Le cadre ValeurIA de GenAISafety constitue une approche d'assurance qualité complète et multidimensionnelle, répondant aux exigences croissantes en matière de fiabilité, éthique, conformité, et transparence. Spécifiquement conçu pour l'évaluation des modèles de langage large (LLM), ValeurIA s'applique aux secteurs critiques comme la santé et sécurité au travail (SST) et les environnements industriels sensibles, garantissant des solutions d'IA robustes, sécurisées et conformes aux normes réglementaires les plus strictes.
Le cadre du modèle VALEUR IA de GenAISafety vise à fournir un processus d'évaluation rigoureux et transparent des modèles de langage (LLM) utilisés dans des environnements industriels critiques, tels que la santé et la sécurité au travail (SST). Ce modèle repose sur six critères fondamentaux :
Les 5 Dimensions Clés du Cadre ValeurIA
Véracité et Fiabilité
Véracité : Les LLM doivent fournir des réponses vérifiées et exactes, en se basant sur des données fiables, même dans des situations industrielles complexes. ValeurIA veille à ce que les modèles respectent les dernières régulations pour offrir des recommandations précises.
Fiabilité : Cette dimension est essentielle pour garantir que les modèles produisent des résultats cohérents dans des environnements critiques où la prise de décision est primordiale.
Exemple : Claude, le LLM de GenAISafety, est testé pour assurer que ses recommandations en matière de sécurité sur des chantiers à risques sont toujours basées sur les normes les plus récentes.
Adaptabilité et Conformité
Adaptabilité : ValeurIA garantit que les LLM s'adaptent rapidement aux changements réglementaires et aux évolutions des environnements de travail, particulièrement dans les secteurs SST ou l’Industrie 4.0.
Conformité : Ce pilier assure que les LLM respectent scrupuleusement les lois et régulations locales, telles que la Loi 25 au Québec ou l'AI Act en Europe, garantissant la conformité légale des recommandations.
Exemple : Claude adapte ses recommandations de sécurité en fonction des nouvelles exigences du Code de sécurité pour les travaux de construction au Québec.
Lisibilité et Transparence
Lisibilité : Les réponses des LLM doivent être claires et faciles à comprendre pour les utilisateurs finaux, y compris dans les environnements industriels complexes. ValeurIA garantit que chaque recommandation est formulée de manière accessible, sans ambiguïté.
Transparence : ValeurIA s’assure que les décisions des LLM sont explicables et traçables, afin que les utilisateurs puissent comprendre comment et pourquoi une décision a été prise.
Exemple : Claude fournit une explication claire et étape par étape sur la procédure de cadenassage recommandée pour sécuriser les équipements électriques.
Éthique et Responsabilité
Éthique : ValeurIA garantit que les LLM évitent les biais et prennent des décisions équitables et éthiques. Ce cadre permet de s’assurer que les recommandations des LLM sont justes, sans favoriser une catégorie d’utilisateurs au détriment d’une autre.
Responsabilité : La traçabilité des actions et des décisions est assurée, garantissant la responsabilité des modèles d’IA, même dans des environnements critiques où les décisions peuvent avoir des conséquences directes sur la sécurité des travailleurs.
Exemple : Claude propose des recommandations sur l’utilisation des équipements de protection individuelle en tenant compte des besoins spécifiques des populations vulnérables.
Utilité et Amélioration Continue
Utilité : ValeurIA s'assure que les recommandations des LLM sont pratiques, applicables et directement pertinentes pour les utilisateurs. Les modèles sont conçus pour offrir des solutions qui répondent aux défis spécifiques des environnements industriels.
Amélioration Continue : ValeurIA intègre un suivi régulier pour ajuster les modèles en fonction des retours des utilisateurs et des nouvelles exigences réglementaires, garantissant que les LLM évoluent avec leur contexte d’utilisation.
Exemple : Claude est mis à jour régulièrement pour intégrer les nouvelles réglementations en matière de bruit sur les chantiers, assurant une amélioration continue de ses recommandations.
SafeEval-LLM
SafeEval-LLM : L’Outil Central de ValeurIA
SafeEval-LLM est l’outil clé pour mettre en œuvre le cadre ValeurIA. Il évalue les modèles de langage large selon les dimensions de fiabilité, éthique, conformité, et transparence. SafeEval-LLM garantit que les LLM fournissent des réponses vérifiées, éthiques, adaptables, et utiles dans des environnements industriels sensibles, en s'assurant que les modèles restent performants et conformes aux normes en vigueur.
SafeEval-LLM, en appliquant les métriques FIABLE, ÉTHICA, ROBUSTE, INTÈGRE, et CONFIANT avec le cadre VALEUR, assure une évaluation rigoureuse des LLM. Ces modèles respectent les normes strictes de fiabilité, éthique et conformité dans des environnements industriels critiques comme la SST. Cela renforce la confiance des entreprises et des régulateurs, facilitant l'adoption des IA pour la gestion des risques dans des secteurs sensibles.
1. FIABLE
(Fiabilité, Intelligence, Adaptabilité, Bienveillance, Légalité, Éthique)
SafeEval-LLM évalue la fiabilité des LLM en garantissant la véracité et la résilience des informations produites, même dans des environnements critiques. L'algorithme s'assure que les LLM s’adaptent aux changements de normes réglementaires tout en fournissant des réponses éthiques, sans biais et légalement conformes.
Métriques : Adaptabilité aux nouvelles normes SST, maintien de la pertinence et des réponses fiables sous contraintes extrêmes.
VALEUR : La véracité est vérifiée à chaque étape, assurant la fiabilité et l'intégrité des informations fournies.
Contributions : SafeEval-LLM s'assure que les modèles respectent les dernières réglementions comme la Loi sur la santé et la sécurité du travail, Code de sécurité pour les travaux de construction, Loi sur les accidents du travail et les maladies professionnelles, Loi 25 (Québec), AI Act (Règlement Européen sur l'intelligence artificielle), Règlement sur les maladies professionnelles, Règlement sur le programme de prévention, Règlement sur le représentant en santé et sécurité sur les chantiers de construction, Loi sur les normes du travail, Directives CNESST. tout en maintenant une performance robuste dans des scénarios complexes.
2. ÉTHICA
(Évaluation, Transparence, Honnêteté, Intelligence, Conformité, Adaptabilité)
SafeEval-LLM garantit une éthique et une transparence irréprochables grâce à des outils comme LIME, permettant d'expliquer chaque recommandation. Cela permet aux utilisateurs de comprendre clairement les décisions des LLM, ce qui est essentiel pour une adoption large et conforme aux normes de SST.
Métriques : Transparence des algorithmes, conformité éthique, honnêteté des recommandations.
VALEUR : Éthique des décisions et utilité des réponses pour les utilisateurs finaux dans des environnements industriels réglementés.
Contributions : Les recommandations sont à la fois conformes aux attentes légales et éthiques des utilisateurs tout en restant adaptées aux changements du contexte industriel.
3. ROBUSTE
(Responsabilité, Objectivité, Bienveillance, Utilité, Sécurité, Transparence, Équité)
La robustesse est vérifiée par SafeEval-LLM à travers la résilience des recommandations, même dans des conditions industrielles imprévisibles (ex. : chantiers à hauts risques). La validation croisée des modèles permet de garantir l'objectivité et la neutralité des réponses, en assurant qu'aucun biais n'affecte les décisions prises.
Métriques : Objectivité des réponses, neutralité dans les décisions, transparence des actions prises.
VALEUR : La résilience et l'utilité des réponses sont testées pour garantir une protection complète des travailleurs et une gestion optimale des risques.
Contributions : SafeEval-LLM fournit des recommandations sécurisées et transparentes, adaptées à des scénarios industriels complexes, où la robustesse des systèmes est essentielle.
4. INTÈGRE
(Intelligence, Neutralité, Transparence, Éthique, Gouvernance, Responsabilité, Équité)
L'intégrité est mesurée en s'assurant que chaque décision prise par SafeEval-LLM est justifiée, traçable, et respectueuse des principes de neutralité et de responsabilité. Cela renforce la confiance des utilisateurs et des régulateurs dans les modèles d'IA utilisés dans des environnements sensibles comme la SST.
Métriques : Gouvernance, respect des principes de neutralité et responsabilité.
VALEUR : Transparence des processus de décision et équité des recommandations faites aux utilisateurs.
Contributions : SafeEval-LLM garantit une gouvernance responsable des modèles, permettant aux entreprises de suivre les actions prises par l'IA et de s'assurer que chaque recommandation est éthique et conforme.
5. CONFIANT
(Conformité, Objectivité, Neutralité, Fiabilité, Intelligence, Adaptabilité, Transparence)
SafeEval-LLM s’assure que les LLM respectent toutes les normes de conformité dans des environnements à hauts risques. L'algorithme analyse la flexibilité des modèles et leur capacité à fournir des recommandations neutres et fiables.
Métriques : Conformité aux normes SST, flexibilité des modèles, transparence des processus.
VALEUR : SafeEval-LLM assure la fiabilité et la véracité des recommandations tout en s’adaptant aux régulations spécifiques.
Contributions : SafeEval-LLM garantit que les modèles sont prêts à être utilisés dans des environnements industriels tout en assurant leur conformité avec les régulations.
Voici 10 exemples concrets illustrant comment SafeEval-LLM applique le cadre VALEUR à Claude, dans le contexte de l'assurance qualité pour des environnements industriels critiques comme la santé et sécurité au travail (SST) :
1. Fiabilité :
SafeEval-LLM vérifie la véracité et la résilience des informations fournies par Claude, en s’assurant que même dans des conditions complexes (comme un chantier de construction à haut risque), les réponses de Claude restent cohérentes et exactes.
Exemple : Claude est interrogé sur les procédures de sécurité à suivre lors de la manipulation de substances dangereuses. SafeEval-LLM valide que les informations fournies sont basées sur les dernières normes et pratiques en vigueur.
2. Éthique :
SafeEval-LLM applique des outils d’explicabilité comme LIME pour s’assurer que les recommandations faites par Claude sont éthiques, équitables, et exemptes de biais.
Exemple : Claude fournit des recommandations sur l’usage d’équipements de protection individuelle (EPI) en tenant compte des populations vulnérables (ex. : travailleurs avec des conditions de santé particulières), et SafeEval-LLM vérifie qu’il n’y a pas de biais discriminatoire.
3. Conformité :
SafeEval-LLM s'assure que Claude respecte les réglementations spécifiques en vigueur, comme la Loi 25 au Québec ou les directives européennes sur l'IA (AI Act), en matière de protection des données et de sécurité au travail.
Exemple : Lorsqu’un utilisateur demande des informations sur la gestion des accidents sur chantier, Claude fournit des réponses qui sont conformes au Code de sécurité pour les travaux de construction au Québec.
4. Transparence :
Claude est conçu pour être transparent dans ses recommandations. SafeEval-LLM vérifie que les utilisateurs peuvent facilement comprendre comment une réponse ou une recommandation a été générée.
Exemple : Claude explique étape par étape pourquoi il recommande une méthode spécifique de cadenassage pour prévenir les accidents liés aux équipements électriques dangereux sur les chantiers.
5. Pertinence :
SafeEval-LLM évalue si les réponses de Claude sont adaptées aux scénarios spécifiques. Cela signifie que les conseils et recommandations doivent être directement applicables et pertinents à la situation industrielle.
Exemple : Claude est utilisé pour planifier une formation sur la sécurité. SafeEval-LLM s'assure que les recommandations sont spécifiques aux dangers présents sur le site en question, comme les risques liés à l’amiante ou les travaux en hauteur.
6. Amélioration continue :
Claude est constamment ajusté en fonction des retours d'expérience sur le terrain et des mises à jour réglementaires. SafeEval-LLM surveille l’évolution des réponses pour garantir une adaptation continue aux nouvelles normes.
Exemple : Claude intègre rapidement les changements dans les normes SST (comme une nouvelle loi sur la protection contre le bruit sur les chantiers) et SafeEval-LLM vérifie la mise à jour des réponses.
7. Fiabilité sous contrainte :
SafeEval-LLM teste Claude dans des conditions extrêmes (ex. : urgences industrielles) pour s’assurer que ses réponses restent fiables même sous forte contrainte de temps ou de complexité.
Exemple : En cas d'urgence sur un site de démolition, Claude est capable de fournir rapidement les étapes d'évacuation et de sécurité tout en restant précis et aligné sur les protocoles.
8. Explicabilité éthique :
SafeEval-LLM applique des méthodes pour que Claude puisse expliquer de manière éthique ses recommandations aux utilisateurs. Cela augmente la confiance et assure que chaque décision prise est traçable.
Exemple : Claude justifie l’utilisation d’un équipement de protection particulier en se basant sur les réglementations spécifiques et les meilleures pratiques industrielles, tout en expliquant pourquoi cette mesure est éthique.
9. Adaptabilité aux besoins spécifiques :
SafeEval-LLM s'assure que Claude adapte ses réponses en fonction des besoins spécifiques de chaque utilisateur, en prenant en compte le secteur d’activité et le niveau de risque du chantier.
Exemple : Claude propose des conseils de sécurité spécifiques à un chantier d’excavation de plus de 6 mètres, et SafeEval-LLM vérifie que ces conseils sont conformes aux exigences du Code de sécurité pour les travaux de construction.
10. Neutralité et Équité :
SafeEval-LLM vérifie que Claude est neutre dans ses recommandations, en évitant les biais qui pourraient défavoriser certaines catégories de travailleurs ou entreprises.
Exemple : Lorsque Claude suggère des mesures correctives après un incident, SafeEval-LLM s’assure que ces recommandations sont neutres et qu'elles ne favorisent pas un groupe au détriment d'un autre, en suivant des critères objectifs.
En appliquant ces critères, SafeEval-LLM renforce la confiance dans l’utilisation de Claude dans des environnements industriels sensibles, tout en garantissant la sécurité et la conformité.
Références :
Reliability (Fiabilité)
Focuses on ensuring AI systems' consistency and dependability in real-world industrial contexts, particularly in health and safety sectors. This part draws from methodologies for evaluating the robustness of machine learning models like those described in Bommasani et al. (2021), which emphasizes testing AI across various environments.
Reference: Bommasani, R., et al. (2021). On the Opportunities and Risks of Foundation Models. arXiv:2108.07258.
Ethics (Éthique)
Aligns AI systems with ethical standards, minimizing biases and harmful outcomes. The ethical dimension builds on frameworks such as Mitchell et al. (2019) that advocate for fairness, accountability, and transparency in AI models.
Reference: Mitchell, M., et al. (2019). Model Cards for Model Reporting. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAT*).
Compliance (Conformité)
This ensures AI models adhere to sector-specific regulations (e.g., health, safety, environmental). The AI Act proposed by the EU informs much of this aspect by outlining mandatory requirements for AI in high-risk sectors.
Reference: European Commission. (2021). Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (AI Act).
Transparency (Transparence)
Focuses on making AI systems more interpretable and understandable by human users, crucial for maintaining trust. This principle is inspired by work like Doshi-Velez and Kim (2017), which explores making machine learning models interpretable.
Reference: Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a Rigorous Science of Interpretable Machine Learning. arXiv:1702.08608.
Relevance (Pertinence)
Ensures that AI-generated content and responses remain applicable to specific industrial needs and scenarios, guided by task-specific evaluation standards found in Wang et al. (2024).
Reference: Wang, C., et al. (2024). Quality Assurance for AI: Industrial Concerns and Best Practices. arXiv:2402.16391v1.
Continuous Improvement (Amélioration Continue)
Encourages AI systems to evolve and improve over time by incorporating user feedback and real-world data. This builds on models of AI lifecycle management from Christiano et al. (2017).
Reference: Christiano, P. F., et al. (2017). Deep Reinforcement Learning from Human Preferences. Advances in Neural Information Processing Systems.
Normes en SST et Réglementation
Normes OHSAS 18001 / ISO 45001: These standards provide frameworks for managing health and safety risks in industrial settings. They guide how compliance can be integrated into AI systems like those in VALEUR for ensuring worker safety through predictive analytics.
Reference: ISO. (2018). ISO 45001: Occupational Health and Safety Management Systems – Requirements with Guidance for Use. International Organization for Standardization.
Loi sur la Santé et Sécurité au Travail (LSST): This law establishes the legal framework for workplace safety in Quebec. It underpins how VALEUR ensures that AI systems comply with regional legal standards in managing risks, particularly in high-risk industrial sectors.
Reference: Gouvernement du Québec. (1979). Loi sur la santé et sécurité du travail. L.R.Q., c. S-2.1.
Pratiques et Risques en SST
Safety Science and AI for Risk Prevention:
Studies on integrating AI into workplace safety focus on predictive risk management, as seen in research by Zhou & Goh (2017), where AI technologies predict safety hazards in construction and other industrial sectors.
Reference: Zhou, J., & Goh, Y. M. (2017). Overview and Analysis of Safety Management Studies in the Construction Industry. Safety Science, 98, 124-139.
Big Data and AI in Safety Management: This research highlights how big data and AI are increasingly used in predictive safety systems to foresee and mitigate industrial risks.
Reference: Shan, M., et al. (2021). Big Data in Safety Management: A Review. Safety Science, 144, 104293.
Éthique et Biais en SST
AI Ethics in High-Risk Industries: Ethical considerations are vital in sectors like SST, where AI biases could lead to dangerous recommendations or practices. The VALEUR framework draws from approaches like Floridi et al. (2018), emphasizing transparent and bias-free AI systems.
Reference: Floridi, L., et al. (2018). AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689-707.
Intelligence Artificielle et Prévention SST
AI in Health and Safety Predictive Systems: Work by Shan et al. (2021) and Wang et al. (2024) demonstrates how AI models can be optimized to predict and prevent accidents in high-risk sectors, ensuring compliance with safety standards.
Reference: Shan, M., & Wang, J. (2021). AI Predictive Models in Workplace Risk Management. Safety Science, 144.
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