Maintenant que nous avons abordé les différents types d'IA et la manière dont elle peut transformer des domaines clés de l'environnement, de la santé et de la sécurité (EHS), de la conformité et l'évaluation des risques à la formation et au reporting, il est temps de passer à la vitesse supérieure. Pour mettre en œuvre l'IA avec succès, il ne suffit pas de choisir les bons outils. Cela nécessite une planification minutieuse, des données propres et une supervision humaine claire.
Dans la deuxième partie de notre série, nous explorerons trois considérations fondamentales que tout responsable EHS doit garder à l'esprit lors de l'adoption d'outils d'IA. Ces principes peuvent vous aider à éviter les pièges courants, à renforcer l'efficacité de l'IA et à garantir que vos efforts ont un impact réel et mesurable, sans compromettre la sécurité ou l'éthique.
L'IA est plus efficace lorsqu'elle est appliquée à des objectifs spécifiques et bien définis. Au lieu de commencer par une question générale, telle que « Comment puis-je utiliser l'IA ? », concentrez-vous sur l'identification des problèmes que vous souhaitez résoudre. Posez des questions telles que :
Exemple : Un responsable de la conformité EHS dans une installation d'hydrogène peut avoir du mal à maintenir les procédures opérationnelles standard (SOP) prêtes pour les audits dans un contexte réglementaire en constante évolution. Le non-respect de ces procédures peut entraîner des amendes, des conséquences juridiques et des retards opérationnels. En comprenant les défis spécifiques avant de se tourner vers l'IA (dans ce cas, s'assurer que la documentation relative à la sécurité est à jour), les responsables EHS peuvent déterminer plus efficacement comment l'IA peut favoriser les améliorations et garantir la conformité.
La qualité de l'IA dépend de la qualité des données qu'elle traite. Si les données d'entrée sont médiocres, les résultats le seront également. Avant d'intégrer l'IA, posez-vous les questions suivantes :
Exemple : Si une entreprise utilise des outils d'IA tels que H2O.ai pour prédire les incidents liés à la sécurité, mais que ses données sont dispersées entre des documents papier, des e-mails et des feuilles de calcul désorganisées, il devient difficile de générer des informations pertinentes. La centralisation des données dans un format structuré, tel qu'une plateforme cloud ou une base de données, facilite considérablement l'analyse, l'automatisation et l'obtention d'informations exploitables.
Les données centralisées et structurées améliorent non seulement les performances de l'IA, mais favorisent également une utilisation responsable de celle-ci. Lorsque vous intégrez des outils d'IA, veillez à respecter la gouvernance des données de l'entreprise, en particulier en matière d'éthique et de sécurité. Évitez de partager des informations sensibles avec le public. GenAI telles que ChatGPT. Les réglementations émergentes, telles que loi européenne sur l' loi européenne sur l'intelligence artificielle, établissent des normes en matière de confidentialité et de protection des données et peuvent servir de références précieuses pour des pratiques d'IA conformes.
L'IA est un outil précieux d'aide à la décision, mais elle ne remplace pas le jugement humain. En matière de sécurité, il est particulièrement important de reconnaître à la fois les forces et les limites de l'IA, car ces décisions ont un impact direct sur la vie humaine et les infrastructures.
L'approche la plus sûre consiste à utiliser l'IA pour faciliter la prise de décision, et non pour prendre des décisions à sa place. Il faut toujours garder à l'esprit ses limites, en particulier les problèmes tels que les « hallucinations » (cas où l'IA générique produit des informations inexactes ou inventées qui semblent plausibles, mais qui ne sont pas basées sur des données ou des faits réels).
Exemple : L'IA de web scraping peut être configurée pour surveiller les changements apportés à la conformité réglementaire à partir d'une source telle que les sites web gouvernementaux ou l'OSHA, et mettre à jour automatiquement les politiques afin de rester à jour. Utilisez l'IA pour vous informer d'un changement, voire suggérer des mises à jour de politique, mais ne l'utilisez pas pour publier directement les mises à jour de la politique.
L'Institut nationalInstitut national des normes et technologies, un organisme gouvernemental américain, a publié son cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle (AI RMF 1.0) en 2023 afin d'aider les organisations à comprendre les risques liés à l'IA et à les atténuer avant sa mise en œuvre.
L'IA présente un potentiel énorme dans le domaine de l'EHS, car elle permet aux dirigeants de mieux gérer la conformité, d'évaluer les risques et de prévoir les incidents, de renforcer la formation, d'élaborer des politiques et de créer des rapports détaillés. Elle est particulièrement efficace lorsqu'elle est appliquée à des défis bien définis, étayée par des données de qualité et utilisée comme outil d'aide.
Si les professionnels de la sécurité n'ont pas besoin d'être des experts en IA, ils doivent toutefois comprendre leurs propres défis, leurs données, les capacités de l'IA et leur propre responsabilité dans la transformation de l'IA. Un partenariat avec un expert en données de sécurité, tel que Blackline Safety, peut également s'avérer utile.
SI VOUS L'AVEZ MANQUÉ, LISEZ LA PARTIE 1 : Libérer le potentiel de l'IA pour l'EHS - Choisissez le bon outil
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