Ontologies OWL pour la Gestion des Connaissances en SST

Ontologies OWL pour la Gestion des Connaissances en SST

Vue d'ensemble :

Le projet dirigé par Mario Deshaies utilise les ontologies OWL pour structurer et formaliser les connaissances en santé et sécurité au travail (SST). Cette approche permet de modéliser de manière précise les concepts, relations et règles SST afin d'assurer une meilleure compréhension et gestion des risques.

Technologies Utilisées :

Ontologies OWL : Structuration des connaissances SST de manière interopérable.
Raisonneurs OWL (Pellet, HermiT) pour des inférences automatisées.
Intégration de SNOMED et CIM pour enrichir la couverture des connaissances.

Défis :

Interopérabilité avec d'autres systèmes et réutilisation des ontologies.
Raisonnement Automatisé pour détecter les incohérences et proposer des mesures correctives.

Objectifs :

Amélioration de la Gestion des Risques : Structurer les connaissances pour une meilleure évaluation des risques et des décisions plus éclairées.
Formation et Sensibilisation : Développer des outils pédagogiques avec un langage partagé pour améliorer la communication et la sensibilisation en SST.

Stratégie de Mise en Œuvre :

Gestion Dynamique des Connaissances : Mise à jour continue des connaissances pour s'adapter aux évolutions.
Aide à la Décision : Utilisation d'une base de connaissances formelle pour soutenir la prise de décision.

Évaluation et Métriques :

Indicateurs de Performance : Réduction des incidents, automatisation des audits, engagement accru des employés.
Suivi Continu : Adaptation basée sur les retours des utilisateurs.

Conclusion :
Le projet sur les ontologies OWL apporte une nouvelle perspective à la gestion des connaissances en SST, favorisant une meilleure gestion des risques, une prise de décision informée, et une adaptation proactive aux nouvelles réglementations, renforçant ainsi la prévention des accidents au sein des organisations.