Prévenir les accidents du travail avec l’IA

Et si l’Intelligence Artificielle permettait de prendre les bonnes décisions au bon moment ?

Par Sophie Miallaret, Ingénieure en Intelligence Artificielle

Dans un précédent article nous avons vu comment l’IA pouvait améliorer la prévention des risques en optimisant chaque action de sensibilisation selon les données générées. Aujourd’hui, nous allons plus loin en expliquant comment nous pouvons anticiper les situations à risque et aider les professionnels de la prévention à prendre la bonne décision, au bon moment.

Le suivi de l’accidentologie en entreprise est principalement réalisé à l’aide du taux de fréquence et du taux de gravité. Ces indicateurs peuvent être suivis mensuellement mais suffisent-ils à comprendre la situation actuelle de l’entreprise et permettent-ils d’anticiper au mieux l’accidentologie ? 

Un simple reporting des indicateurs d’accidentologie ne suffit pas

Chaque entreprise recueille quotidiennement des données concernant l’accidentologie via : 

• La collecte et l’étude d’une situation suite à un accident.
• Les remontées d’informations provenant directement du terrain grâce aux audits, aux rondes et aux signalements de situations dangereuses. 

Ces données sont souvent peu exploitées par manque de temps ou de moyens (un format papier étant beaucoup plus complexe à exploiter qu’un format digital !). Pourtant, leur analyse permettrait de mieux comprendre l’accidentologie au sein de l’entreprise. Des facteurs clés peuvent être identifiés pour accompagner la mise en place d’actions de prévention efficaces et à terme diminuer les risques.  

Digitaliser les indicateurs SST pour prévenir les risques

La digitalisation des remontées d’informations peut être le 1er pas vers l’utilisation des données dans un cadre préventif. En effet, la digitalisation simplifie la collecte, le stockage et l’accès aux informations puis leur partage. Ainsi chaque acteur peut prendre connaissance de l’état de l’accidentologie au sein de toutes les zones de l’entreprise et pour chaque profil concerné. 

L’Intelligence artificielle et l’analyse en temps réel des indicateurs SST pour optimiser les processus

Couplée à la digitalisation de ces processus, l’intelligence artificielle peut accompagner les professionnels de prévention dans l’analyse des données ainsi collectées, dans le but d’avoir la bonne information au bon moment. En effet, cela leur permet d’identifier immédiatement les indicateurs importants et de gagner un temps précieux. 

Un premier niveau d’analyse de cartographie des risques par zone et profil, permet de prendre conscience des situations à risque. Non seulement les accidents de travail sont pris en compte, mais également les incidents ou les situations dangereuses observés sur le terrain. Selon la pyramide de Bird, en étudiant les relations entre les situations dangereuses, les incidents et les accidents, il est possible de les anticiper. L’analyse en temps réel des remontées terrain permet d’avertir les préventeurs lorsqu’une zone ou un profil évolue vers une situation critique. 

Des méthodes d’analyse de données permettent d’aller encore plus loin en reliant les données d’accidentologie aux données de ressources humaines ou toute autre information pouvant avoir un lien avec de potentiels risques. En effet, une analyse des corrélations associée à des méthodes de modélisation sont capables d’identifier des éléments importants dans l’arrivée d’accidents, tel que :

• Des détails sur l’organisation du travail
• Les conditions d’exécution
• Le rythme de travail
• La productivité
• La météo pour certains types d’activité,…

Une fois les éléments pertinents identifiés ils peuvent ensuite faire l’objet d’indicateurs à suivre et à prendre en compte lors de la mise en place d’actions de prévention. De même que pour le suivi de l’accidentologie, des méthodes de suivi des tendances peuvent alerter les préventeurs lorsqu’un indicateur devient critique et traduit l’augmentation de la probabilité de l’arrivée d’un accident. 

La digitalisation des processus couplée aux méthodes d’intelligence artificielle apporte un véritable soutien aux professionnels de prévention. Ils permettent de recueillir la bonne information au bon moment pour les aider dans leur prise de décision et les accompagner dans la mise en place d’actions de prévention efficaces.

C’est dans cette optique que nos chercheurs, en collaboration avec le CNRS, travaillent au quotidien. L’objectif est de proposer aux professionnels de la prévention des risques des outils intelligents, capables de les accompagner chaque jour dans leurs démarches et de réduire de manière significative les accidents du travail.

Le 8 novembre 2021, Cikaba est entrée dans le mapping 2021 des « Startups françaises de l’IA », dévoilé par France Digitale.