Research Results

Systèmes de recommandation de formations adaptées au profil de risque de chaque employé

Analyse prédictive des risques dès la phase de conception Génération de solutions de conception sécuritaire par IA Optimisation des flux de travail pour la sécurité Simulation de l'impact des changements sur la sécurité Recommandations d'amélioration continue de la sécurité des installations

Description: We offer AI consulting services to assess and customize solutions specific to your health and safety needs. Our experts assist you in defining AI strategies that integrate into your current infrastructure. Applications: Consulting on AI integration into OHS processes Development of custom solutions for risk management Optimization of existing systems' performance through AI Technologies: AI Expertise, AI Strategy, Custom Solutions Description: Nous offrons des services de conseil en IA pour évaluer et personnaliser des solutions spécifiques à vos besoins en santé et sécurité. Nos experts vous accompagnent pour définir des stratégies IA qui s'intègrent dans votre infrastructure actuelle. Applications: Conseil en intégration de l'IA dans les processus SST Élaboration de solutions sur mesure pour la gestion des risques Optimisation de la performance des systèmes existants par l’IA

Description: Through machine learning, this package uses AI to predict incidents and risks in the workplace based on historical and real-time data. This service helps in proactive decision-making and continuous improvement of safety measures. Applications: Prediction of accident risks Real-time optimization of OHS processes Monitoring and tracking of risky behaviors Technologies: Machine Learning, Predictive Models, Big Data Analytics Predictive Analytics for Risk Management Description: Grâce à l'apprentissage automatique (machine learning), ce package utilise l'IA pour prédire les incidents et les risques sur le lieu de travail en se basant sur des données historiques et en temps réel. Ce service aide à la prise de décision proactive et à l'amélioration continue des mesures de sécurité. Applications: Prédiction des risques d'accidents Optimisation des processus SST en temps réel Surveillance et suivi des comportements à risque Technologies: Machine Learning, Modèles prédictifs, Analyse de données Big Data

Description: This service uses computer vision to monitor work areas in real-time. By analyzing video streams, we can identify dangerous behaviors and signal immediate risks. Applications: Video surveillance of workplaces Detection of anomalies or risky behaviors Automatic alerts for dangerous situations Technologies: Computer Vision, Detection Algorithms, Video Analysis

Cognitive Computing for Risk Assessment Description: This service uses cognitive computing technologies to help companies understand and evaluate risks related to workplace safety, relying on the analysis of large amounts of unstructured and semi-structured data. Applications: Evaluation and modeling of OHS risks Cognitive analysis of incident data Informed decision-making through AI Technologies: Cognitive Computing, Cognitive AI, Decision Analytics

GenAISafety.online provides a Risk and Opportunity Analysis service tailored to the integration of AI in Health, Safety, and Environment (HSE). The activities include: 1. Conducting a SWOT Analysis Strengths: Identifies the advantages of AI integration, such as automation, predictive analytics, and improved safety monitoring. Weaknesses: Highlights challenges like data quality issues, cybersecurity risks, and potential biases in AI systems. Opportunities: Explores areas for innovation, such as proactive risk management and enhanced compliance tracking. Threats: Assesses external risks like regulatory changes, ethical concerns, or over-reliance on AI systems 2. Evaluating Regulatory and Compliance Implications Uses Generative AI to analyze complex regulatory frameworks (e.g., GDPR, OSHA, CNESST) and ensure adherence. Automates compliance processes and identifies non-compliance risks in real-time568. Provides recommendations to align AI applications with evolving laws and ethical standards35. 3. Assessing Workforce and Operational Impact Evaluates how AI adoption affects job roles, emphasizing the need for upskilling employees. Analyzes operational changes, such as automation of repetitive tasks and improved incident reporting. Identifies potential resistance to change and suggests strategies for smoother AI integration into daily operations. Outcome The service delivers a detailed risk and opportunity assessment report, enabling organizations to: Understand the full scope of challenges and benefits of AI integration. Develop actionable strategies for safe and effective implementation.

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.