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Accueil > Fiches pratiques > L'intelligence artificielle au service de la prévention des risques au travail

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L'intelligence artificielle au service de la prévention des risques au travail

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Travaillez-vous déjà dans un environnement utilisant l'IA ?

Les nouvelles technologies sont devenues des instruments indispensables au fonctionnement de notre société. Dans l'univers industriel, elles contribuent aux performances organisationnelles et productives, et influent notre efficacité commune et individuelle. Ce phénomène s'accentue encore avec le concept d'industrie 4.0 ou industrie du futur.

La composante Santé Sécurité au Travail (SST) ne peut plus fonctionner sur des standards figés, mais doit également évoluer en intégrant des démarches de digitalisation, afin d'adapter la prévention à ces mutations technologiques et utiliser les dernières solutions à disposition sur le marché.

Ainsi, on voit fleurir aujourd'hui des Dispositif d'Alarme pour les Travailleurs Isolés (DATI), des solutions de traçage des EPI pour suivre leur obsolescence, des équipements IOT permettant de prévenir un employé en mobilité d'un risque de coactivité ou, c'est là l'objet de notre discussion, des processus d'Intelligence Artificielle (IA) délivrant des modèles de calculs pour prévenir et limiter l'exposition des équipes aux risques professionnels.

Conseil de l'expert

Florian RUEN
Président et co-fondateur de la société Eyes'R qui propose un assistant digital qui combine l'IA au système de caméras de l'entreprise pour accompagner les démarches de prévention des risques au travail.
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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle, et d'où vient-elle ?

L'intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais) consiste à mettre en œuvre un certain nombre de techniques afin de permettre à un ordinateur d'imiter une forme d'intelligence humaine.

Cette notion date des années 1950*, mais a commencé à être développée dans les années 70/80 pour compiler différentes sources de données afin de délivrer des synthèses permettant de prendre des décisions. Depuis 1997, lorsque Deep Blue (super ordinateur d'IBM) a battu Garry Kasparov, champion du monde des échecs, elle est devenue un enjeu majeur de société, sur des plans créatifs (science-fiction) comme économiques avec des milliards investis par les GAFAs.

Quel que soit l'imaginaire qui peut y être attaché, le procédé reste une succession de règles (algorithmes) SI/ALORS/SINON. Pour optimiser sa réflexion, on peut ajouter aux résultats d'un système d'IA, des approximations mathématiques pour lui permettre de prendre la décision qui lui semble la plus juste (apprentissage machine ou machine learning).

Ensuite, pour rendre l'algorithme encore plus précis, il est possible d'imiter le fonctionnement du cerveau humain. Il n'est plus question de choisir un modèle statistique, mais l'algorithme saura extraire les données les plus pertinentes (apprentissage profond ou deep learning).

On trouve aujourd'hui trois grands champs d'application de l'IA :

  • Le traitement automatique du langage tel que les chatbots, ou les générateurs de sous-titres automatiques.
  • Le traitement d'image par reconnaissance, utilisée dans les voitures à conduire autonome, où dans la prévention des risques
  • La reconnaissance faciale et émotionnelle : identifier des personnes, percevoir des émotions sur un visage ou un ressenti par la voix

En quoi cette technologie est-elle utilisable dans le cadre de la prévention des risques au travail ?

Dans le cadre de l'approche prévention d'Eyes'R, si la détection intelligente est un élément important de notre proposition de valeur, ce qui est indispensable pour nous reste avant tout d'apporter des procédures d'information optimisées, dans l'objectif de donner à nos clients toutes les clés pour agir sur le problème rapidement et éviter qu'il ne se reproduise.

Je considère que le cœur d'un assistant digital tel que le nôtre, c'est son moteur de notification, bien plus que le modèle d'IA utilisé. Demain, il est possible que nous utilisions des algorithmes tiers, s'ils sont plus efficients que ceux que nous avons développé.

Notre moteur de notification est en revanche la cheville maîtresse de notre dispositif d'assistance à la prévention. C'est lui qui analyse les résultats de l'IA et les confronte à des modèles statistiques afin de donner une information aussi formelle que possible. Il permet ensuite d'informer du risque perçu à une multitude de niveaux et par de multiples moyens, en fonction de la gravité du risque détecté :

  • Sur place, vers l'opérateur concerné, via un écran de notification / un gyrophare / une alarme
  • Par SMS / Email / Application mobile / plateforme Web, pour informer son responsable, l'équipe prévention.
  • Dans des rapports détaillés ou sont loggés tous les incidents / presque-accidents / accidents pour optimiser le plan de prévention, sur la base de données chiffrées

Le moteur de notification de l'assistant digital peut même interagir directement, via API avec des machines ou des engins, leur demandant un « arrêt sécurité », si une situation critique est détectée.

Quels sont les autres intérêts d'une telle solution pour le préventeur ?

Le premier intérêt notable c'est la capacité de réagir en temps réel, et de corriger ou faire corriger une situation potentiellement risquée avant qu'elle ne devienne un danger avéré.

Le second est de donner un « don d'ubiquité » au préventeur. Il peut agir sur une zone, tout en gardant un œil sur les autres.

Ensuite, intervient le côté humain. Un responsable HSE/Préventeur est parfois perçu comme celui qui rappelle à l'ordre sur les bonnes postures, les bonnes protections ou les bons gestes. En utilisant notre assistant, s'il garde ses responsabilités SST, il est accompagné par des notifications automatisées qui démontrent la dynamique de prévention de l'entreprise.

Le troisième grand bénéfice d'une telle solution pour le préventeur, c'est la donnée statistique qui peut en être extraite. L'usage des rapports lui permet d'ajuster son plan de prévention périodiquement sur la base d'indicateurs, d'animer ses réunions & formations sécurité en se focalisant sur des risques avérés – et d'analyser le ROI de ces formations, en regardant l'évolution de la situation avant/après.

Enfin, nous avons construit notre assistant de prévention autour de l'intelligence collective, avec pour mission de faire de la prévention, l'affaire de tous. C'est pourquoi nous mettons à disposition sur la plateforme des espaces de partage d'expérience ou encore la possibilité pour un collaborateur, de remonter une situation à risque avec son smartphone, via une simple prise de photo. Plutôt pratique si la zone en question n'est pas couverte en caméras !

Dans quelles situations intervient l'IA dans votre assistant digital de prévention ?

Avant tout l'assistant digital Eyes'R n'intervient qu'au moment et à l'endroit où on lui demande d'intervenir. Il a besoin d'une source vidéo (Caméra VCC / Webcam) et d'un paramétrage qui lui dise en amont ce qui doit être analysé.

A ce stade nous avons choisi de concentrer nos efforts sur les développements liés à l'analyse de situation à risque. Par exemple, les développements d'IA que nous avons, peuvent nous donner aujourd'hui la capacité de détecter par exemple :

  • La présence d'une personne dans une zone machine
  • La présence d'un engin dans une zone piéton
  • La vérification du bon port des équipements de protection individuel
  • Le respect des gestes barrières (port du masque et distance sociale) dans le cadre de la lutte Covid19
  • L'usage approprié d'un outil : un échafaudage plutôt qu'une échelle lorsqu'il s'agit de travailler en hauteur (selon des critères de temps)

Un point important à noter, c'est que notre assistant digital, comme beaucoup d'autres applications, utilise de la vision par ordinateur (Computer vision), il analyse donc les images « sans les regarder ».

L'image est traitée comme une succession de pixels et le résultat est converti en donnée utilisable par notre outil de notification. Aucune image n'est vue dans son ensemble et bien sûr, pour des questions de conformité, aucune image n'est conservée.

En savoir plus sur Eyes'R.

 

* Alan Turing, au travers de son livre « Computing Machinery and Intelligence », évoque la possibilité de faire en sorte qu'une machine puisse avoir une de capacité de raisonnement et donc d'intelligence

 

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