Il y a des projets qui arrivent au bon moment. Celui-ci est l’un d’eux.
Bruxless est une startup basée à Manosque qui finalise un dispositif médical innovant contre le bruxisme — ce trouble qui touche 15% de la population et détruit les dents, les mâchoires et le sommeil de millions de personnes. Contrairement aux gouttières ou aux injections de botox qui ne font que gérer les symptômes, leur dispositif agit à la source : une mentonnière qui détecte les contractions des masséters en temps réel et envoie des micro-stimulations ciblées pour provoquer leur relâchement. La technologie sous-jacente — les Stimulations Proprioceptives Fonctionnelles — est déjà validée cliniquement en rééducation post-AVC.
Pour finaliser la mise au point avant les phases de validation réglementaire, ils avaient besoin d’un outil de test reproductible et automatisé. Quelque chose qui puisse simuler une tête humaine, reproduire des cycles de contraction musculaire contrôlés, et enregistrer les réponses du dispositif en temps réel.
Ils m’ont demandé de le construire.
Le problème de conception central
Un banc de test pour un système comme celui-là n’est pas un simple gabarit de mesure. C’est un système en miroir : chaque composant du dispositif Bruxless (capteurs flexiforce, accéléromètres, moteurs vibrants) doit avoir son équivalent dans le banc — des actionneurs là où il y a des capteurs, des capteurs là où il y a des actionneurs. Et l’ensemble doit fonctionner de manière synchronisée, avec des données horodatées, pour permettre une analyse comparative fine.
Trois contraintes majeures rendaient le problème intéressant :
La variabilité morphologique. Une tête humaine n’est pas standard. La pression exercée par les masséters varie selon la morphologie, l’âge, le gabarit. Le banc devait être réglable pour simuler cette variabilité — pas seulement une taille de tête, mais un spectre de configurations.
La reproductibilité. Pour valider un dispositif médical, les tests doivent être répétables à l’identique. Ça implique un pilotage logiciel précis, pas une intervention humaine à chaque cycle.
L’évolutivité. Bruxless est en cours de développement. Le banc devait absorber des évolutions futures — nouveaux capteurs, modifications mécaniques — sans être refait de zéro.
La solution : SABINE
SABINE — Simulator for Anti-Bruxism INstrumentation Evaluation — est constituée de quatre couches qui travaillent ensemble.
La structure mécanique est une base en forme de tête imprimée entièrement en 3D, conçue de façon modulaire. Chaque sous-ensemble est remplaçable indépendamment. Les éléments mobiles permettent de simuler différentes tailles de crâne et d’ajuster la pression de contact pour reproduire les variations morphologiques.
L’électronique embarquée comprend un actionneur de pression, un capteur de pression, et des servos de positionnement — câblés pour correspondre exactement à la topologie du dispositif Bruxless, mais en miroir inversé.
L’asservissement est géré par un Arduino qui pilote l’électronique en temps réel : cycles de contraction, intensités, fréquences. C’est lui qui garantit la reproductibilité des tests.
L’interface logicielle est développée en Python, en collaboration avec ChatGPT. Plutôt que de coder ligne par ligne, j’ai travaillé en mode itératif : description du besoin fonctionnel, génération de code, test, correction, affinement. Le résultat est une interface qui permet de programmer les séquences de test, piloter le banc à distance, et enregistrer toutes les données avec horodatage pour l’analyse comparative. L’IA a également produit la documentation utilisateur et la documentation de maintenance — à partir des spécifications fonctionnelles que j’avais rédigées. Ce qui aurait pris plusieurs jours de rédaction technique a été produit en quelques heures, avec un niveau de structuration et de détail que j’aurais eu du mal à atteindre seul dans ce délai.
voici quelques étapes intermédiaires 😉
Ce que ce projet m’a (re)confirmé
Construire SABINE a pris plusieurs semaines, entre la conception mécanique, les itérations d’impression 3D, le câblage électronique, le développement du firmware Arduino et de l’interface Python. Le processus est rarement linéaire — il y a des phases « messy » où tout semble en cours en même temps, et c’est normal.
Ce qui m’a le plus intéressé dans ce projet, c’est la nature du problème : concevoir quelque chose qui simule fidèlement un autre système pour permettre de le valider. Ce projet a aussi été une démonstration concrète de ce que l’IA change dans un cycle de développement. ChatGPT n’a pas « fait le code à ma place » — il a agi comme un développeur junior très rapide que je guidais : je posais le problème, il proposait une solution, je testais, je corrigeais le tir. La valeur ajoutée reste dans la définition du problème, l’architecture du système, et la validation du résultat. Mais la vitesse d’exécution est sans commune mesure. C’est exactement le même rôle que je fais jouer à l’IA dans mes missions de management de transition — un accélérateur d’exécution, pas un substitut au jugement. Les outils changent (Arduino et Python ici, roadmap et gouvernance en mission), la logique est la même.
Une seule frustration : Livré en décembre 2024, SABINE est depuis en service chez Bruxless à Manosque. Par réflexe de maker trop focalisé sur la livraison, je n’ai pas documenté la version finale avant de la remettre — les photos ici montrent les étapes intermédiaires. La prochaine fois, je prends les photos avant de fermer la caisse.
Vous avez un projet qui nécessite un dispositif sur mesure — électronique, automatisation, prototypage ? Créations sur mesure et collaborations →
Quelques mots sur le contexte : je suis manager de transition spécialisé en transformation digitale et programmes complexes. Ce type de projet — concevoir, prototyper, automatiser — nourrit directement ma pratique professionnelle, notamment sur l’intégration de l’IA dans les missions. LinkedIn →
Pour la réflexion stratégique sur l’IA et la transformation digitale : go2prod.com
Laisser un commentaire