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ACCÈS-IA : Accélérateur de Concept en Santé-Sécurité avec Preuve de Concept et Sandbox IA
ACCÈS-IA est un programme innovant qui combine Proof of Concept (PoC) et Sandbox IA pour optimiser la santé et la sécurité au travail (SST). L'objectif est de fournir un cadre structuré permettant aux entreprises de tester, valider et déployer des solutions d’intelligence artificielle adaptées à la prévention des risques.
🚀 Objectifs et Avantages de la Preuve de Concept (PoC)
✅ Vérification de la faisabilité – Évaluer la qualité des données de l’entreprise et la pertinence du projet IA.
✅ Mesure de l’impact – Analyser les gains potentiels et les transformations dans les opérations.
✅ Minimisation des risques – Tester des solutions en environnement contrôlé avant un déploiement complet.
🏗️ Déroulement d’une PoC
Identification des besoins – Définir les problématiques de l’entreprise.
Analyse des données – Évaluer la disponibilité et la qualité des données.
Développement et test – Créer un modèle préliminaire avec des données réelles.
Évaluation finale – Valider la faisabilité et les bénéfices de la solution IA.
🌐 Exemple de PoC
Contexte : Optimisation de la sécurité sur un chantier de construction avec IA.
Objectif : Détecter les non-conformités (ex. absence d’EPI) grâce à la vision par ordinateur et aux capteurs IoT.
Résultat : Réduction des incidents et optimisation du travail du coordonnateur en santé et sécurité.
🛠️ Sandbox GenAISafety – Environnement de Test IA
Le Sandbox GenAISafety offre un environnement sécurisé pour expérimenter des solutions IA en SST. Il s’appuie sur des conteneurs Docker et prend en charge plusieurs langages (Python, Java, C++).
Avantages du Sandbox :
🔒 Tests en toute sécurité sans affecter la production.
📊 Évaluation interactive des modèles IA en temps réel.
🛠️ Outils disponibles :
GenAISafety PoC – Validation de solutions IA en SST.
GenerAI-HSE Case Study Generator – Générateur d'études de cas en sécurité au travail.
FLAME Framework – Priorisation des cas d’usage IA.
📈 Pourquoi Utiliser ACCÈS-IA ?
Développement accéléré de projets IA.
Réduction des coûts et des risques grâce à des essais contrôlés.
Optimisation des modèles IA avant déploiement.
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