Research Results

Generative AI Development Description: This service is intended for companies wishing to integrate generative artificial intelligence solutions to improve their occupational health and safety (OHS) systems. Our teams of generative AI developers use advanced models such as GPT-4 to create systems capable of generating recommendations, automatic reports, and personalized real-time responses to risk situations. Applications: Automation of incident reports Generation of safety recommendations Proactive risk analysis via conversational assistants Generative AI Development Description: Ce service est destiné aux entreprises souhaitant intégrer des solutions d'intelligence artificielle générative pour améliorer leurs systèmes de santé et sécurité au travail (SST). Nos équipes de développeurs d'IA générative utilisent des modèles avancés tels que GPT-4 pour créer des systèmes capables de générer des recommandations, des rapports automatiques et des réponses personnalisées en temps réel aux situations à risque. Applications: Automatisation des rapports d'incidents Génération de recommandations de sécurité Analyse proactive des risques via des assistants conversationnels Technologies: GPT-4, GPT-3.5, Langchain, bases de données vectoriell

Prédiction des niveaux de fatigue basée sur les données biométriques Optimisation des horaires de travail pour réduire la fatigue Détection des signes de somnolence chez les opérateurs Recommandations personnalisées pour la gestion de la fatigue Analyse de l'impact de la fatigue sur les performances de sécurité

Le Data Readiness Assessment pour les données de santé et sécurité est un service d'évaluation structuré visant à mesurer la préparation d'une organisation à gérer et exploiter efficacement ses données dans ce domaine. Voici les principaux éléments de ce service : Objectifs Analyser la qualité, la disponibilité et l'accessibilité des données de santé et sécurité dans l'organisation Identifier les forces, faiblesses et axes d'amélioration des pratiques de gestion de ces données Évaluer la capacité des données à répondre aux besoins d'analyse et d'amélioration des processus de santé et sécurité Méthodologie Initiation du projet : Rencontre avec les parties prenantes pour définir le périmètre et les objectifs Revue des données : Examen approfondi des ensembles de données de santé et sécurité disponibles Évaluation de la qualité : Analyse de la validité, fiabilité, intégrité et actualité des données5 Évaluation des systèmes : Examen de l'infrastructure de collecte, stockage et traitement des données Analyse des processus : Évaluation des méthodes de collecte, gestion et utilisation des données de santé et sécurité Évaluation des risques : Identification et priorisation des risques liés à la gestion des données2 Recommandations : Élaboration d'un plan d'action pour améliorer la maturité des données de santé et sécurité Ce service aide les organisations à développer une approche plus efficace et stratégique de la gestion des données de santé et sécurité, favorisant ainsi une meilleure prise de décision et une amélioration continue des pratiques dans ce domaine crucial.

GenAISafety's Adaptive System Updates service offers a comprehensive approach to evolving Generative AI applications based on user feedback and industry changes. This service includes: Feedback Collection and Analysis: Implementation of robust mechanisms to gather user feedback on GenAI application performance Utilization of advanced analytics to identify patterns and areas for improvement Iterative Updates: Development of regular updates based on analyzed feedback and emerging industry needs Implementation of enhancements to improve user experience and application effectiveness Regulatory Compliance: Continuous monitoring of industry standards and regulatory requirements Adaptation of the GenAI application to maintain alignment with evolving regulations The outcome is an adaptive GenAI application that evolves with industry changes and user feedback, maintaining high relevance and effectiveness. This service ensures that organizations can keep their AI systems up-to-date and compliant while meeting user needs

GenAISafety's Pilot Project Planning and Execution service offers organizations a structured approach to testing AI applications in Health, Safety, and Environment (HSE) contexts. This service includes: HSE Area Selection: Identifying a specific HSE process or area suitable for AI implementation, such as automated visual inspection for safety compliance or predictive analytics for risk assessment. Project Planning: Developing comprehensive plans outlining the pilot's scope, objectives, and success criteria. This includes defining metrics for evaluating the AI solution's effectiveness in enhancing safety measures. Execution and Monitoring: Implementing the AI solution in a controlled environment, with continuous monitoring and real-time adjustments to ensure optimal performance and safety. The outcome is a detailed pilot project report that provides insights into the AI application's effectiveness, lessons learned during implementation, and recommendations for scaling the solution across the organization's HSE operations. Le service de Planification et d'Exécution de Projet Pilote de GenAISafety offre aux organisations une approche structurée pour tester des applications d'IA dans le contexte de la Santé, Sécurité et Environnement (SSE). Ce service comprend : Sélection du Domaine SSE : Identification d'un processus ou domaine SSE spécifique adapté à l'implémentation de l'IA, comme l'inspection visuelle automatisée pour la conformité à la sécurité ou l'analyse prédictive pour l'évaluation des risques. Planification du Projet : Élaboration de plans détaillés définissant la portée, les objectifs et les critères de succès du pilote. Cela inclut la définition de métriques pour évaluer l'efficacité de la solution IA dans l'amélioration des mesures de sécurité. Exécution et Suivi : Mise en œuvre de la solution IA dans un environnement contrôlé, avec un suivi continu et des ajustements en temps réel pour assurer une performance et une sécurité optimales. Le résultat est un rapport détaillé du projet pilote qui fournit des insights sur l'efficacité de l'application IA, les leçons apprises lors de la mise en œuvre, et des recommandations pour étendre la solution à l'ensemble des opérations SSE de l'organisation.

Unlock the potential of artificial intelligence in occupational health and safety (OHS) with our comprehensive course focused on Custom Generative Pre-trained Transformers (GPTs). This tailored program is perfect for safety professionals eager to leverage AI without getting bogged down by technical details. Guided by Mario Deshaies, a seasoned AI strategist with extensive experience in HSE, you’ll explore the advanced capabilities of ChatGPT-4. Our practical learning approach ensures that complex concepts are accessible to all, regardless of your technical background. Through concise lessons and hands-on projects, you’ll learn how to apply ChatGPT-4 in real-world HSE scenarios, enhancing safety protocols and compliance measures. This course is your gateway to mastering AI technology and utilizing it to foster a safer and more efficient work environment. Content: Module 1 - GPT Foundations Lesson 1: Welcome & Preview (1:47) Lesson 2: What is GPT and How Does It Work? (2:28) Lesson 3: The Importance of Your Prompt & Data in HSE (5:58) Module 2 - How to Create a Custom GPT for HSE Lesson 1: How to Create a Custom GPT for HSE (9:55) Lesson 2: Building a Custom GPT for Safety Inspections - Example 1 (9:52) Lesson 3: Building a Custom GPT for Hazard Analysis - Example 2 (21:16) Lesson 4: Building a Custom GPT for Incident Reporting - Example 3 (16:21) Lesson 5: Ensuring Custom GPT Security in HSE Applications (6:18) Lesson 6: How to Use Multiple GPTs for Comprehensive Safety Management (2:35) Module 3 - GPT Monetization and The Future of Gen-AI in HSE Lesson 1: Identifying Use Cases and Value Propositions of GPT in HSE (13:55) Lesson 2: How to Monetize Your Custom GPT in HSE (9:52) Lesson 3: The Future of Generative AI in Occupational Health and Safety (11:09) Requirements: Prior experience with AI or programming is not required; however, an interest in learning about artificial intelligence and its application in HSE is essential! Who This Course is For: This course is designed for safety professionals, HSE managers, compliance officers, and anyone looking to enhance their workflow and safety measures through the use of custom GPTs. Whether you’re an industry expert or a newcomer with a keen interest in learning, this course is tailored just for you. Instructor: Mario Deshaies Guided by Mario Deshaies, an experienced AI strategist and mentor with extensive expertise in integrating AI into OHS processes.

GenAISafety's Comprehensive Evaluation and Testing Service ensures rigorous testing of AI applications designed for Health, Safety, and Environment (HSE) tasks in industry-specific contexts. This service includes: Key Activities: Thorough Testing of AI Applications: Evaluate the correctness, performance, and reliability of AI systems in handling HSE-specific tasks. Use real-world scenarios and datasets to assess the system’s effectiveness. Identification and Resolution of Issues: Detect gaps or issues in the AI model's performance. Implement solutions to ensure the system meets industry standards and requirements. Validation Against Industry Standards: Ensure the AI application aligns with regulatory compliance, safety protocols, and operational needs. Outcome: The result is fully tested and validated AI applications that are reliable, accurate, and ready for deployment in HSE environments. These applications enhance safety measures, improve compliance, and optimize operational efficiency.

Développement d’un Modèle IA Pré-Entraîné pour la Prévention des Accidents (HSE-HumanX & ViAI Prevention) Nous allons créer un modèle d’intelligence artificielle basé sur les données CNESST, INRS, et HSE-HumanX pour prédire et prévenir les accidents en entreposage. Ensuite, nous intégrerons ce modèle dans un chatbot de prévention en entrepôt pour une assistance en temps réel. 1️⃣ Développement du Modèle IA Pré-Entraîné 📌 Objectif : Prédire les accidents et recommander des actions préventives en analysant les données en temps réel (capteurs, historiques d’accidents, comportements des travailleurs). 🔗 Architecture du Modèle 1️⃣ Données d’entrée : 📊 Données CNESST & INRS (accidents par type, localisation, victime). 📡 Capteurs IoT (vitesse des engins, niveau de bruit, luminosité). 📅 Données temporelles (horaires de travail, saisonnalité des incidents). 2️⃣ Modèles utilisés : 🎯 Random Forest → Classification des risques (critique / modéré / faible). 📈 LSTM (Réseau Neuronal Récurrent) → Prédiction des périodes à haut risque. 🎥 CNN + SVM (Vision IA) → Analyse des vidéos pour détecter les comportements dangereux. 🗣️ NLP (Traitement du Langage Naturel) → Lecture automatique des rapports HSE. 3️⃣ Sorties du modèle : ✅ Score de risque (0-100%) pour un site donné. 📌 Recommandations d’actions immédiates (ajout de barrières, réduction vitesse engins). 🔔 Alerte automatisée vers Microsoft Teams ou Power BI.

English Description of GenAISafety Customized AI Strategy Development GenAISafety.online provides a Customized AI Strategy Development service tailored to align with an organization’s Health, Safety, and Environment (HSE) goals. This service ensures a structured and effective integration of AI into HSE practices through the following activities: Activities: Collaborate with HSE Leaders: Work alongside HSE professionals to define specific AI goals. Establish success metrics that align with organizational safety objectives and regulatory requirements. Develop an AI Implementation Roadmap: Create a detailed plan with clear timelines, milestones, and deliverables for AI adoption. Include recommendations for integrating AI into existing HSE workflows. Identify Suitable AI Technologies: Evaluate and recommend specific AI tools and solutions tailored to the organization's operational needs. Focus on technologies that enhance predictive analytics, real-time monitoring, and compliance automation. Outcome: The result is a comprehensive AI strategy document customized to the organization’s HSE needs. This document serves as a blueprint for implementing AI solutions, ensuring alignment with safety priorities, operational efficiency, and compliance standards.

Évaluation de l'ergonomie des postes de travail par IA

La formule d'abonnement RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche qui combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec une base de connaissances externe pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées. Voici les principaux éléments de cette formule : Base de connaissances : Une collection de documents, données ou informations pertinentes pour le domaine d'application spécifique. Système de récupération : Un mécanisme pour rechercher et extraire les informations les plus pertinentes de la base de connaissances en fonction de la requête de l'utilisateur. LLM préentraîné : Un modèle de langage généraliste capable de comprendre et de générer du texte. Intégration : Un processus qui combine les informations récupérées avec la requête de l'utilisateur pour créer un prompt enrichi pour le LLM. Génération de réponse : Le LLM utilise le prompt enrichi pour générer une réponse informée et contextuellement pertinente. Cette approche permet d'obtenir des réponses plus précises et à jour, en s'appuyant sur des informations spécifiques tout en bénéficiant des capacités de compréhension et de génération du LLM. Elle est particulièrement utile pour les applications nécessitant des connaissances spécialisées ou des informations fréquemment mises à jour.

La CNESST maintient une priorité sur les risques prédominants.Les services suivants de GenAISafety s'alignent avec cet objectif : Détection automatisée du port d'équipements de protection individuelle (EPI) Analyse posturale en temps réel par vision par ordinateur Prédiction des accidents du travail basée sur l'historique des données