Research Results

Description: Conduct a thorough audit of existing HSE data sources, assessing availability, relevance, and quality. Clean and structure data to ensure it is suitable for AI model training and implementation. Develop a data governance framework to maintain data integrity and security. Outcome: A comprehensive and well-prepared data set ready for AI model training and application.

Evaluates an organization's readiness to adopt AI in health, safety, and environment (HSE) practices. Identifies key areas where AI can enhance safety and risk management. Defines specific, measurable goals for AI implementation in HSE. Outcome: A comprehensive needs analysis report outlining potential areas where AI can enhance HSE practices.

Activities: Select a specific HSE area or process for the pilot project. Develop project plans, including scope, objectives, and success criteria. Execute the pilot project with ongoing monitoring and adjustments. Outcome: A pilot project report detailing findings, lessons learned, and recommendations for full-scale AI implementation.

Description: This package offers natural language processing tools to monitor and verify companies' compliance with safety regulations. It allows analyzing vast corpora of data to quickly identify compliance gaps. Applications: Monitoring of OHS regulations and standards Analysis of internal safety policies Automatic detection of compliance gaps Technologies: NLP, Regulatory AI, Text Mining

Ce service se concentre sur la préparation et l'optimisation des jeux de données utilisés pour le fine-tuning. Il inclut des processus de nettoyage, d'annotation et de sélection des données les plus pertinentes, assurant ainsi la qualité et la pertinence des informations utilisées pour spécialiser le LLM. Ces services combinent différentes approches d'entraînement avancées pour transformer des LLM généralistes en outils sur mesure, hautement performants dans le domaine de la sécurité industrielle et de la gestion des risques. NLP avancé Application : Analyse et sélection des données les plus pertinentes pour l'entraînement spécifique à la sécurité industrielle. Apprentissage multimodal Application : Préparation et annotation de datasets multimodaux pour un entraînement optimal sur les risques visuels et textuels. Modélisation générative Application : Création de datasets synthétiques pour compléter les données réelles et améliorer la robustesse du modèle. Fine-tuning Application : Optimisation des jeux de données pour un fine-tuning efficace sur les problématiques spécifiques du client. Génération de rapports Application : Création automatisée de rapports détaillés sur la qualité et la pertinence des données d'entraînement utilisées.

Description: Evaluate various Large Language Models (LLMs) based on their performance, cost, and adaptability to specific industry HSE needs. Customize selected AI models to align with industry-specific safety standards and requirements. Incorporate domain-specific knowledge to enhance model accuracy and relevance. Outcome: Selection of the most suitable and customized AI models for the industry’s HSE applications.

Description: Through machine learning, this package uses AI to predict incidents and risks in the workplace based on historical and real-time data. This service helps in proactive decision-making and continuous improvement of safety measures. Applications: Prediction of accident risks Real-time optimization of OHS processes Monitoring and tracking of risky behaviors Technologies: Machine Learning, Predictive Models, Big Data Analytics Predictive Analytics for Risk Management Description: Grâce à l'apprentissage automatique (machine learning), ce package utilise l'IA pour prédire les incidents et les risques sur le lieu de travail en se basant sur des données historiques et en temps réel. Ce service aide à la prise de décision proactive et à l'amélioration continue des mesures de sécurité. Applications: Prédiction des risques d'accidents Optimisation des processus SST en temps réel Surveillance et suivi des comportements à risque Technologies: Machine Learning, Modèles prédictifs, Analyse de données Big Data

GenAISafety offre un outil permettant aux clients de personnaliser leur LLM via des instructions spécifiques. Cette approche de "réglage fin par instructions supervisées" permet d'adapter rapidement le modèle à des cas d'usage particuliers sans nécessiter un réentraînement complet. NLP avancé Application : Interprétation précise des instructions spécifiques du client pour personnaliser le comportement du modèle. Apprentissage multimodal Application : Adaptation du modèle aux formats de données spécifiques du client (texte, image, audio) via des instructions. Modélisation générative Application : Génération de procédures de sécurité sur mesure basées sur les instructions spécifiques de l'entreprise. Fine-tuning Application : Ajustement rapide du modèle aux cas d'usage particuliers sans réentraînement complet. Traduction automatique Application : Personnalisation du modèle pour traduire les instructions de sécurité dans les langues spécifiques utilisées par le client.

Développement d'Agents RAG pour la Performance Sécuritaire Ce que vous apprendrez : Découvrir comment les systèmes d'IA augmentée par récupération (RAG) peuvent intégrer des réglementations de sécurité et des données de conformité dans des modèles d'IA. Apprendre à développer des agents RAG qui combinent des données de sécurité en temps réel récupérées avec des grands modèles de langage (LLM) pour améliorer la prévention des incidents et la prise de décision en matière de sécurité. Comprendre comment les réseaux neuronaux apprennent à partir des données et comment cela peut être appliqué à la création de systèmes d'IA axés sur la détection des dangers en temps réel et la sécurité des travailleurs.

Description: Implement real-time monitoring systems to track GenAI application performance, user satisfaction, and operational efficiency. Develop custom dashboards for stakeholders to view key performance indicators (KPIs) and analytics. Provide regular reports and insights to inform decision-making and ensure optimal application performance. Outcome: Continuous visibility into GenAI application performance, enabling proactive management and optimization.

Service: Adaptive System Updates Description: Gather and analyze user feedback to identify areas for improvement in the GenAI application. Implement iterative updates and enhancements based on evolving industry needs and user experiences. Ensure the GenAI application remains aligned with industry standards and regulatory requirements. Outcome: An adaptive GenAI application that evolves with industry changes and user feedback, maintaining high relevance and effectiveness.

Description: Our AI-based chatbot solutions allow companies to create conversational interfaces adapted to risk management. These interactive systems can respond in real-time to employee questions and provide practical safety advice. Applications: Virtual assistance for OHS training Automatic responses to compliance questions Real-time incident tracking via chatbot Technologies: NLP (Natural Language Processing), GPT, Conversational AI Description: Nos solutions de chatbots basés sur l'IA permettent aux entreprises de créer des interfaces conversationnelles adaptées à la gestion des risques. Ces systèmes interactifs peuvent répondre en temps réel aux questions des employés et fournir des conseils pratiques sur la sécurité. Applications: Assistance virtuelle pour la formation en SST Réponses automatiques aux questions de conformité Suivi des incidents en temps réel via un chatbot Technologies: NLP (Natural Language Processing), GPT, IA conversationnelle