Explication des solutions SquadrAI Agentic de GenAISafety

18 févr.7 min de lecture

Explication des solutions SquadrAI Agentic de GenAISafety

Solutions SquadrAI Agentic de GenAISafety : Une révolution dans la gestion prédictive des risques professionnels

Les solutions SquadrAI Agentic développées par GenAISafety représentent une avancée majeure dans l’application de l’intelligence artificielle générative et agentique à la prévention des accidents du travail et à l’optimisation de la sécurité en entreprise.

Fondées sur une architecture hybride combinant des modèles génératifs (LLM) et des systèmes autonomes d’analyse décisionnelle, ces solutions redéfinissent les paradigmes traditionnels de la gestion des risques en milieu professionnel.

SqudrAI Hugo in action

Architecture technique des solutions SquadrAI

Couche de perception multicapteur
Le système intègre une réseau hétérogène de capteurs comprenant :
Des caméras intelligentes avec vision 3D pour l’analyse ergonomique posturale
Des dispositifs de suivi biométrique (fréquence cardiaque, température corporelle)
Des détecteurs environnementaux (gaz, particules, décibels)
Des modules IoT de suivi des équipements de protection individuelle

Cette infrastructure génère un flux de données multivariées à raison de 2,3 To/jour pour une usine moyenne, traité en temps réel par des algorithmes de fusion sensorielle.

Au cœur du système, un réseau de neurones graphiques (GNN) modélise les interactions entre les éléments suivants

Les solutions SquadrAI Agentic de GenAISafety incarnent une convergence unique entre l’IA générative et les systèmes autonomes, redéfinissant les frontières de la prévention des risques professionnels. Leur capacité à anticiper les dangers tout en s’adaptant dynamiquement aux spécificités opérationnelles offre un avantage compétitif majeur pour les entreprises québécoises confrontées à des environnements de travail complexes

Composant	Explication
Agentic AI	Contrairement aux modèles IA classiques, Agentic AI permet aux systèmes de prendre des décisions autonomes et d'agir dynamiquement en fonction des besoins des utilisateurs. Ces agents appellent des outils, récupèrent des informations et effectuent des choix éclairés, contrairement à la simple génération de réponses comme le font les IA traditionnelles.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	RAG combine génération de texte avec la récupération d’informations externes, garantissant des réponses plus précises et fiables. Les LLMs classiques ont des limites, comme la hallucination (création de réponses incorrectes) et les difficultés avec des données en temps réel ou spécifiques. RAG résout ces problèmes en enrichissant les réponses des LLMs avec des données fiables provenant de bases de données externes, bases relationnelles, et stockages vectoriels.
Agentic RAG : La Puissance Combinée	Agentic RAG intègre des agents IA autonomes qui recherchent et récupèrent des informations à partir de diverses bases de données. Ces agents utilisent aussi des outils spécialisés comme des moteurs de recherche, des bases vectorielles, et des interpréteurs de code pour effectuer des tâches complexes. Cette approche permet une prise de décision plus précise et contextuelle et élimine les hallucinations IA.
Pourquoi c’est important ?	Agentic RAG révolutionne l’utilisation de l’IA dans des domaines comme recherche, automatisation, support client, et intelligence d’entreprise. Elle garantit : - Des réponses plus fiables et précises, - Moins d’hallucinations IA, - Une prise de décision plus contextuelle, - Une intégration fluide des outils et une automatisation efficace.
L’Avenir de l’IA	L'avenir de l’IA ne repose pas uniquement sur des modèles plus grands, mais sur des systèmes intelligents et autonomes capables de raisonner, récupérer des informations et agir de manière optimale, améliorant ainsi l’efficacité de l’IA pour diverses applications.

Produits de la GenAISafety Agentic SquadrAI Suite.

Voici un tableau explicatif des produits visibles dans l'image et leur lien avec les principes d'Agentic AI et de RAG, basé sur le contenu de la discussion précédente.

Produit	Application des Principes d'Agentic AI et RAG
EquinAI	Agentic AI permet à EquinAI d'analyser les comportements de sécurité des employés en temps réel. RAG enrichit cette analyse en récupérant des données externes sur les pratiques sécuritaires et les standards de l'industrie pour garantir des recommandations adaptées et actuelles.
TrainSafe	Agentic AI dans TrainSafe permet de simuler des scénarios de formation, offrant une expérience d'apprentissage interactive et en temps réel. RAG soutient cette fonctionnalité en enrichissant les simulations avec des données contextuelles spécifiques à l’environnement de travail.
IncidentAI	Agentic AI permet à IncidentAI de détecter, analyser et recommander des actions suite à des incidents en temps réel. RAG permet de récupérer et d'intégrer des rapports d'incidents passés et des réglementations externes pour affiner les réponses et les prédictions.
HazardBot	Grâce à Agentic AI, HazardBot peut évaluer les risques en temps réel, détecter des zones dangereuses et prendre des mesures appropriées. RAG enrichit cette détection en interrogeant des bases de données externes pour obtenir des informations actualisées et spécifiques sur les dangers.
CompliGuard	Agentic AI aide CompliGuard à évaluer et à recommander des actions pour assurer la conformité réglementaire en matière de sécurité. RAG récupère des informations externes sur les changements réglementaires et les meilleures pratiques pour maintenir la conformité.
HSE-HumanX	Agentic AI dans HSE-HumanX aide à analyser les données HSE avec un focus particulier sur l'éthique, la transparence et la responsabilité. RAG permet d'accéder aux réglementations et de comparer les normes internationales pour garantir la conformité et la performance des recommandations.

Résumé des principes appliqués :

Agentic AI dans chaque produit permet une prise de décision autonome, en exécutant des tâches complexes avec une précision accrue.
RAG améliore l'intelligence de ces agents en permettant la récupération de données externes, garantissant des réponses plus fiables et en offrant une prédiction précise des risques et incidents grâce à l'enrichissement des informations en temps réel. Cela permet une meilleure personnalisation des solutions et des recommandations adaptées aux besoins des entreprises.

Tableau explicatif des produits avec Agentic AI et RAG :

Produit	Application des Principes d'Agentic AI et RAG
Agent IA – SafetyGPT-Ethica	Agentic AI dans SafetyGPT-Ethica permet de prendre des décisions basées sur des critères éthiques dans la gestion des risques. RAG est utilisé pour récupérer des documents et des normes externes pour garantir des décisions éthiques et conformes aux meilleures pratiques.
Agent IA – SafetyGPT-Bridge	Agentic AI dans SafetyGPT-Bridge aide à combler le fossé entre les risques psychosociaux et les solutions de sécurité, utilisant des outils d'analyse avancée pour évaluer l'impact des tâches. RAG soutient cela en enrichissant l'analyse avec des données externes sur les tendances du bien-être des employés.
Agent IA – SafetyGPT-Guardian	Agentic AI dans SafetyGPT-Guardian permet de surveiller et de conseiller en temps réel sur les risques de stress et les conditions de travail. RAG est utilisé pour récupérer des informations sur les meilleures pratiques et des données externes concernant la gestion du stress en milieu de travail.
Agent IA – SafetyGPT-Insight	Agentic AI dans SafetyGPT-Insight aide à l'analyse approfondie des risques liés à la sécurité et au stress, en générant des recommandations spécifiques. RAG enrichit cette analyse en intégrant des données externes, ce qui permet d'améliorer la pertinence des informations fournies aux utilisateurs.
GenAISafety Suite	Agentic AI dans la GenAISafety Suite aide à coordonner les différentes solutions AI pour une gestion optimisée des risques en intégrant l'intelligence autonome. RAG permet d'enrichir les recommandations avec des informations actualisées sur les tendances réglementaires et industrielles.
SquadAI Hugo AI CoSS	Agentic AI dans SquadAI Hugo AI CoSS permet de superviser et d'agir sur des situations de sécurité et de gestion des risques. RAG récupère des informations contextuelles pour offrir une gestion proactive des risques, en combinant l'intelligence des LLM avec des outils externes pour maximiser l'efficacité des actions.

Résumé :

Agentic AI est utilisé dans ces solutions pour offrir des capacités autonomes, permettant aux agents d'analyser, de prédire et d'agir sur des situations de sécurité et de gestion des risques en utilisant des outils externes pour améliorer la précision et la pertinence des décisions.
RAG améliore cette approche en récupérant des données externes à partir de bases de données, de rapports d'incidents ou de normes industrielles, afin d'enrichir les réponses des agents, garantissant des réponses précises, actuelles et adaptées aux besoins spécifiques de l'entreprise.

Exemple de Flow avec SquadAI en utilisant Agentic AI + RAG

Le diagramme de workflow Agentic AI RAG décrit un processus dans lequel les outils et agents AI peuvent interagir avec des bases de données et des modèles d'apprentissage automatique pour récupérer et générer des informations pertinentes en temps réel. Basé sur ce principe, voici un exemple appliqué à un produit de la suite SquadAI dans le domaine de la gestion des risques HSE, en utilisant les concepts du diagramme pour une application pratique.

Exemple de Flow avec SquadAI en utilisant Agentic AI + RAG

Étape	Action	Technologies utilisées
1. Utilisateur envoie une demande (User Request)	L'utilisateur pose une question spécifique sur la gestion des risques HSE. Par exemple, "Quel est le risque d'accident lié à la manutention en hauteur aujourd'hui?"	Agent d'IA, Interface utilisateur (chatbot)
2. Recherche de Similarité (Similarity Search)	Le système effectue une recherche sur les bases de données (par exemple, bases de données de rapports d'incidents passés, réglementations HSE).	Outil de recherche, Base de données relationnelle/Vectorielle
3. Extraction de données non structurées (Unstructured Data Sources)	Le système collecte des documents et des rapports sur des incidents passés, des normes de sécurité, des évaluations des risques.	Outils d'extraction de données (rapports, images, vidéos)
4. Chunking des données (Chunking Strategies)	Les données extraites sont découpées en segments significatifs pour être analysées de manière plus ciblée : sémantique, paragraphe, récursif.	Stratégies de Chunking, Modèle d'Embedding
5. Appel au modèle LLM (LLM Calling Tool)	Les segments sont ensuite envoyés au modèle LLM qui génère une réponse contextuelle sur la gestion des risques.	LLM, Outil d'appel de modèle
6. Récupération d'informations externes (Search Tool)	Le système fait un appel à des bases externes, par exemple, pour récupérer des données en temps réel sur les conditions de sécurité ou les statistiques récentes.	Outil de recherche externe, Base de données Blob
7. Génération de réponse (Agent Response)	L'agent génère une réponse à la question de l'utilisateur, incluant des recommandations basées sur les données et les informations extraites.	Agent d'IA, Outil de stockage vectoriel
8. Feedback et apprentissage continu	Le système collecte le feedback de l'utilisateur pour améliorer la précision de ses réponses futures.	Apprentissage continu, Feedback hu