recours à des données dites sensibles
Des données anonymisées seront mises à disposition du responsable du projet, expert digital data à l’IFTH (Centre Technique Industriel – organisme parapublic), France.