Research Results

Développement d’un Modèle IA Pré-Entraîné pour la Prévention des Accidents (HSE-HumanX & ViAI Prevention) Nous allons créer un modèle d’intelligence artificielle basé sur les données CNESST, INRS, et HSE-HumanX pour prédire et prévenir les accidents en entreposage. Ensuite, nous intégrerons ce modèle dans un chatbot de prévention en entrepôt pour une assistance en temps réel. 1️⃣ Développement du Modèle IA Pré-Entraîné 📌 Objectif : Prédire les accidents et recommander des actions préventives en analysant les données en temps réel (capteurs, historiques d’accidents, comportements des travailleurs). 🔗 Architecture du Modèle 1️⃣ Données d’entrée : 📊 Données CNESST & INRS (accidents par type, localisation, victime). 📡 Capteurs IoT (vitesse des engins, niveau de bruit, luminosité). 📅 Données temporelles (horaires de travail, saisonnalité des incidents). 2️⃣ Modèles utilisés : 🎯 Random Forest → Classification des risques (critique / modéré / faible). 📈 LSTM (Réseau Neuronal Récurrent) → Prédiction des périodes à haut risque. 🎥 CNN + SVM (Vision IA) → Analyse des vidéos pour détecter les comportements dangereux. 🗣️ NLP (Traitement du Langage Naturel) → Lecture automatique des rapports HSE. 3️⃣ Sorties du modèle : ✅ Score de risque (0-100%) pour un site donné. 📌 Recommandations d’actions immédiates (ajout de barrières, réduction vitesse engins). 🔔 Alerte automatisée vers Microsoft Teams ou Power BI.

GenAISafety's Industry-Focused Model Optimization service offers a comprehensive approach to fine-tuning AI models for specific Health, Safety, and Environment (HSE) applications in various industries. This service includes: Hyperparameter Adjustment: Fine-tuning model parameters to enhance performance in industry-specific HSE tasks Utilizing advanced techniques like grid search, random search, and Bayesian optimization to find optimal hyperparameter configurations Experimental Testing: Conducting rigorous experiments to determine the best settings for various HSE applications Evaluating model performance across different scenarios relevant to the industry's safety concerns Continuous Monitoring and Refinement: Implementing ongoing monitoring systems to track model performance in real-world HSE scenarios Regularly updating and refining model parameters to maintain high accuracy and efficiency The outcome is a set of optimized AI models with hyperparameters specifically fine-tuned for industry HSE applications. This ensures maximum efficiency and reliability in tasks such as risk prediction, incident analysis, and safety monitoring24. By leveraging this service, organizations can expect: Enhanced accuracy in HSE-related predictions and analyses Improved efficiency in processing large volumes of safety data Better adaptability to industry-specific safety challenges and regulations This optimization service aligns with the growing trend of AI adoption in HSE management, where tailored AI solutions are becoming crucial for proactive risk management and enhanced safety outcomes

La CNESST maintient une priorité sur les risques prédominants.Les services suivants de GenAISafety s'alignent avec cet objectif : Détection automatisée du port d'équipements de protection individuelle (EPI) Analyse posturale en temps réel par vision par ordinateur Prédiction des accidents du travail basée sur l'historique des données

Introduction du ML-OP dans la Gestion des Risques en Santé et Sécurité au Travail (SST) 🌐 Contexte : La gestion des risques en santé et sécurité au travail (SST) est un enjeu majeur pour les entreprises industrielles, logistiques et tertiaires. L’évolution des environnements de travail, l’augmentation de l’automatisation et l’intégration croissante de nouvelles technologies posent des défis inédits en matière de prévention des accidents et des maladies professionnelles. L’IA et le machine learning (ML) offrent des opportunités uniques pour identifier, anticiper et réduire ces risques. Toutefois, l’adoption de l’IA en SST nécessite des garanties robustes en termes de performance, d’éthique et de transparence. C'est là qu’intervient ML-OP (Machine Learning Operations), un cadre permettant de gérer l’ensemble du cycle de vie des modèles IA appliqués à la gestion des risques SST. Le Machine Learning Operations (ML-OP) est une approche inspirée des pratiques DevOps et MLOps, mais spécifiquement appliquée au développement, au déploiement et à la surveillance des modèles de machine learning. L'objectif est de : Automatiser et standardiser les workflows de machine learning. Assurer la fiabilité, l'éthique et la performance des modèles d'IA tout au long de leur cycle de vie. Faciliter la mise en production rapide des modèles tout en garantissant leur traçabilité et leur explicabilité. Optimiser la maintenance et l’évolution continue des modèles IA, en évitant les dérives et en surveillant les performances en temps réel. Dans le cadre de la SST, le ML-OP permet de surveiller les modèles prédictifs de prévention, de gérer les dérives des comportements et d’automatiser la détection de situations à risque.

La formule d'abonnement RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche qui combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec une base de connaissances externe pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées. Voici les principaux éléments de cette formule : Base de connaissances : Une collection de documents, données ou informations pertinentes pour le domaine d'application spécifique. Système de récupération : Un mécanisme pour rechercher et extraire les informations les plus pertinentes de la base de connaissances en fonction de la requête de l'utilisateur. LLM préentraîné : Un modèle de langage généraliste capable de comprendre et de générer du texte. Intégration : Un processus qui combine les informations récupérées avec la requête de l'utilisateur pour créer un prompt enrichi pour le LLM. Génération de réponse : Le LLM utilise le prompt enrichi pour générer une réponse informée et contextuellement pertinente. Cette approche permet d'obtenir des réponses plus précises et à jour, en s'appuyant sur des informations spécifiques tout en bénéficiant des capacités de compréhension et de génération du LLM. Elle est particulièrement utile pour les applications nécessitant des connaissances spécialisées ou des informations fréquemment mises à jour.

GenAISafety's Industry-Specific AI Agents Development service focuses on creating specialized AI agents to address Health, Safety, and Environment (HSE) challenges in specific industrial sectors. This service includes developing AI agents for tasks such as hazard identification, compliance checks, and safety audits. The agents are equipped with advanced algorithms to analyze large volumes of data and provide actionable insights. The service customizes AI agents to align with industry-specific safety standards, regulations, and operational requirements. It integrates domain-specific knowledge to enhance the precision and relevance of outputs. Advanced capabilities are incorporated, enabling AI agents to dynamically retrieve and utilize external HSE data, including regulatory documents and historical safety records. The service ensures real-time adaptability to evolving industry-specific safety challenges. The outcome is specialized AI agents designed to effectively address industry-specific HSE challenges, improving safety measures, ensuring compliance, and enhancing overall operational efficiency. These agents can be used for automating inspections, detecting risk situations before accidents occur, and optimizing workstations for ergonomics. By using these specialized AI agents, companies can significantly improve their HSE management, reduce accident risks, and ensure better compliance with current regulations.

Chatbots personnalisés pour répondre aux questions de SST

Tableaux de bord dynamiques et intelligents Détection des tendances et des anomalies dans les données SST Analyse prédictive des indicateurs de performance en SST Benchmarking automatisé des performances SST Génération de rapports personnalisés par IA

GenAISafety offre un outil permettant aux clients de personnaliser leur LLM via des instructions spécifiques. Cette approche de "réglage fin par instructions supervisées" permet d'adapter rapidement le modèle à des cas d'usage particuliers sans nécessiter un réentraînement complet. NLP avancé Application : Interprétation précise des instructions spécifiques du client pour personnaliser le comportement du modèle. Apprentissage multimodal Application : Adaptation du modèle aux formats de données spécifiques du client (texte, image, audio) via des instructions. Modélisation générative Application : Génération de procédures de sécurité sur mesure basées sur les instructions spécifiques de l'entreprise. Fine-tuning Application : Ajustement rapide du modèle aux cas d'usage particuliers sans réentraînement complet. Traduction automatique Application : Personnalisation du modèle pour traduire les instructions de sécurité dans les langues spécifiques utilisées par le client.

Generative AI Development Description: This service is intended for companies wishing to integrate generative artificial intelligence solutions to improve their occupational health and safety (OHS) systems. Our teams of generative AI developers use advanced models such as GPT-4 to create systems capable of generating recommendations, automatic reports, and personalized real-time responses to risk situations. Applications: Automation of incident reports Generation of safety recommendations Proactive risk analysis via conversational assistants Generative AI Development Description: Ce service est destiné aux entreprises souhaitant intégrer des solutions d'intelligence artificielle générative pour améliorer leurs systèmes de santé et sécurité au travail (SST). Nos équipes de développeurs d'IA générative utilisent des modèles avancés tels que GPT-4 pour créer des systèmes capables de générer des recommandations, des rapports automatiques et des réponses personnalisées en temps réel aux situations à risque. Applications: Automatisation des rapports d'incidents Génération de recommandations de sécurité Analyse proactive des risques via des assistants conversationnels Technologies: GPT-4, GPT-3.5, Langchain, bases de données vectoriell

Détection automatisée du port d'équipements de protection individuelle (EPI)

Description: With this package, we automate the generation of OHS documents, including compliance audits, incident reports, and risk assessments. The documents are personalized and adapted to the specific needs of each company. Applications: Automatic generation of safety reports Automation of audits and compliance assessments Personalization of safety plans according to needs Technologies: Generative AI, GPT-4, Document Automation