Cet article présente une approche fondée sur un réseau de neurones profonds pour simuler la pression d’un ventilateur mécanique. Le ventilateur mécanique traditionnel repose sur une pression de contrôle surveillée par un praticien médical, qui peut présenter des inexactitudes en manquant la pression appropriée. Cet article s’appuie sur des recherches récentes et propose un simulateur basé sur un modèle séquentiel profond, capable de prédire la pression des voies aériennes dans le circuit respiratoire pendant la phase d’inspiration, à partir d’une série temporelle de paramètres de contrôle et d’attributs pulmonaires. Cette approche démontre l’efficacité des contrôleurs basés sur les réseaux de neurones dans le suivi des formes d’onde de pression, avec des performances nettement supérieures à celles de la norme actuelle de l’industrie, tout en offrant des perspectives pour concevoir des ventilateurs mécaniques à contrôle de pression efficaces et robustes.