
L'écosystème DiligenceAI de GenAISafety pour la SST offre plusieurs avantages importants :
Amélioration de la prévention des risques grâce à la validation rigoureuse et la surveillance proactive des contenus générés par IA
GenAISafety et Preventera s'unissent pour transformer la prévention des accidents et la gestion de la santé et sécurité au travail (SST) grâce à l'intelligence artificielle (IA) générative. Cette technologie révolutionne les approches traditionnelles de gestion des risques en intégrant des outils innovants pour identifier, prévenir, former et évaluer les dangers potentiels dans divers secteurs comme la construction, la fabrication et les services publics.
USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR WORK SAFETY MANAGEMENT
Artificial intelligence introduces innovations in the field of monitoring, diagnostics, and management in the production environment, allowing for reducing the risks of industrial accidents, improving the quality of work, and contributing to the increase of production efficiency.
Cet article examine l'utilisation de l'intelligence artificielle pour gérer la sécurité au travail, en mettant en avant l'application de réseaux neuronaux et de systèmes de vision machine pour surveiller en continu les environnements de travail et détecter les anomalies, réduisant ainsi les risques liés aux accidents industriels (Krainiuk et al., 2023).
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Domaine d'Intervention :Le PPAI modernise la SST en intégrant l'IA dans les systèmes existants, priorisant la prévention, automatisant les rapports et formulaires, et facilitant la création de plans d'action avec une participation active des parties prenantes.
Le PPAI modernise la SST en intégrant l'IA dans les systèmes existants, en priorisant la prévention, en automatisant les rapports et en facilitant la création de plans d'action avec une participation active de tous.
Domaine d'Intervention : Le PPAI modernise la SST en intégrant l'IA dans les systèmes existants, en priorisant la prévention, en automatisant les rapports et en facilitant la création de plans d'action avec une participation active de tous.
Capacités du LLM :
Analyse prédictive : Classement des dangers selon leur gravité et leur fréquence.
Intégration des données : Analyse des risques liés aux expositions chimiques, biologiques et ergonomiques.
Rapports automatisés : Génération automatique de rapports et formulaires de conformité.
Recommandations IA : Actions proposées pour atténuer les risques.
Détection en temps réel : Identification instantanée des dangers.
Communication facilitée : Diffusion efficace des informations.
Secteurs Ciblés :
Fabrication
Construction
Soins de santé
Transformation chimique
Transport et logistique
Exploitation minière
Agriculture
Cas d'Utilisation :
Fabrication : Amélioration des protocoles de sécurité grâce à l'analyse des incidents machines.
Construction : Prévention des risques de chute par l'identification proactive.
Soins de santé : Gestion des risques biologiques et ergonomiques.
Transformation chimique : Surveillance des expositions chimiques et conformité réglementaire.
Transport : Amélioration de la sécurité des véhicules et prévention des accidents.
Exploitation minière : Sécurité des travailleurs via la détection des dangers environnementaux.
Rôles Supportés :
Coordonnateurs SST
Agents de prévention
Responsables des ressources humaines
Directeurs des opérations
Chefs de projet
Sous-traitants
Travailleurs
Comités SST
Législations Applicables : Conformité avec les lois et règlements canadiens et québécois, notamment :
Code Canadien du Travail (CCT)
Loi sur la Santé et la Sécurité au Travail (LSST)
Règlement sur la Santé et la Sécurité au Travail (RSST)
Code de Sécurité pour les Travaux de Construction
Exemples en Milieu de Travail :
Automatisation des rapports d’incidents
Évaluation des risques basée sur des données historiques et prédictives
Gestion des expositions chimiques et biologiques
Détection en temps réel des dangers
Mises à jour automatiques de la conformité
Développement de plans d’action basés sur l'IA
Optimisation de la gestion SST en systématisant et en automatisant certains processus d'évaluation et de conformité
La santé et la sécurité au travail (SST) sont centrales dans les politiques d'entreprise, mais l'augmentation des litiges a conduit à une prolifération de textes réglementaires chaque année
La santé et la sécurité au travail (SST) sont centrales dans les politiques d'entreprise, mais l'augmentation des litiges a conduit à une prolifération de textes réglementaires chaque année. Les professionnels de la SST doivent traiter un volume croissant de données complexes pour rester conformes, ce qui rend la tâche ardue. L'article propose d'utiliser des modèles et méthodes d'intelligence artificielle, en particulier les ontologies et les bases de connaissances, pour clarifier et automatiser des tâches telles que la veille juridique, l'audit et la conformité.
Une ontologie est un modèle formel d'un domaine de connaissance spécifique, servant à créer un langage commun entre un système d'information et une communauté d'acteurs. Une base de connaissances est un ensemble de savoirs exploitables technologiquement. En les couplant, il est possible d'automatiser certaines tâches réglementaires.
L'article, divisé en trois parties, présente une méthodologie et un outil logiciel pour assurer la conformité. La première partie identifie les éléments et les avantages des ontologies et des bases de connaissances. La seconde décrit la conception de l'ontologie et son implémentation en tant que base de règles à l'aide d'un éditeur dédié. Enfin, un exemple concret sur la formalisation des connaissances réglementaires concernant le harcèlement et la violence au travail est présenté pour démontrer les contributions et les limitations de l'outil.
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Réduction des coûts liés aux accidents et incidents de travail grâce à une meilleure anticipation des risques
Improvement of processes of professional risk assessment and management in occupational health and safety system"
Cet article propose l'utilisation d'un système automatisé d'évaluation et de gestion des risques professionnels, intégrant une analyse multifactorielle des causes des accidents du travail. Ce système vise à améliorer l'efficacité de la gestion des risques dans les environnements de travail en automatisant les évaluations de conformité et les prévisions de risques Klimova, E., Semeykin, A., & Nosatova, E. (2018). Improvement of processes of professional risk assessment and management in occupational health and safety system. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 451. https://doi.org/10.1088/1757-899X/451/1/012198.
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Augmentation de la précision et de la pertinence des analyses SST grâce à l'utilisation de données annotées de haute qualité pour entraîner les modèles d'IA
"Large-Scale Text Analysis Using Generative Language Models"
Cet article explore l'utilisation de modèles de langage génératif (GPT-4) pour annoter des données à grande échelle, ce qui permet d'améliorer la qualité des analyses textuelles complexes en utilisant des annotations précises et diversifiées. L'approche proposée pourrait être adaptée aux contextes SST pour améliorer la détection et l'évaluation des risques en automatisant la génération de données d'entraînement de haute qualité (Pelaez et al., 2023).
"Large-Scale Text Analysis Using Generative Language Models"
Using GPT-4 to Improve Text Classification: A Breakthrough in Analyzing AI Patents
Data labeling is a critical step in training text classifiers, but it can be challenging, especially when dealing with complex or abstract ideas. In this study, researchers explored a new method that leverages the power of generative language models, specifically GPT-4, to simplify and improve the labeling process for large-scale text analysis. The focus of the study was to identify expressions of "public value" in U.S. AI patents.
How It Works
The team collected a massive dataset of 154,934 U.S. AI patents, which contained over 5.4 million sentences. They then created a framework to identify and label sentences that expressed public value. To help GPT-4 understand the concept of public value, they designed a specific prompt that provided definitions, guidelines, and examples for classification.
GPT-4 was tasked with generating labels and explanations (rationales) for each patent sentence. The rationales served as a chain of thought, making the model's reasoning process more transparent and easier for humans to verify.
Evaluating the Results
To ensure the accuracy of the labels generated by GPT-4, the team used BLEU scores and topic modeling to assess the quality. The findings were promising—GPT-4 produced accurate, diverse, and consistent labels. The rationales helped human annotators overcome cognitive challenges and made the entire process more reliable and efficient.
Key Achievements
Improved accuracy: GPT-4 showed a strong ability to recognize public value concepts within the AI patent texts.
Efficiency: By generating high-quality labels and rationales, GPT-4 reduced the time and cost associated with large-scale text classification.
Enhanced machine learning models: The labels created by GPT-4 were used to train BERT-based classifiers, resulting in high-performance metrics—an F1 score of 0.85 for 3-class classification and 0.91 for 2-class classification.
Implications
The study highlights the potential of using GPT-4 for analyzing complex, large-scale datasets. With careful framework design and human oversight, generative language models like GPT-4 can significantly enhance text labeling, improving both quality and speed while cutting costs. This approach could revolutionize how we handle abstract concepts in data classification and pave the way for more efficient and accurate AI-powered analyses in various fields.
This breakthrough shows that AI tools like GPT-4 can go beyond simple tasks and contribute to deeper, more nuanced understanding and analysis of complex data.
Gain de temps pour les experts SST qui peuvent se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée plutôt que sur le traitement manuel des données
Automatisation des tâches répétitives : L'IA automatise des tâches chronophages comme l'analyse des rapports d'incidents, la génération de procédures de sécurité adaptatives et la surveillance en temps réel des conditions sur les chantiers.
Analyse prédictive des risques : Grâce à des modèles d'apprentissage automatique, GenAISAFETY analyse de vastes ensembles de données pour identifier proactivement les risques potentiels, permettant aux experts SST de se concentrer sur la prévention plutôt que sur la réaction aux incidents.
Optimisation de la gestion des données : La plateforme facilite la curation et l'annotation des données SSE multimodales, réduisant le temps consacré à la gestion manuelle et permettant un accès rapide à des informations pertinentes et actualisées.
Assistance à la prise de décision : En fournissant des analyses approfondies et des recommandations basées sur les données, GenAISAFETY aide les spécialistes SST à prendre des décisions plus éclairées et rapides, favorisant l'élaboration de stratégies de prévention à long terme.
Formation et sensibilisation améliorées : L'IA génère du contenu de formation personnalisé et interactif, diminuant le temps nécessaire pour créer et mettre à jour les programmes de formation en SST.
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Capacité d'adaptation rapide aux nouvelles réglementations et exigences en matière de SST

Amélioration continue des performances grâce à la surveillance en temps réel et à l'ajustement des modèles d'IA
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