Research Results

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.

GenAISafety's Deployment-Monitoring Service offers real-time continuous monitoring and reporting for Generative AI applications. This service includes: Implementation of Monitoring Systems: Set up real-time tracking of GenAI application performance Monitor user satisfaction and operational efficiency Utilize advanced tools for comprehensive application oversight Custom Dashboard Development: Create tailored dashboards for various stakeholders Display key performance indicators (KPIs) and analytics Provide intuitive visualizations for easy interpretation of data Regular Reporting and Insights: Generate periodic reports on application performance Offer actionable insights to inform decision-making Ensure optimal application performance through data-driven recommendations The outcome is continuous visibility into GenAI application performance, enabling proactive management and optimization. This service helps organizations maintain high-quality AI applications, enhance user experience, and make informed decisions for ongoing improvements.

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

Chatbots personnalisés pour répondre aux questions de SST

La CNESST met l'accent sur la prise en charge de la SST par les milieux de travail23. Plusieurs services de GenAISafety soutiennent directement cet objectif : Analyse prédictive des risques pour identifier proactivement les dangers Systèmes de recommandation de formations adaptées au profil de risque de chaque employé Tableaux de bord dynamiques et intelligents pour suivre les indicateurs de performance en SST

Système de préqualification basé sur l'IA

Détection automatisée du port d'équipements de protection individuelle (EPI) Surveillance en temps réel des paramètres environnementaux (bruit, qualité de l'air, etc.) Identification des mouvements dangereux par analyse vidéo Détection des situations d'urgence par reconnaissance vocale Suivi de la distanciation sociale et des mesures sanitaires

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

GenAISafety's AI Model Selection and Customization Service for Industry HSE offers a comprehensive approach to selecting and tailoring AI models for specific Health, Safety, and Environment (HSE) needs. This service includes: Evaluation of Large Language Models (LLMs): Assessing various LLMs based on performance, cost-effectiveness, and adaptability to industry-specific HSE requirements Comparing model capabilities against industry safety standards and regulations Model Customization: Tailoring selected AI models to align with industry-specific safety protocols and requirements Fine-tuning models to understand and respond to unique HSE terminologies and scenarios Domain Knowledge Integration: Incorporating industry-specific HSE knowledge into the models Enhancing model accuracy and relevance through expert input and real-world data The outcome is the selection and customization of AI models that are optimally suited for the industry's HSE applications, ensuring improved safety measures, risk prediction, and compliance managemen

Evaluates an organization's readiness to adopt AI in health, safety, and environment (HSE) practices. Identifies key areas where AI can enhance safety and risk management. Defines specific, measurable goals for AI implementation in HSE. Outcome: A comprehensive needs analysis report outlining potential areas where AI can enhance HSE practices.

Identification proactive des zones à haut risque dans l'environnement de travail

GenAISafety's Industry-Specific HSE Needs Analysis service is designed to address the unique Health, Safety, and Environment (HSE) challenges faced by different sectors. This service includes: Comprehensive Analysis: Collaboration with industry stakeholders to evaluate current HSE practices In-depth assessment of industry-specific safety concerns and risks Identification of opportunities for AI integration in HSE processes Stakeholder Engagement: Facilitation of workshops and interviews with key personnel Gathering of insights from frontline workers, managers, and HSE professionals Definition of clear objectives for AI implementation in HSE AI-Driven Problem Identification: Utilization of GenAI technology to analyze industry data and trends Identification of recurring safety issues and potential areas for improvement Predictive analysis of emerging HSE challenges specific to the industry The outcome is a detailed problem statement that outlines industry-specific HSE challenges and opportunities for AI integration. This tailored analysis serves as a foundation for developing targeted AI solutions that address the unique safety needs of the industry, potentially leading to significant improvements in workplace safety and efficiency