Les grands modèles de langage, ou GML, également connus sous le nom de Large Language Models (LLM) en anglais, sont au cœur des innovations dans le domaine de l'intelligence artificielle conversationnelle.
Utilisés notamment par GenAISafety, ces modèles permettent une analyse et une génération de textes de haut niveau, adaptés aux besoins de la gestion des risques en santé et sécurité au travail. Voici une vue d'ensemble des termes clés et des concepts associés à ces modèles, ainsi que des exemples spécifiques illustrant leur utilisation dans GenAISafety.
Terminologie Française et Applications
Termes Principaux :
Grand Modèle de Langage (GML)
GenAISafety utilise un GML pour analyser des rapports d'accidents, identifier des tendances et générer des recommandations préventives personnalisées basées sur un corpus étendu de données réglementaires et historiques.
Grand Modèle Linguistique / Grand Modèle de Langue
Ces modèles permettent à GenAISafety de comprendre la langue française dans toute sa complexité, facilitant une réponse contextualisée aux questions des gestionnaires SST. Par exemple, le système peut expliquer les détails de l'article 349 du RSST en fonction de la situation décrite par l’utilisateur.
Modèle de Langage de Grande Taille (MLGT) / Modèle Massif de Langage
Grâce à ce type de modèle massif, GenAISafety est capable de gérer de grandes quantités de données textuelles provenant de réglementations SST, de rapports d’audits, et de rapports d’inspection des équipements, en fournissant des analyses détaillées et contextualisées.
Concepts Associés :
Intelligence Artificielle (IA) Conversationnelle
GenAISafety intègre une IA conversationnelle pour assister les gestionnaires de sécurité en temps réel. Par exemple, un responsable SST peut interroger le système sur la conformité des pratiques de levage, et l’IA répondra en se basant sur les exigences de la norme CSA B335.
Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN)
Le TALN est utilisé pour comprendre et analyser les descriptions des incidents sur les chantiers. GenAISafety peut extraire des informations essentielles à partir de rapports complexes, tels que les facteurs qui ont contribué à une blessure spécifique.
Apprentissage Profond / Réseau de Neurones
GenAISafety s'appuie sur des réseaux de neurones profonds pour traiter les données de sécurité et générer des recommandations. Par exemple, il peut apprendre les séquences d’événements qui mènent le plus souvent aux accidents de manutention et proposer des actions préventives.
Embedding (Représentation Vectorielle)
Les embeddings permettent de convertir des textes (comme des rapports d'incidents) en vecteurs numériques, facilitant ainsi la recherche de similitudes entre différents cas. GenAISafety peut ainsi repérer des incidents passés similaires pour formuler des recommandations spécifiques.
Reconnaissance d'Entités
La reconnaissance d’entités permet d’identifier des éléments importants dans le texte, comme les noms des équipements ou des substances dangereuses. Par exemple, lors de l’analyse d’un rapport d’accident, GenAISafety peut automatiquement repérer qu’un "chariot élévateur" est en cause.
Hallucination (Génération d'Informations Non Fondées)
GenAISafety a des mécanismes intégrés pour éviter les hallucinations et vérifier l'exactitude des informations fournies, particulièrement lorsque la sécurité des travailleurs est en jeu. Par exemple, le système évite de générer des recommandations qui ne reposeraient sur aucune source réglementaire validée.
Terminologie Anglaise et Concepts Associés
Main Terms:
Large Language Model (LLM)
GenAISafety uses LLMs to provide contextual answers to safety managers, assisting them in complying with occupational health regulations, such as those set by OSHA or ISO 45001.
Large Language Model Pre-training
The pre-training phase involves training GenAISafety on a large dataset including Canadian health and safety laws and best practices, allowing it to generalize well across a variety of safety-related topics.
Associated Concepts:
Natural Language Processing (NLP)
NLP allows GenAISafety to interpret incident reports in both English and French, enabling bilingual compliance checks and enhancing cross-border safety solutions.
Deep Learning / Neural Network
Deep learning models form the basis of GenAISafety’s ability to recognize patterns in workplace incidents, helping to predict possible future occurrences and prevent them through targeted interventions.
Embedding / Entity Recognition / Hallucination
Embeddings and entity recognition are used to structure data from large safety databases, while hallucination mitigation ensures that generated recommendations are always based on verified information.
Caractéristiques Techniques des GML et Applications de GenAISafety
Nombre de Paramètres
Les GML utilisés par GenAISafety sont composés de milliards de paramètres, leur permettant de comprendre des contextes complexes en matière de sécurité, comme l’analyse des interactions entre piétons et chariots élévateurs.
Architecture : Transformeurs
GenAISafety est basé sur une architecture de transformeurs qui lui permet d’analyser rapidement les informations contextuelles complexes, par exemple lorsqu'il s'agit d'identifier des séquences critiques dans les opérations de transbordement sur les quais.
Apprentissage Auto-Supervisé
GenAISafety est entraîné sur des textes réglementaires, des données d’incidents et des rapports d’inspection, en utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour assimiler des connaissances sans avoir besoin de chaque donnée étiquetée individuellement.
Lois d’Échelle
En utilisant les lois d’échelle, GenAISafety ajuste la taille de ses modèles et la quantité de données nécessaires pour atteindre des performances optimales sur des tâches comme l’analyse des risques SST dans des contextes spécifiques, comme la construction ou l'industrie métallurgique.
Analyse Lexicale
GenAISafety applique une analyse lexicale pour convertir le texte brut des rapports d’incidents en listes de vecteurs, facilitant ainsi le traitement par le réseau de neurones et permettant une compréhension profonde des causes sous-jacentes aux incidents.
Réglage par Instructions
Le réglage par instructions est utilisé pour adapter le comportement du modèle à des tâches spécifiques en SST. Par exemple, il permet à GenAISafety de fournir des recommandations spécifiques pour la prévention des chutes sur des plateformes de travail, conformément à la norme CSA Z259.
Cadre technologique | GenAISafety
Cette page présente le cadre technologique utilisé par GenAISafety pour offrir des solutions d'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la gestion des risques en santé, sécurité et environnement (SSE). L'entreprise s'appuie sur des technologies avancées, comme le traitement d'images, les chatbots et les données synthétiques, pour améliorer la sécurité sur les lieux de travail. Leur modèle technologique repose sur des solutions telles que le SaaS (Software as a Service) et le BaaS (Backend as a Service), ainsi que des magasins d'applications d'IA.
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