Brevet FR3119458A1 — publié le 20220805

L’invention décrit un procédé de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon, comprenant des étapes de : E1 : mesure optique d’une signature de l’échantillon grâce à un capteur optique (10) ; E2 : identification par une unité de traitement (20) d’un type de l’échantillon au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant associée à un type d’un échantillon de référence ; et E3 : détermination par l’unité de traitement (20) du taux de particules du matériau donné dans l’échantillon à partir du type de l’échantillon identifié et d’une table de correspondance associant à chacun d’une pluralité de types d’échantillons de référence un taux de particules de référence du matériau donné. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention appartient au domaine de la surveillance de la qualité de l’air, et concerne un procédé de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon, et un système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon. La présente invention peut plus particulièrement être utilisée pour déterminer en temps réel et en continu le taux de silice cristalline alvéolaire émise par une opération de chantier. ETAT DE LA TECHNIQUE La qualité de l’air est impactée par le type et le nombre de particules en suspension dans l’air. La qualité de l’air peut avoir des conséquences sur la santé des personnes respirant cet air, notamment lorsque certaines particules potentiellement nocives sont présentes dans l’air. En particulier, sur les chantiers, la qualité de l’air est susceptible d’être détériorée du fait de l’émission de poussières contenant des particules de certains matériaux, qui peuvent présenter des dangers pour les opérateurs lorsqu’ils les respirent pendant une durée prolongée. Par exemple, des poussières de silice cristalline alvéolaire, des poussières de ballast, de la chaux, d’autres liants hydrauliques, des poussières de terre polluée, des particules de chrome VI, ou des particules de diesel, sont susceptibles d’être émises par différentes opérations de chantiers. Certains types de particules, telles que la silice cristalline alvéolaire, présentent un risque sanitaire particulièrement élevé, avec des effets néfastes pour la santé. La silice cristalline est qualifiée d’alvéolaire lorsque les particules inhalées ont un diamètre inférieur à 10 µm, ce qui leur permet d’atteindre les alvéoles pulmonaires et de provoquer des pathologies type silicose ou cancer. Les travaux exposants à la poussière de silice cristalline alvéolaire sont classés parmi les activités cancérigènes à compter du 1 er janvier 2021. Il est donc important de surveiller la qualité de l’air, c’est-à-dire d’identifier et de déterminer le taux de particules d’un matériau donné, afin de mettre en place des mesures de protection des opérateurs travaillant sur les chantiers qui soient adaptées en fonction du type et de la quantité des particules émises. Des procédés actuels de surveillance de la qualité de l’air consistent à effectuer des prélèvements ponctuels d’échantillons sur un chantier. Ces prélèvements sont ensuite testés en laboratoire, leur analyse chimique permettant de déterminer le taux de particules des matériaux donnés, par exemple de silice cristalline alvéolaire, dans l’échantillon. Le prélèvement et l’analyse des échantillons représentent un processus complexe et long, de l’ordre d’au moins une journée de travail. Un dispositif est ainsi porté toute la journée par un opérateur, accumulant des particules pendant la journée, et est ensuite analysé le lendemain dans un laboratoire. Par conséquent, ces procédés actuels ne permettent pas d’évaluer le risque, ni en continu ni en temps réel ni pour l’ensemble des opérations réalisées sur des chantiers, pour des opérateurs présents sur les chantiers. Les mesures de protection et d’alerte de l’opérateur ne peuvent donc pas être adaptées en fonction du taux réel de particules en temps réel et en continu. Il en résulte que l’opérateur peut être soumis à des taux de particules de matériaux potentiellement dangereux pour la santé, tels que la silice cristalline alvéolaire, les poussières de ballast, etc., pendant une durée relativement longue correspondant à la durée entre deux prélèvements. La gestion du risque sanitaire lié à l’exposition des opérateurs à des particules de certains types de matériaux est donc insatisfaisante. Un objectif de l’invention est de proposer un procédé de détermination d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon qui soit plus performant que les procédés actuels, en particulier qui permette une détermination en temps réel et en continu du taux de particules du matériau donné dans un échantillon d’air. Pour cela, l’invention décrit un procédé de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon, comprenant des étapes de : E1 : mesure optique d’une signature de l’échantillon ; E2 : identification par une unité de traitement d’un type de l’échantillon au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant associée à un type d’un échantillon de référence ; et E3 : détermination par l’unité de traitement du taux de particules du matériau donné dans l’échantillon à partir du type de l’échantillon identifié et d’une table de correspondance associant à chacun d’une pluralité de types d’échantillons de référence un taux de particules de référence du matériau donné. Certaines caractéristiques préférées mais non limitatives du procédé de détermination d’un taux de particules d’un matériau donné décrit ci-dessus sont les suivantes, prises individuellement ou en combinaison : l’identification du type de l’échantillon lors de l’étape E2 comprend une comparaison de la signature de l’échantillon avec la pluralité de signatures de référence stockées dans la base de données d’apprentissage, et le modèle de classification est un modèle de type des k plus proches voisins ; le modèle de classification est un modèle de type réseau de neurones, machine à vecteur de support, algorithme du gradient stochastique, ou algorithme des forêts aléatoires ; le matériau donné est au moins l’un parmi de la silice cristalline alvéolaire, de poussières de ballast, de la chaux, des particules de diesel, des poussières de terre polluée, d’autres liants hydrauliques, des particules de Chrome VI, et/ou d’autres particules émises par différentes opérations de chantiers ; la signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 est fonction d’une taille et d’un nombre des particules présentes dans l’échantillon ; la signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 comprend un histogramme de répartition d’un nombre de particules dans l’échantillon en fonction de la taille des particules ; le type de l’échantillon identifié à l’étape E2 est défini par une nature de l’échantillon et une activité d’obtention de l’échantillon ; la signature de l’échantillon est mesurée périodiquement à l’étape E1 à chaque période de mesure, le type de l’échantillon est identifié périodiquement à l’étape E2 à chaque période de calcul et le taux de particules est déterminé périodiquement à l’étape E3 à chaque période de calcul ; la période de calcul est égale ou supérieure à la période de mesure, la période de mesure et la période de calcul sont comprises entre 1 seconde et 1 heure ; le procédé comprend en outre une étape E4 de détermination par l’unité de traitement d’une exposition aux particules du matériau donné à partir du taux de particules du matériau donné déterminé à l’étape E2 et d’un temps d’exposition auxdites particules du matériau donné ; le procédé comprend en outre une étape E5 d’alerte d’un utilisateur lorsque l’exposition aux particules du matériau donné dépasse un seuil d’exposition prédéterminé. Selon un deuxième aspect, l’invention décrit également un système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon , comprenant : - un capteur optique adapté pour mesurer une signature d’un échantillon ; et - une unité de traitement configurée pour : - identifier un type de l’échantillon au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant associée à un type d’un échantillon de référence, et - déterminer le taux de particules du matériau donné dans l’échantillon, à partir du type de l’échantillon identifié et d’une table de correspondance associant à chacun d’une pluralité de types d’échantillons de référence un taux de particules de référence du matériau donné. Le capteur optique peut être configuré pour effectuer un comptage particulaire. Le capteur optique peut être portatif. Le système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon décrit ci-dessus peut comprendre en outre des moyens de stockage configurés pour stocker les mesures effectuées par le capteur optique et/ou la base de données d’apprentissage et/ou la table de correspondance. DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui va suivre, donnée à titre d’exemple non limitatif, qui sera illustrée par les figures suivantes : La est un schéma bloc représentant différentes étapes d’un procédé de détermination d’un taux de particules selon un mode de réalisation de l’invention. La est un schéma bloc représentant différentes étapes d’un procédé de détermination d’un taux de particules selon un mode de réalisation de l’invention. La est un schéma bloc représentant différentes étapes d’un procédé de détermination d’un taux de particules selon un mode de réalisation de l’invention. La est un exemple d’histogramme de répartition d’un nombre de particules en fonction de leur taille. La est un schéma représentant différents éléments d’un système de détermination d’un taux de particules selon un mode de réalisation de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Un procédé de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon, tel qu’illustré à titre d’exemple non limitatif en , en et en , comprend des étapes de : E1 : mesure optique d’une signature de l’échantillon ; E2 : identification par une unité de traitement 20 d’un type de l’échantillon au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant associée à un type d’un échantillon de référence ; et E3 : détermination par l’unité de traitement 20 du taux de particules du matériau donné dans l’échantillon à partir du type de l’échantillon identifié et d’une table de correspondance associant à chacun d’une pluralité de types d’échantillons de référence un taux de particules de référence du matériau donné. Le procédé permet de déterminer un taux de particules d’un matériau donné présentes dans un échantillon, c’est-à-dire de différencier, au sein des particules présentes dans l’échantillon, les particules du matériau donné par rapport aux particules d’autres matériaux. Par « échantillon », on comprendra qu’il s’agit d’un échantillon d’air susceptible de comprendre des particules en suspension, par exemple des particules de poussières ou de matériaux donnés, et qui peut notamment être respiré par un individu travaillant sur un chantier. Bien entendu, plusieurs taux de particules de plusieurs matériaux donnés différents peuvent être déterminés à l’étape E3. Ainsi, les particules d’un ou de plusieurs matériaux potentiellement nocifs pour la santé peuvent être discriminées par rapport aux particules des autres matériaux ne présentant pas de danger pour la santé. Le procédé peut être mis en œuvre par exemple sur des chantiers, pour améliorer la gestion du risque sanitaire des individus travaillant sur les chantiers, tels que les opérateurs ou les inspecteurs. Le procédé permet de déterminer le taux de particules du matériau donné dans l’échantillon en temps réel et en continu. Par « en temps réel », on comprendra que ladite détermination est effectuée simultanément à l’exposition de l’individu aux particules du matériau donné, par exemple lors du travail de l’opérateur ou de l’inspecteur sur le chantier. Par « en continu », on comprendra que ladite détermination est effectuée de manière régulière au cours du temps, c’est-à-dire périodiquement, et à une période permettant l’adaptation rapide de mesures de protection en fonction du taux de particules du matériau donné déterminé, donc de l’exposition de l’individu aux particules du matériau donné. Par exemple, la détermination du taux de particules peut être effectuée pendant toute une journée de travail de l’individu, à une période de calcul comprise entre 1 seconde et 1 heure. Ainsi, le risque résultant de l’exposition de l’individu aux particules du matériau donné peut être évalué en temps réel et en continu. Les mesures de protection et d’alerte de l’individu peuvent donc être adaptées en temps réel et en continu, ce qui permet d’éviter à l’individu d’être trop exposé aux matériaux potentiellement nocifs pour sa santé. La gestion du risque sanitaire lié à l’exposition des individus aux particules de certains matériaux est donc améliorée. La détermination du type de l’échantillon est effectuée au moyen d’un modèle de classification. Cela permet d’identifier le type de l’échantillons avec une bonne fiabilité, du fait de l’entraînement du modèle de classification sur la base de données d’apprentissage. De plus, l’attribution d’un type à l’échantillon peut être réalisée y compris dans des cas complexes ou l’échantillon ne correspond pas à un type d’échantillon de référence, mais à une combinaison de plusieurs types d’échantillons de référence, par exemple dans le cas de mélanges de poussières. Le modèle de classification permet ainsi d’isoler les différents types de poussières détectées. Ainsi, en fonction de la signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1, l’identification du type de l’échantillon effectuée à l’étape E2 conduit à l’attribution à l’échantillon d’un type d’échantillon qui peut soit correspondre à un type de référence, soit correspondre à une combinaison de plusieurs types de référence. Le matériau donné peut être la silice cristalline alvéolaire. Ainsi, le procédé permet de déterminer en temps réel et en continu le taux de silice cristalline alvéolaire émise par des opérations de chantier. En alternative ou en outre, le matériau donné peut être des poussières de ballast, de la chaux, d’autres liants hydrauliques, des poussières de terre polluée ou d’autres types de poussière, des particules de chrome VI, ou des particules de diesel, et/ou d’autres particules émises par différentes opérations de chantiers. Etape E1 : Mesure optique d’une signature de l’échantillon La mesure optique de la signature de l’échantillon est réalisée à l’étape E1 en temps réel et en continu. Ainsi, les données de mesure reflètent la qualité de l’air effectivement respiré par l’individu, en particulier par l’opérateur lors de son travail sur le chantier, et l’évolution de cette qualité de l’air au cours du temps. La signature de l’échantillon peut être mesurée périodiquement à l’étape E1 à chaque période de mesure. Ladite période de mesure peut être comprise entre 0,1 seconde et 10 heures, par exemple comprise entre 1 seconde et 1 heure, par exemple comprise entre 1 minute et 30 minutes, par exemple être égale à 15 minutes. Dans ce dernier cas, la signature de l’échantillon est mesurée toutes les 15 minutes. La mesure de la signature de l’échantillon peut être réalisée au moyen d’un capteur optique 10, en particulier d’un compteur optique configuré pour effectuer un comptage particulaire. La signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 peut être fonction d’une taille et d’un nombre des particules présentes dans l’échantillon. La signature de l’échantillon dépend alors de la taille et du nombre des particules présentes dans l’échantillon. La signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 peut comprendre un histogramme de répartition d’un nombre de particules dans l’échantillon en fonction de la taille des particules, c’est-à-dire un histogramme de distribution en taille d’une fraction alvéolaire de particules de l’échantillon. Une concentration des particules du matériau donné dans l’échantillon, exprimée par exemple en ppm ou en µg/m3, peut être déduite de l’histogramme de répartition du nombre de particules en fonction de leur taille. Par exemple, la concentration peut être déterminée en considérant que toutes les particules sont de forme sphérique, et en considérant des valeurs de densité de matériaux connues. La signature de l’échantillon, en particulier l’histogramme de répartition du nombre de particules dans l’échantillon en fonction de leur taille, peut être mesurée dans une fourchette de taille de particules qui correspond à des particules de taille inférieure à 40 µm, par exemple de taille comprise entre 0,1 et 10 µm. La fourchette de taille peut être divisée en plusieurs tranches, le nombre de particules étant mesuré dans chaque tranche de taille. Chaque tranche peut correspondre à un intervalle de taille d’environ 1 µm. La fourchette de taille peut être divisée en un nombre de tranches compris entre 2 et 40, par exemple en 24 tranches. La illustre un exemple d’histogramme de répartition d’un nombre de particules en fonction de leur taille. Les mesures sont effectuées pour une fourchette de taille de particules comprise entre 0,1 et 2 µm, la fourchette de taille étant divisée en 6 tranches, et pour des particules de graphite et de silice. La distribution de particules de graphite en fonction de leur taille est illustrée en noir, et la distribution de particules de silice en fonction de leur taille est illustrée en gris. En alternative ou en outre, la signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 peut être fonction d’une forme de particules et d’un nombre de particules. Les particules d’un matériau donné sont alors discriminées par rapport aux particules d’autres matériaux présentes dans l’échantillon en fonction de leur forme, par exemple sphéroïde, lenticulaire, etc. La signature de l’échantillon comprend alors une répartition d’un nombre de particules dans l’échantillon en fonction de leur forme. Etape E2 : Identification par une unité de traitement 20 d’un type de l’échantillon Dans un premier mode de réalisation, illustré à titre d’exemple non limitatif en , l’identification du type de l’échantillon lors de l’étape E2 comprend une comparaison de la signature de l’échantillon avec une pluralité de signatures de référence stockées dans la base de données d’apprentissage, chaque signature de référence étant associée à un type d’échantillon de référence. La base de données d’apprentissage est consultée à chaque identification du type d’échantillon. Pour déterminer le type de l’échantillon, la signature de l’échantillon peut être comparée avec une ou plusieurs, en particulier avec chacune, des signatures de référence stockées dans la base de données d’apprentissage. Le modèle de classification peut notamment être un modèle de type des k plus proches voisins. Les k types des échantillons de référence dont les signatures de référence sont les plus proches de la signature de l’échantillon mesurée, selon une distance déterminée, sont pris en compte pour déterminer le type de l’échantillon. La valeur de k peut être comprise entre 1 et N, N correspondant au nombre d’échantillons dans la base de données de classification. Par exemple, la valeur k peut être comprise entre 1 et 10, par exemple être égale à 5. Dans un premier exemple de réalisation, le type de l’échantillon déterminé à l’étape E2 correspond au type d’échantillon de référence le plus représenté parmi les k échantillons de référence dont les signatures de référence sont les plus proches de la signature mesurée à l’étape E1. Dans un deuxième exemple de réalisation, le type de l’échantillon déterminé à l’étape E2 correspond à une combinaison des types des k échantillons de référence dont les signatures de référence sont les plus proches de la signature mesurée à l’étape E1, par exemple en attribuant à chaque échantillon de référence parmi les k échantillons de référence les plus proches un poids identique, ou un poids variable en fonction de la distance de leurs signatures de référence respectives à la signature de l’échantillon mesuré à l’étape E1. Le procédé peut comprendre une étape de détermination d’un type d’échantillon inconnu lorsque toutes les distances entre les signatures des échantillons de référence et la signature mesurée à l’étape E1 sont supérieures à une certaine distance seuil. Dans un deuxième mode de réalisation, le modèle de classification est un modèle de type réseau de neurones, machine à vecteur de support, algorithme du gradient stochastique, ou algorithme des forêts aléatoires. Le procédé comprend alors une étape préalable d’apprentissage du modèle de classification à partir de la base de données d’apprentissage. Une fois l’apprentissage effectué, la détermination du type de l’échantillon peut être effectuée pour une signature d’échantillon mesurée à l’étape E1 par l’intermédiaire du modèle de classification élaboré lors de l’apprentissage, sans nécessiter de consultation de la base de données d’apprentissage. Le modèle de classification peut comprendre un élagage alpha-bêta. Dans le premier mode de réalisation et dans le deuxième mode de réalisation, la base de données d’apprentissage peut comprendre une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence correspondant à un type d’un échantillon de référence, qui peut être obtenu lors d’une opération spécifique. Chaque signature de référence peut correspondre à un histogramme de référence de répartition d’un nombre de particules dans l’échantillon de référence en fonction d’une taille de particules et/ou d’une forme de particules. Chaque signature d’un échantillon de référence peut correspondre à un vecteur, dans un espace de caractéristiques multidimensionnel construit grâce à l’histogramme de distribution en taille ou en forme de particules dans l’échantillon de référence, chaque vecteur correspondant à un type de l’échantillon de référence. La signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 correspond à un vecteur non étiqueté, qui est dans le premier mode de réalisation comparé aux vecteurs correspondant aux signatures de référence des échantillons de référence de la base de données d’apprentissage. Un type de l’échantillon de référence peut être défini par une nature de l’échantillon de référence et une activité d’obtention de l’échantillon de référence. En effet, la nature et/ou l’activité d’obtention d’un échantillon de référence impacte sa signature, en particulier peut impacter la distribution en taille et en nombre de particules dans l’échantillon de référence, et/ou le taux de particules d’un matériau donné dans l’échantillon de référence. La nature de l’échantillon de référence peut correspondre à un matériau de l’échantillon de référence, tel que la brique, le marbre, le béton, le quartz, le type de poussières, etc., plus particulièrement à un matériau dont est issue la poussière contenue dans l’échantillon. L’activité d’obtention de l’échantillon de référence peut correspondre à une activité suite à laquelle l’échantillon de référence a été obtenu et/ou à un outil correspondant à ladite activité, par exemple un creusement, un ponçage, une découpe, une démolition, etc., au moyen d’une scie circulaire, d’une ponceuse, d’un marteau piqueur, etc. Par exemple, un type d’échantillon de référence peut être une brique de ciment obtenue par sciage au moyen d’une scie circulaire, les poussières résultantes comprenant une fraction de mélange donnée de béton et de marbre. Le type de l’échantillon identifié à l’étape E2 peut être défini par une nature de l’échantillon et une activité d’obtention de l’échantillon, le type de l’échantillon étant déterminé en fonction des types (nature et activité d’obtention) des échantillons de référence. Plus la base de données d’apprentissage contient un nombre élevé de types d’échantillons de référence, plus le modèle de classification permettra de reconnaître un grand nombre de types d’échantillons de manière fiable et efficace. La table de correspondance associe à une pluralité de types d’échantillons de référence des taux de particules de référence respectifs. A chaque type d’échantillon de référence est associé au moins un taux de particules de référence d’au moins un matériau donné. A chaque type d’échantillon de référence peuvent être associés divers taux de particules de référence de divers matériaux donnés susceptibles de présenter un risque pour la santé d’un individu qui le respire. Par exemple, à chaque type d’échantillon de référence peuvent être associés un taux de silice cristalline alvéolaire, un taux de poussières de ballast, un taux de chrome VI, un taux de chaux, un taux de diesel, un taux de poussières de terre polluée, un taux d’autres liants hydrauliques, etc. La base de données d’apprentissage et la table de correspondance peuvent correspondre à une base de données unique. Le tableau ci-dessous illustre un exemple non limitatif d’une base de données unique regroupant une base de données d’apprentissage associant à une signature de référence un type d’échantillon de référence, et une table de correspondance associant à chaque type d’échantillon de référence des taux de particules de plusieurs matériaux donnés. Signature de l’échantillon de référence Type de l’échantillon de référence Taux de particules dans l’échantillon de référence Activité d’obtention Nature Taux de Si alvéolaire Taux de chrome VI Taux de particules X S1 Creusement A1 a1 b1 c1 S2 Ponçage A2 a2 b2 c2 S3 Découpe A3 a3 b3 c3 S4 Démolition A4 a4 b4 c4 … … … … … … Un exemple de méthode de constitution de la base de données d’apprentissage et de la table de correspondance est décrit dans les paragraphes suivants. Afin de constituer la base de données d’apprentissage, une pluralité d’échantillons de référence présentant des types de référence connus sont prélevés sur site. Une signature de référence correspondant à chaque échantillon de référence est établie, soit directement sur site, par exemple par le biais d’un capteur optique adapté pour effectuer un comptage particulaire, soit ultérieurement, par exemple par le biais d’une analyse en laboratoire. Afin de constituer la table de correspondance, des taux de particules de divers matériaux donnés correspondant au type de l’échantillon de référence sont analysés, par exemple par le biais d’une analyse chimique effectuée en laboratoire, afin d’associer à chaque type d’échantillon de référence des taux de particules des divers matériaux donnés. Etape E3 : Détermination par l’unité de traitement 20 du taux de particules du matériau donné dans l’échantillon Une fois le type de l’échantillon identifié, l’unité de traitement 20 détermine le taux de particules d’un matériau donné dans l’échantillon, en utilisant le taux de particules du matériau donné associé à chaque type d’échantillon de référence. Le type de l’échantillon peut être identifié périodiquement à l’étape E2 à chaque période de calcul. Le taux de particules être déterminé périodiquement à l’étape E3 à chaque période de calcul. La période de calcul peut être égale ou supérieure à la période de mesure. L’identification du type d’échantillon et/ou la détermination du taux de particules du matériau donné peuvent donc être réalisées à chaque mesure effectuée par le capteur optique 10, ou à des intervalles de temps plus espacés, de sorte à suivre en temps réel et en continu, donc de manière régulière au cours du temps, l’évolution du taux de particules du matériau donné dans l’échantillon. La période de calcul peut être égale à la période de mesure. La période de calcul peut être comprise entre 0,1 seconde et 10 heures, par exemple comprise entre 1 seconde et 1 heure, par exemple comprise entre 1 minute et 30 minutes, par exemple être égale à 15 minutes. En particulier, lorsque la période de mesure et la période de calcul sont toutes deux égales à 15 minutes, la signature de l’échantillon est mesurée toutes les 15 minutes, et le taux de particules du matériau donné est déterminé toutes les 15 minutes, c’est-à-dire à chaque mesure d’une signature d’un échantillon. Lorsque la période de calcul est supérieure à la période de mesure, la signature de l’échantillon considérée pour déterminer le type de l’échantillon peut correspondre à une moyenne des signatures des échantillons obtenues à chaque période de mesure survenue pendant la période de calcul. Ainsi, l’autonomie du dispositif est améliorée, et les potentielles erreurs de mesure sont lissées. E4 : Détermination de l’exposition aux particules du matériau donné Le procédé peut comprendre en outre une étape E4 de détermination par l’unité de traitement 20 d’une exposition aux particules du matériau donné à partir du taux de particules du matériau donné déterminé à l’étape E2 et d’un temps d’exposition auxdites particules du matériau donné, ainsi qu’illustré à titre d’exemple non limitatif en . L’exposition au type de matériau donné pendant une période de calcul peut être calculée en intégrant le taux de particules du matériau donné déterminé à l’étape E3 sur une durée correspondant à la période de calcul. L’exposition au type de matériau donné pendant le temps d’exposition déterminée à l’étape E4 correspond à la somme des expositions pendant les périodes de calcul correspondant à ce temps d’exposition. Ainsi, l’exposition calculée à l’étape E4 tient compte de l’évolution dans le temps du taux de particules du matériau donné déterminé à l’étape E3. Le temps d’exposition peut être supérieur ou égal à la période de calcul. Le temps d’exposition peut être défini en fonction du type et de la nocivité du matériau donné, et/ou en fonction de la rapidité d’adaptation des mesures de protection souhaitée. Ainsi, plus un temps d’exposition est court, plus la détermination de l’exposition est réalisée rapidement et avec finesse. Le temps d’exposition peut être compris entre 0,1 seconde et 10 heures, par exemple compris entre 1 seconde et 1 heure, par exemple compris entre 1 minute et 30 minutes, par exemple être égal à 15 minutes. Par exemple, si le temps d’exposition est égal à 1 heure et que la période de calcul est égale à 15 minutes, l’exposition est déterminée en faisant la somme, pour chacune des 4 périodes de calcul comprises dans le temps d’exposition, des taux de particules déterminés à chacune de ces 4 périodes de calcul. En alternative ou en outre, une exposition prévisionnelle au type de particules de matériau donné peut être déterminée en multipliant le taux de particules du matériau donné déterminé pendant la période de calcul, par un temps d’exposition prévisionnel correspondant à plusieurs périodes de calcul. Ainsi, une exposition prévisionnelle au type de particules du matériau donné peut être calculée en avance de l’exposition réelle. E5 : Alerte d’un utilisateur Le procédé peut comprendre en outre une étape E5 d’alerte d’un utilisateur lorsque l’exposition aux particules du matériau donné dépasse un seuil d’exposition prédéterminé, ainsi qu’illustré à titre d’exemple non limitatif en . Le seuil d’exposition peut être défini en fonction du matériau donné, de son impact potentiel pour la santé de l’individu susceptible de le respirer, de normes de sécurité spécifiques, etc. En alternative ou en outre, le procédé peut comprendre une étape E5’ d’alerte d’un utilisateur lorsque le taux de particules déterminé à l’étape E3 au cours d’une période de calcul dépasse un seuil de taux prédéterminé. Ainsi, un dépassement temporaire mais important d’un taux de particules du matériau donné, quel que soit le moment où le dépassement survient et la durée du dépassement, est identifié et l’utilisateur en est alerté, afin de pouvoir prendre des mesures de protection adéquates en temps réel et en continu. En alternative ou en outre, le procédé peut comprendre une étape E5’’ d’alerte d’un utilisateur lorsque l’exposition prévisionnelle au type de particules de matériau donné dépasse un seuil d’exposition prédéterminé. Ainsi, des mesures de protection peuvent être prises avant que l’opérateur soit réellement soumis au seuil d’exposition. E6 : Transmission de données d’alerte Le procédé peut comprendre en outre une étape E6 de transmission de données d’alerte. Les données d’alerte peuvent comprendre l’exposition déterminée à l’étape E5, E5’, ou E5’’ et/ou le taux de particules déterminé à l’étape E3 pour chaque période de calcul et/ou les signatures mesurées à l’étape E1 pour chaque période de calcul. Les données d’alerte peuvent être transmises lorsque l’exposition aux particules du matériau donné dépasse un seuil d’exposition prédéterminé, et/ou lorsque le taux de particules déterminé à l’étape E3 au cours d’une période de calcul dépasse un seuil de taux prédéterminé. Les données d’alerte peuvent être transmises à un serveur distant, par le biais d’une connexion sans fil. Système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon Un système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon comprend, ainsi qu’illustré à titre d’exemple non limitatif en : - un capteur optique 10 adapté pour mesurer une signature d’un échantillon ; et - une unité de traitement 20 configurée pour : - identifier un type de l’échantillon au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant associée à un type d’un échantillon de référence, et - déterminer le taux de particules du matériau donné dans l’échantillon, à partir du type de l’échantillon identifié et d’une table de correspondance associant à chacun d’une pluralité de types d’échantillons de référence un taux de particules de référence du matériau donné. Le système est adapté à la mise en œuvre du procédé décrit ci-dessus. Le système peut être un système d’identification et de détermination d’un taux de particules de silice cristalline alvéolaire émises par différentes opérations de chantiers. En alternative ou en outre, le système peut être un système d’identification et de détermination d’un taux de poussières de ballast, d’un taux de chaux, d’un taux de diesel, d’un taux de poussières de terre polluée, d’un taux d’autres liants hydrauliques, d’un taux de Chrome VI, et/ou d’un taux d’autres particules, émises par différentes opérations de chantiers. Par « unité de traitement 20 », on comprendra qu’il peut s’agir de tout système permettant d’effectuer les traitements souhaités, par exemple d’une seule unité de traitement 20, ou de plusieurs unités de traitement 20 qui peuvent être contrôlées par une unité mère. L’unité de traitement 20 peut comprendre un ou plusieurs micro-processeur(s) adapté(s) pour traiter les données de mesure issues du capteur optique 10 en vue de déterminer le taux de particules du matériau donné dans l’échantillon. Le modèle de classification, la base de données d’apprentissage, et la table de correspondance peuvent correspondre à celles décrites ci-dessus concernant le procédé de détermination d’un taux de particules du matériau donné dans un échantillon. L’unité de traitement 20 peut en outre être configurée pour déterminer une exposition aux particules du matériau donné à partir du taux de particules du matériau donné déterminé et d’un temps d’exposition auxdites particules du matériau donné. Le capteur optique 10 peut être un compteur optique de particules configuré pour effectuer un comptage particulaire. Plus particulièrement, le capteur optique 10 peut être configuré pour générer un histogramme de répartition d’un nombre de particules dans l’échantillon en fonction de la taille des particules. Une concentration des particules du matériau donné dans l’échantillon, exprimée par exemple en ppm ou µg/m3, peut être déduite de l’histogramme de répartition mesuré par le capteur optique 10. Par exemple, la concentration peut être déterminée en considérant que toutes les particules sont sphériques, et en considérant des valeurs de densité de matériaux connues. Le capteur optique 10 peut être adapté pour mesurer avec précision la signature de l’échantillon, plus particulièrement la répartition du nombre de particules en fonction de leur taille, dans une fourchette de taille de particules qui peut correspondre à des particules de taille inférieure à 40 µm, par exemple comprise entre 0,1 et 10 µm. Le capteur optique 10 peut être un micro-capteur. Le capteur optique 10 peut être un capteur optique 10 du type néphélomètre et diffraction laser. De tels compteurs optiques de particules sont robustes, précis et peu coûteux, et permettent d’effectuer des mesures fiables sur des types d’échantillon très variés, qu’ils proviennent de roches naturelles (granit, sable…) ou de matériaux transformés (béton, ciment, mortier). Le capteur optique 10 peut être portatif. Par portatif, on comprendra que le capteur optique 10 n’est pas fixé à demeure sur le sol, peut être transporté, le capteur optique 10 présentant un poids et un encombrement modérés. En particulier, le capteur optique 10 peut être embarqué par un utilisateur tel qu’un individu travaillant sur un chantier, tel qu’un opérateur ou un inspecteur, sans représenter une gêne conséquente pour l’individu lors de son travail. Les mesures effectuées par le capteur optique 10 peuvent être transmises à l’unité de traitement 20 qui peut être un serveur distant. En variante, l’unité de traitement 20 et le capteur optique 10 peuvent être intégrés dans un module portatif. L’exposition peut alors être évaluée à l’échelle personnelle. En variante, le capteur optique 10 peut être stationnaire, c’est-à-dire être posté en un endroit donné du chantier. L’unité de traitement 20 peut être un serveur distant auquel les données de mesure sont envoyées pour être traitées. Le système comprend alors des moyens de transmission des données de mesure à l’unité de traitement 20. L’exposition peut alors être évaluée à l’échelle du chantier, le capteur optique 10 étant mis en œuvre de façon stationnaire. Le système peut comprendre en outre des moyens de stockage 30 configurés pour stocker les mesures effectuées par le capteur optique 10. Les moyens de stockage 30 peuvent, en alternative ou en outre, être configurés pour stocker la table de correspondance et/ou la base de données d’apprentissage. Les moyens de stockage 30 peuvent en outre être adaptés pour stocker les données d’alerte, pendant une durée de stockage déterminée. Les moyens de stockage 30 peuvent comprendre une carte électronique dédiée, telle qu’une carte SD de stockage. Une carte électronique dédiée consomme peu d’énergie, ce qui permet de préserver l’autonomie du système. Le système peut comprendre en outre une unité d’alerte 40 adaptée pour alerter un utilisateur lorsque l’exposition aux particules du matériau donné dépasse un seuil d’exposition prédéterminé. L’unité d’alerte 40 peut correspondre à l’unité de traitement 20. L’utilisateur alerté par l’unité d’alerte peut correspondre à l’utilisateur portant le système, par exemple un opérateur ou un inspecteur travaillant sur un chantier, ou un autre utilisateur, par exemple un responsable de l’opérateur ou un centre de contrôle du chantier. Le système peut comprendre en outre une unité de transmission 50 adaptée pour transmettre des données d’alerte. L’unité de transmission 50 peut être configurée pour effectuer une transmission par le biais d’une connexion sans fil. L’unité de transmission 50 peut en particulier comprendre un module émetteur permettant une transmission par le biais de technologies LPWAN, afin de limiter l’énergie consommée par la transmission et ainsi d’augmenter l’autonomie du système. Le système peut comprendre en outre une batterie 60 adaptée pour fournir de l’énergie à l’unité de traitement 20 et/ou l’unité d’alerte 40 et/ou l’unité de transmission 50. La batterie 60 peut comprendre une ou plusieurs piles non rechargeables montées en série, ou être rechargeable par un chargeur, la nature de la pile pouvant être choisie en fonction de l’autonomie souhaitée pour le système. Le système peut comprendre en outre un boîtier 100. Le capteur optique 10 et l’unité de traitement 20 sont intégrés dans le boîtier 100. Le cas échéant, les moyens de stockage 30, l’unité d’alerte 40, l’unité de transmission 50 et/ou la batterie 60 peuvent également être intégrés dans le boîtier 100. Le boîtier 100 peut être réalisé en matériau étanche, afin de protéger l’électronique du système des perturbations extérieures courantes sur les chantiers, telles que l’eau et la poussière. La fiabilité des mesures est accrue et la durée de vie des composants du dispositif en est améliorée. Le boîtier 100 peut être portatif, afin de pouvoir être transporté par un utilisateur sans le gêner, le boîtier 100 présentant un poids et un encombrement modérés. D’autres modes de réalisation peuvent être envisagés et une personne du métier peut facilement modifier les modes ou exemples de réalisation exposés ci-dessus ou en envisager d’autres tout en restant dans la portée de l’invention. Procédé de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon, comprenant des étapes de : E1 : mesure optique d’une signature de l’échantillon ; E2 : identification par une unité de traitement (20) d’un type de l’échantillon au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant associée à un type d’un échantillon de référence ; et E3 : détermination par l’unité de traitement (20) du taux de particules du matériau donné dans l’échantillon à partir du type de l’échantillon identifié et d’une table de correspondance associant à chacun d’une pluralité de types d’échantillons de référence un taux de particules de référence du matériau donné. Procédé de détermination d’un taux de particules d’un matériau donné selon la revendication 1, dans lequel l’identification du type de l’échantillon lors de l’étape E2 comprend une comparaison de la signature de l’échantillon avec la pluralité de signatures de référence stockées dans la base de données d’apprentissage, et dans lequel le modèle de classification est un modèle de type des k plus proches voisins. Procédé de détermination d’un taux de particules d’un matériau donné selon la revendication 1, dans lequel le modèle de classification est un modèle de type réseau de neurones, machine à vecteur de support, algorithme du gradient stochastique, ou algorithme des forêts aléatoires. Procédé de détermination d’un taux de particules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le matériau donné est au moins l’un parmi de la silice cristalline alvéolaire, de poussières de ballast, de la chaux, des particules de diesel, des poussières de terre polluée, d’autres liants hydrauliques, des particules de Chrome VI, et/ou d’autres particules émises par différentes opérations de chantiers. Procédé de détermination d’un taux de particules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 est fonction d’une taille et d’un nombre des particules présentes dans l’échantillon. Procédé de détermination d’un taux de particules selon la revendication 5, dans lequel la signature de l’échantillon mesurée à l’étape E1 comprend un histogramme de répartition d’un nombre de particules dans l’échantillon en fonction de la taille des particules. Procédé de détermination d’un taux de particules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le type de l’échantillon identifié à l’étape E2 est défini par une nature de l’échantillon et une activité d’obtention de l’échantillon. Procédé de détermination d’un taux de particules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la signature de l’échantillon est mesurée périodiquement à l’étape E1 à chaque période de mesure, le type de l’échantillon est identifié périodiquement à l’étape E2 à chaque période de calcul et le taux de particules est déterminé périodiquement à l’étape E3 à chaque période de calcul, dans lequel la période de calcul est égale ou supérieure à la période de mesure, dans lequel la période de mesure et la période de calcul sont comprises entre 1 seconde et 1 heure. Procédé de détermination d’un taux de particules selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape E4 de détermination par l’unité de traitement (20) d’une exposition aux particules du matériau donné à partir du taux de particules du matériau donné déterminé à l’étape E2 et d’un temps d’exposition auxdites particules du matériau donné. Procédé de détermination d’un taux de particules selon la revendication 9, comprenant en outre une étape E5 d’alerte d’un utilisateur lorsque l’exposition aux particules du matériau donné dépasse un seuil d’exposition prédéterminé. Système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules d’un matériau donné dans un échantillon, comprenant : - un capteur optique (10) adapté pour mesurer une signature d’un échantillon ; et - une unité de traitement (20) configurée pour : - identifier un type de l’échantillon au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant associée à un type d’un échantillon de référence, et - déterminer le taux de particules du matériau donné dans l’échantillon, à partir du type de l’échantillon identifié et d’une table de correspondance associant à chacun d’une pluralité de types d’échantillons de référence un taux de particules de référence du matériau donné. Système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules selon la revendication 11, dans lequel le capteur optique (10) est configuré pour effectuer un comptage particulaire. Système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules selon la revendication 11 ou la revendication 12, dans lequel le capteur optique (10) est portatif. Système de détermination en temps réel et en continu d’un taux de particules selon l’une des revendications 11 à 13, comprenant en outre des moyens de stockage (30) configurés pour stocker les mesures effectuées par le capteur optique (10) et/ou la base de données d’apprentissage et/ou la table de correspondance.