Découvrez comment un jeu de données spécifique et représentatif est crucial pour un modèle prédictif fiable en sécurité d'entrepôt. Apprenez les étapes clés de la préparation des données pour l'IA.
- L'équipe « SquadrAI»
- 16 févr.
- 4 min de lecture
Découvrez comment un jeu de données spécifique et représentatif est crucial pour un modèle prédictif fiable en sécurité d'entrepôt. Apprenez les étapes clés de la préparation des données pour l'IA.
🔍 1. Comment le Jeu de Données est Spécifique et Représentatif pour le Modèle Prédictif
Avant d’entraîner un modèle prédictif de risques d’accidents en entreposage, il est essentiel que le jeu de données soit spécifique et représentatif. Cela garantit des prédictions fiables et exploitables pour la prévention des accidents.
✅ A. Spécificité des Données : Pourquoi ce Jeu de Données est Pertinent ?
📌 Un bon modèle de prédiction doit refléter la réalité opérationnelle.
Notre dataset est spécifique à l’entreposage, ce qui signifie que :
1️⃣ Les types d’accidents analysés sont propres aux environnements d’entrepôt (collisions engins-piétons, chutes de charges, glissades sur sol humide, écrasements par chariots).
2️⃣ Les facteurs de risque sont directement liés aux conditions de travail (présence de barrières de sécurité, luminosité, fatigue des travailleurs, type d’équipement utilisé).
3️⃣ Les données proviennent de sources fiables (CNESST, INRS EPICEA, HSE-HumanX), assurant leur pertinence pour l’analyse prédictive.
🎯 Pourquoi est-ce important ?
Un modèle générique basé sur d’autres secteurs (ex. construction, transport) serait moins précis car les dangers et équipements diffèrent.
Les mesures préventives varient selon le milieu : une solution efficace en chantier peut être inadaptée à un entrepôt.
🔍 B. Représentativité des Données : Assurer des Prédictions Fiables
📌 Un jeu de données représentatif capture les tendances réelles des accidents.
Nous avons vérifié que notre dataset contient :
Critère | Pourquoi est-ce important ? | Comment il est couvert ? |
Diversité des types d’accidents | Assurer que le modèle peut prédire plusieurs types d’incidents | CNESST fournit des statistiques détaillées sur chaque type d’accident en entreposage (glissade, chute d’objet, collision, etc.). |
Période d’analyse multi-annuelle | Vérifier que les tendances sont constantes dans le temps | Données couvrant plusieurs années pour éviter les biais liés à une année exceptionnelle. |
Facteurs humains inclus | Intégrer des variables clés (expérience, âge, fatigue) | CNESST et INRS analysent l’âge, l’expérience et le sexe des victimes d’accidents. |
Facteurs environnementaux pris en compte | Conditions de travail influencent le risque d’accident | Données sur la météo, l’éclairage, l’état des sols (humides, secs, enneigés). |
Proportion équilibrée entre accidents et non-accidents | Éviter un modèle biaisé (trop de cas positifs ou négatifs) | Mélange de scénarios accidentels et non accidentels pour apprendre à faire la distinction. |
🎯 Pourquoi est-ce important ?
Un modèle basé uniquement sur des accidents sans contexte risquerait de surestimer le risque.
Une distribution déséquilibrée des types d’accidents biaisera le modèle vers les cas les plus fréquents (ex. si 90% des données concernent des chariots élévateurs, le modèle ignorera les autres types de risques).
🏗 C. Composition du Jeu de Données : Variables Clés Utilisées
📌 Le dataset contient des variables qui influencent réellement le risque d’accident.Voici un échantillon des données structurées pour l’apprentissage du modèle :
Date | Lieu | Équipement | Type d’Accident | Condition Météo | Âge Travailleur | Expérience | Présence de Barrières | Accident ? (Oui/Non) |
2023-02-15 | Quai 2 | Chariot élévateur | Collision piéton | Neige | 38 ans | 5 ans | Non | Oui (1) |
2022-07-08 | Allée 5 | Transpalette | Glissade sur sol humide | Pluie | 29 ans | 2 ans | Oui | Non (0) |
2021-11-20 | Stockage | Gerbeur | Chute de charge | Sec | 45 ans | 10 ans | Oui | Oui (1) |
🎯 Pourquoi ces variables sont importantes ?
Elles permettent d’identifier des schémas récurrents dans les accidents (ex. pluie → plus de glissades).
Le modèle peut apprendre à repérer les configurations dangereuses et suggérer des solutions préventives.
📊 D. Nettoyage et Préparation des Données : Éviter les Biais
📌 Avant d’entraîner un modèle, il faut s’assurer que les données sont propres et exploitables.
🛠 Problèmes courants et solutions
Problème | Impact sur le modèle | Solution appliquée |
Données manquantes (ex. âge du travailleur absent) | Mauvaise qualité des prédictions | Remplacement par des valeurs moyennes (imputation). |
Catégories déséquilibrées (ex. 90% des accidents impliquent des chariots) | Biais du modèle | Échantillonnage équilibré pour toutes les catégories. |
Données redondantes (ex. doublons de rapports d’accidents) | Fausse impression d’accidents fréquents | Suppression des doublons. |
Variables inutiles (ex. nom du travailleur) | Alourdit le modèle sans ajouter de valeur | Suppression des colonnes non pertinentes. |
🎯 Pourquoi cette étape est cruciale ?
Des données erronées ou biaisées faussent les prédictions.
Un modèle entraîné sur des données non nettoyées peut apprendre des corrélations incorrectes.
🚀 E. Validation du Jeu de Données : Est-il Suffisant pour le Machine Learning ?
Critère | Validation |
Le dataset couvre tous les types d’accidents ? | ✅ Oui, basé sur les statistiques CNESST. |
Il contient assez de données pour l’apprentissage ? | ✅ Oui, plusieurs années d’historique analysées. |
Il prend en compte les facteurs humains et environnementaux ? | ✅ Oui, inclut âge, fatigue, météo, expérience. |
Il est équilibré entre "Accident" (1) et "Pas d’accident" (0) ? | ✅ Oui, assurant un apprentissage optimal. |
📌 Grâce à cette validation, nous pouvons être sûrs que le modèle apprendra sur des données réalistes et représentatives du terrain.
🎯 Conclusion : Pourquoi ce Jeu de Données est Optimal ?
✅ Il est spécifique → Focus sur les accidents en entreposage (pas un modèle générique).
✅ Il est représentatif → Contient plusieurs années de données CNESST et INRS.
✅ Il couvre tous les facteurs de risque → Humains, techniques et environnementaux.
✅ Il est équilibré et nettoyé → Assure une bonne qualité d’apprentissage pour l’IA.
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