Votre question semble porter sur la capacité des modèles de langage de grande taille (Large Language Models, ou LLM) à travailler avec des faits dans le domaine de la santé, sécurité, et environnement (SSE). Voici comment SafeEval-LLM aborde ce défi, en réponse aux enjeux uniques posés par l'utilisation des LLM dans des environnements où l'adhésion stricte aux faits est cruciale, comme c'est le cas avec la LSST, le RSST, et le cadre réglementaire de la CNESST.
Les modèles de langage de grande taille (LLM) peuvent-ils réellement gérer des faits précis en matière de santé, sécurité et environnement (SSE) ? SafeEval-LLM propose une approche innovante pour garantir l'adhésion stricte aux normes et réglementations, cruciales dans ce domaine.
1. Vérification et validation factuelle
SafeEval-LLM intègre des mécanismes de vérification pour que les faits utilisés par les LLM soient vérifiés et validés. Plutôt que de se fier uniquement aux informations générées automatiquement,
SafeEval-LLM s'appuie sur des référentiels de données factuelles et des bases de connaissances constamment mises à jour, en particulier dans des domaines critiques comme la santé et la sécurité au travail.
Cela limite les risques de distorsion des faits et garantit que les informations utilisées par le modèle sont alignées sur les sources fiables, tout comme on exige que les informations en SSE soient alignées avec le cadre réglementaire de la CNESST, la LSST et le RSST.
2. Approche de contextualisation factuelle
Les LLM peuvent parfois privilégier la fluidité du langage au détriment de la précision des faits, mais
SafeEval-LLM intègre un module de contextualisation pour chaque fait utilisé, vérifiant si celui-ci est conforme au contexte spécifique de la tâche.
Par exemple, un fait concernant le Code de sécurité de la construction sera évalué dans son contexte précis d'application. Cette démarche aide à détecter et corriger les incohérences, en veillant à ce que les faits respectent les particularités réglementaires locales en SSE.
3. Gestion des "hallucinations"
LLM peuvent générer des informations qui semblent plausibles, mais qui sont en réalité incorrectes—un phénomène appelé "hallucination".
SafeEval-LLM identifie et marque ces faits douteux ou ambigus, signalant toute information qui pourrait nécessiter une validation humaine.
Ce processus est renforcé par des indicateurs de confiance intégrés aux réponses, permettant aux utilisateurs de savoir quand une double vérification est nécessaire. C’est un peu comme lorsqu’un superviseur SSE doit valider des données sur le terrain en s’assurant de leur conformité avec le RSST.
4. Formation sur des données orientées vers des faits et des cas réels
SafeEval-LLM est entraîné avec des données qui mettent l’accent sur des cas réels et des situations concrètes, comme la méthode d'enseignement basée sur des cas qu’on utilise en formation sur la sécurité de la construction.
Le modèle apprend à partir de scénarios historiques de sécurité au travail et de documents validés par des régulateurs tels que la CNESST. Ainsi, SafeEval-LLM renforce sa capacité à raisonner et à générer des réponses fondées sur des faits établis, en intégrant des réglementations spécifiques comme celles du Code de sécurité de la construction et du RSST.
Exemples concrets
SafeEval-LLM évalue et optimise divers modèles d'intelligence artificielle (IA) pour garantir leur efficacité, leur sécurité et leur conformité dans des environnements critiques comme la santé et sécurité au travail (SST).
Voici des exemples concrets de modèles que SafeEval-LLM peut évaluer et optimiser dans le domaine de la construction et de la sécurité au travail 1. Modèles de prédiction des risques d'accidents
Description : Ces modèles analysent des données de terrain (comme les conditions météorologiques, l'historique des incidents et la configuration des chantiers) pour anticiper les risques d'accidents.
Exemple d'évaluation par SafeEval-LLM : SafeEval-LLM mesure la précision de ces modèles en détectant les risques comme les chutes de hauteur, les accidents de levage ou les glissades. Il évalue également la capacité d’explicabilité, en s’assurant que les prédictions sont compréhensibles pour les superviseurs, permettant une prise de décision rapide et éclairée.
2. Modèles d'optimisation des protocoles d'évacuation d'urgence
Description : Ces modèles sont conçus pour simuler des situations d'urgence, comme les incendies, et optimiser les procédures d'évacuation en temps réel.
Exemple d'évaluation par SafeEval-LLM : SafeEval-LLM teste ces modèles dans différents scénarios, en s'assurant qu'ils respectent les plans de sécurité et les réglementations locales. Il analyse la robustesse des recommandations et mesure la réactivité du modèle face à des situations variables (par exemple, changement de direction du feu). Cela permet de valider que les recommandations d’évacuation sont adaptées aux configurations réelles des chantiers.
3. Modèles de jumeaux numériques pour la gestion de chantier (BIM)
Description : Ces modèles créent une réplique numérique des chantiers (BIM : Building Information Modeling) pour surveiller en temps réel les activités, la progression des travaux et les risques potentiels.
Exemple d'évaluation par SafeEval-LLM : SafeEval-LLM évalue la qualité des données simulées et la fiabilité des alertes générées par le modèle. Par exemple, il peut vérifier si les alertes concernant les zones à risque élevé (grues, structures temporaires) sont justifiées et suffisamment précises. SafeEval-LLM optimise ces modèles pour qu’ils fournissent des informations pertinentes aux équipes en charge de la sécurité.
4. Modèles de suivi de la santé des travailleurs et de prévention des troubles musculo-squelettiques (TMS)
Description : Ces modèles surveillent la santé des travailleurs en analysant des données biométriques, de posture et de mouvements pour prévenir les troubles musculo-squelettiques.
Exemple d'évaluation par SafeEval-LLM : SafeEval-LLM vérifie l’efficacité de ces modèles à détecter les signes précoces de fatigue ou de mouvements à risque, en assurant que les recommandations respectent la confidentialité des données biométriques. Il évalue aussi la fiabilité des alertes pour que les interventions soient pertinentes, et aide à ajuster les paramètres du modèle pour éviter les fausses alertes.
5.HSMS AI Transformer
Description : HSMS AI Transformer est un modèle conçu pour gérer et améliorer les systèmes de gestion de la sécurité et de la santé au travail (Health and Safety Management Systems - HSMS). Il automatise les tâches d'audit, de suivi de conformité et de mise à jour des politiques SST.
Fonctionnalité : Le modèle évalue les procédures et politiques existantes, identifie les lacunes et propose des améliorations basées sur des normes réglementaires. Il aide également à créer des formations personnalisées en SST en fonction des besoins de l'organisation.
Évaluation par SafeEval-LLM : SafeEval-LLM s’assure que les recommandations d’HSMS AI Transformer sont conformes aux réglementations locales et internationales, et vérifie la contextualisation des propositions en fonction des spécificités de l’industrie.
Références
Vérification et validation factuelle dans les LLM : La vérification des faits dans les systèmes d'IA, notamment dans les modèles de langage, est documentée dans des travaux comme ceux de Petroni et al. (2019) dans Language Models as Knowledge Bases? qui explorent comment les modèles de langage stockent et manipulent les informations factuelles. Cela souligne la nécessité de référentiels externes pour valider les faits.
Problème des hallucinations : Le phénomène des "hallucinations" dans les LLM est décrit par plusieurs chercheurs, notamment dans The Curse of Recursion: Training Language Models to Be Open-ended, Not Open-loop de Jan Kobayashi (2022), qui discute des risques d’informations non factuelles produites par des modèles d’IA et de la nécessité de mécanismes pour détecter et signaler les incohérences.
Contextualisation des informations factuelles : Le besoin d’une contextualisation spécifique des réponses des LLM est abordé dans les travaux de Bender et al. (2021), On the Dangers of Stochastic Parrots, qui suggèrent que les modèles devraient intégrer des informations sur le contexte d’application, un point central pour SafeEval-LLM dans des environnements comme la santé et sécurité au travail.
Approches basées sur des scénarios réels pour les LLM : La formation des modèles sur des données concrètes et contextualisées est explorée dans Learning from Scenarios: Improving Model Robustness in Real-world Applications de Brown et al. (2020), montrant l'efficacité des scénarios réels pour améliorer la performance factuelle des modèles.
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