Modèle IA Pré-Entraîné en prévention

Description du service

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.