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Service ML-OP pour GenAISafety en SST
Description du service
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.








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