🤖Comment les LLM HSE-HumanX et ViAI Prevention Peuvent Fonctionner de Manière Indépendante et en Copilotage
Le post aborde l'utilisation de l'IA, notamment les LLM (Large Language Models), dans le domaine de la santé, sécurité et environnement (HSE). Il explore comment ces technologies peuvent fonctionner de manière indépendante et en synergie pour améliorer la prévention et la gestion des risques en entreprise.
Les principaux points du post sont :
L'utilisation de LLM pour analyser et interpréter les données HSE
L'intégration de l'IA dans les processus de sécurité et de prévention
La combinaison de différentes technologies d'IA pour une approche plus complète
HSE-HumanX et ViAI Prevention sont des modèles linguistiques spécialisés (LLM - Large Language Models) dédiés à la prédiction et prévention des accidents en milieu industriel, notamment en entreposage.
Ils peuvent fonctionner de manière indépendante ou être intégrés dans un environnement interactif à travers :
✅ Une API autonome (exploitation par des systèmes tiers).
✅ Un chatbot conversationnel (assistance en temps réel).
✅ Des copilotes intelligents basés sur les rôles (superviseurs, caristes, HSE).
✅ Une intégration aux bases de données et capteurs en temps réel (via un graphe de connaissances).
🛠️ 1. Fonctionnement en API Indépendante
📌 Objectif : Rendre les modèles accessibles aux systèmes existants
L'API permet aux systèmes de gestion de la sécurité, aux ERP, et aux plateformes IoT d'accéder aux capacités d'analyse et de prédiction des LLM sans dépendre d’une interface utilisateur spécifique.
🔗 Architecture API
1️⃣ Requête API : Une application tierce envoie une requête JSON contenant les données de l’environnement de travail (ex. conditions météo, équipements, comportements des travailleurs).
2️⃣ Traitement par le LLM :
HSE-HumanX analyse les facteurs humains et organisationnels.
ViAI Prevention identifie les risques basés sur des modèles prédictifs.
3️⃣ Réponse API : L’API renvoie un score de risque et une recommandation de prévention.
💬 2. Intégration sous forme de Chatbot
📌 Objectif : Assistance en temps réel aux travailleurs et responsables HSE
Un chatbot basé sur les LLM peut offrir une interaction dynamique avec les superviseurs, les caristes et les responsables sécurité pour :
✅ Poser des questions sur les risques en fonction des situations.
✅ Recevoir des recommandations instantanées basées sur des scénarios en temps réel.
✅ Récupérer des statistiques et tendances d’accidents.
🔗 Scénario d’utilisation du chatbot
👷 Cariste : "Je dois manœuvrer un chariot en marche arrière dans l’Allée B. Y a-t-il un risque ?"
🤖 Chatbot HSE-HumanX : "Attention, 49% des accidents de chariots en marche arrière surviennent dans des allées étroites. Installez des miroirs convexes et activez votre alarme sonore."
📌 Technologies utilisées :
Chatbot sur Microsoft Teams, Slack ou WhatsApp.
Déclenchement vocal via assistants connectés (Alexa for Business, Google Assistant).
Mode hors ligne disponible pour les environnements industriels isolés.
✅ Avantage : Réduction des erreurs humaines en fournissant des recommandations instantanées et précises.
🏗️ 3. Copilotes Intelligents SquadrAI Basés sur les Rôles
📌 Objectif : Adapter les recommandations en fonction des responsabilités
Un copilote IA agit comme un assistant intelligent personnalisé selon le rôle de l’utilisateur dans l’entreprise.
🔗 Exemples de copilotes spécialisés
Copilote | Utilisateur | Fonctions IA |
🏭 Copilote Opérations | Responsable de la logistique | Optimise la circulation des engins et réduit les zones de congestion. |
🦺 Copilote HSE | Responsable sécurité | Identifie les risques, propose des formations et génère des rapports d’audits. |
🚛 Copilote Cariste | Conducteur d’engins | Détecte les risques en temps réel et ajuste les protocoles de manœuvre. |
🎯 Exemple d’utilisation :
Superviseur HSE : "Quels sont les 3 plus grands risques aujourd’hui dans l’entrepôt ?"
🤖 Copilote HSE-HumanX : "1. Glissades sur les quais (83% de risque). 2. Collisions en zone B (92%). 3. Fatigue des trav
ailleurs (74%). Recommandation : Vérification des sols + pauses obligatoires."
✅ Avantage : Personnalisation et adaptation aux responsabilités de chaque acteur.
🔗 4. Intégration en Temps Réel via un Graphe de Connaissances
📌 Objectif : Connecter le modèle aux bases de données et capteurs IoT
Le graphe de connaissances permet une intégration fluide des données en temps réel en connectant :
✅ Les données historiques des accidents et du reporting des risques sst .
✅ Les capteurs IoT (température, humidité, vitesse des engins).
✅ Les systèmes d’alerte en entrepôt (caméras, alarmes sonores).
🔗 Architecture du Graphe de Connaissances
1️⃣ Collecte des données en temps réel depuis les capteurs et bases de données.
2️⃣ Analyse des corrélations avec les historiques d’accidents.
3️⃣ Prédiction et prévention immédiate grâce aux LLM.
4️⃣ Recommandation envoyée aux équipes via chatbot, copilote ou API.
📌 Exemple en temps réel :
Un capteur détecte une vitesse excessive d’un chariot élévateur dans l’Allée C.
HSE-HumanX analyse les tendances passées et identifie un risque de collision à 88%.
Le copilote envoie une alerte au cariste et au superviseur.
Une action préventive est automatiquement recommandée.
✅ Avantage : Prédiction en temps réel et réduction des délais de réaction.
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