Libérer le potentiel de l'IA pour l'EHS

Choisissez le bon outil, renforcez la conformité et transformez la sécurité au travail

Vous vous sentez obligé d'intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans votre programme d'environnement, de santé et de sécurité (EHS) ? Vous ne savez pas comment l'utiliser efficacement ou vous vous sentez dépassé par le nombre impressionnant d'outils d'IA disponibles ? 

Vous n'êtes pas seul. A Rapport McKinsey 2025 Il apparaît que si 92 % des entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA, seulement 1 % se sentent confiantes dans leur déploiement de l'IA. Les obstacles les plus courants à l'adoption comprennent la conviction que l'IA est difficile à installer et à utiliser, qu'elle porte atteinte à la vie privée des employés et qu'elle remplace la supervision humaine.

Cet article vous guidera dans vos premiers pas avec l'IA dans votre programme de sécurité, en couvrant tous les aspects, de la compréhension des différents types d'IA aux applications pratiques, en passant par les considérations clés relatives à son adoption. L'IA peut vous aider à gagner du temps, à découvrir de nouvelles perspectives, à améliorer vos performances et à réduire les risques. Fort de plus de dix ans d'expérience dans la gestion des données de sécurité, Blackline Safety peut vous fournir des conseils pratiques sur la manière de tirer parti plus efficacement des avantages de l'IA.

De quoi parlons-nous lorsque nous parlons d'IA ?

De manière générale, il existe deux types d'IA qui présentent un immense potentiel pour la santé et la sécurité :

1. L'apprentissage automatique (ML) permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions ou de faire des prédictions sans être explicitement programmés. En d'autres termes, au lieu de suivre des règles préétablies, les algorithmes d'apprentissage automatique sont entraînés dans le cadre d'un processus itératif à trouver des modèles dans les données et à utiliser ces modèles pour faire des prédictions ou prendre des décisions futures.

Applications pratiques :

• Analysez de grandes quantités de données (telles que les données des capteurs, les facteurs environnementaux et les actions des travailleurs) afin de découvrir les causes profondes des accidents ou des quasi-accidents.
• Suivre et enregistrer les données relatives aux accidents du travail et prédire les activités susceptibles d'entraîner des accidents.
  
  

2. L'IA générative (Gen AI) crée de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou même des vidéos, en apprenant des modèles à partir de données existantes. Elle va au-delà de la simple analyse ou reconnaissance des données, en générant des résultats entièrement nouveaux qui ressemblent aux données d'entrée, mais qui sont originaux. Parmi les exemples d'applications de l'IA générative, on peut citer les chatbots, les générateurs de texte en image et les outils de création vidéo basés sur l'IA.

Applications pratiques :

• Créez des listes de contrôle de conformité ou des procédures opérationnelles standard (SOP) basées sur les réglementations du secteur, ou inversement, comparez les SOP aux réglementations actuelles ou nouvelles et identifiez les éventuelles lacunes.
• Analyser les données historiques relatives à la sécurité afin de prévoir les scénarios à haut risque.
• Développer du matériel de formation interactif, comme des quiz et des scripts vidéo.

5 Responsabilités EHS Prêts pour la révolution de l'IA  

L'IA peut changer la donne dans le domaine de la santé et de la sécurité. Qu'il s'agisse d'automatiser des tâches, de prévoir les risques, d'améliorer la conformité ou de renforcer la formation, voici quelques responsabilités détaillées qui peuvent être transformées grâce aux bons outils d'IA :

Problèmes courants rencontrés par les équipes EHS :

• Se tenir informé des nouvelles réglementations et normes en constante évolution et mettre en œuvre les changements nécessaires pour garantir la conformité.
• Préparation et soumission des rapports de conformité aux organismes de réglementation.
  
  

Comment l'IA aide :

• Générez des résumés personnalisés de documents juridiques et réglementaires complexes spécifiques à votre secteur d'activité.
• Rédiger des listes de contrôle de conformité et des procédures opérationnelles standardisées.
• Répondez aux questions sur des réglementations spécifiques sous forme de conversation.
  
  

Exemples d'outils :

• ChatGPT, Microsoft Copilot ou Google Gemini peuvent consulter les réglementations et créer des procédures opérationnelles standardisées.
• Harvey est un outil d'intelligence artificielle conçu pour aider à accomplir des tâches complexes dans les domaines juridique, réglementaire et fiscal. Il peut s'avérer très utile pour les professionnels qui doivent naviguer dans des environnements juridiques et réglementaires complexes dans des juridictions spécifiques.

Problèmes courants rencontrés par les équipes EHS :

• Réaliser des évaluations des risques et recommander des mesures de contrôle pour atténuer les risques identifiés.
• Développer, mettre en œuvre et surveiller les systèmes de gestion de la sécurité.
  
  

Comment l'IA aide :

• Analyser les données historiques relatives à la sécurité afin de prévoir les scénarios à haut risque.
• Analyser les données des appareils IoT (par exemple, les détecteurs de gaz connectés au cloud utilisés par les travailleurs isolés) et identifier les schémas récurrents dans les incidents impliquant des travailleurs isolés, les chutes, les expositions aux gaz ou les données biométriques (fréquence cardiaque, indice de chaleur).
• Identifiez les relations en regroupant et en analysant les tendances des données issues de votre logiciel de gestion de la sécurité.
  
  

Exemples d'outils :

• DataRobot et H2O.ai sont des plateformes d'IA capables d'automatiser les analyses et d'étudier les données historiques en matière de sécurité (telles que les incidents, les quasi-accidents et les audits de sécurité) afin d'identifier des tendances et de prévoir les risques potentiels avant qu'ils ne se produisent. Cette analyse peut aider les organisations à prévenir les accidents en traitant les dangers de manière proactive.

Problèmes courants rencontrés par les équipes EHS :

• Fournir une formation sur les protocoles de sécurité, les procédures d'urgence et l'utilisation appropriée des équipements.
• Sensibiliser les équipes à la manipulation et à l'élimination des matières dangereuses.

Comment l'IA aide :

• Développer du matériel de formation interactif, des quiz et des scripts vidéo.
• Créez des modules d'apprentissage personnalisés adaptés à des rôles ou à des risques spécifiques.
• Simulez des scénarios d'accident dans des environnements virtuels à l'aide de contenus générés par l'IA.

Exemples d'outils :

• Pictory.ai peut transformer des supports de formation textuels en contenus vidéo attrayants.
• Docebo peut personnaliser le contenu pour les utilisateurs, recommander des cours en fonction des performances et des préférences, et analyser les données d'apprentissage afin d'améliorer les programmes de formation.
• NotebookLM peut transformer du texte collé en un podcast de style conversationnel pour ceux qui préfèrent l'apprentissage auditif. Découvrez ci-dessous ce qu'il a fait avec ce blog :

Problèmes courants rencontrés par les équipes EHS :

• Création et mise à jour des politiques en matière de sécurité, de santé et d'environnement sur le lieu de travail.
• Communiquer les politiques à tous les niveaux de l'organisation et veiller à leur respect.
  
  

Comment l'IA aide :

• Rédigez des politiques adaptées à la fois aux besoins organisationnels et aux exigences légales.
• Proposer les meilleures pratiques en analysant les tendances et les références du secteur.
• Examiner et affiner les politiques existantes à l'aide des commentaires et des analyses.
  
  

Exemples d'outils :

• Jasper est capable de rédiger des documents politiques complets.
• Canva Docs peut vous aider à rédiger et à concevoir des modèles de politiques.

Problèmes courants rencontrés par les équipes EHS :

• Collecte et analyse des données relatives aux incidents sur le lieu de travail, aux impacts environnementaux et à la conformité en matière de sécurité.
• Exploiter les informations issues des données pour améliorer les programmes EHS et démontrer les progrès réalisés aux parties prenantes.
  
  

Comment l'IA aide :

• Automatisez la génération de rapports à partir de données EHS brutes.
• Résumez les principales conclusions et tendances tirées des données relatives à la sécurité ou à la conformité.
• Générer des rapports visuels (tableaux, graphiques) pour les présentations et les réunions avec les parties prenantes.
  
  

Exemples d'outils :

• Amazon Q est un assistant GenAI polyvalent. Amazon Q pour QuickSight peut être utilisé pour créer des rapports et des tableaux de bord ad hoc alimentés par Gen AI. Amazon Q for Business peut être utilisé dans toute votre organisation pour répondre à des questions et résumer des informations.
• Tableau GPT peut générer automatiquement des informations à partir de votre ensemble de données, en analysant les données et en fournissant des résumés, des tendances et des conclusions clés qui pourraient être négligés dans une analyse manuelle.
  
  

LIRE LA DEUXIÈME PARTIE : 3 considérations clés pour les responsables EHS lors de l'adoption d'outils d'IA

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