Intelligent HSE AI

Anticipating risks in Occupational Health and Safety (OHS)

Being reactive in safety management systems can lead to several potential consequences.

These may include a higher likelihood of accidents and incidents, increased risk to the health and well-being of workers, potential legal and financial implications, damage to the organization's reputation, and a negative impact on overall productivity. Reactive safety management may also result in higher costs associated with incident investigations, regulatory compliance, and insurance. In contrast, a proactive approach to safety management is generally associated with a reduction in incidents, improved worker safety, and overall organizational performance

The crucial importance of anticipating risks in Occupational Health and Safety (OHS) cannot be overstated. Instead of merely reacting to incidents or hazards as they occur, a proactive approach to risk anticipation enables organizations to identify and address potential safety issues before they result in accidents or injuries. This forward-thinking strategy not only enhances the overall safety of the workplace but also significantly reduces the likelihood of costly disruptions and legal liabilities. By prioritizing risk anticipation, companies can foster a culture of safety, where preventive measures and employee well-being are integral to their operational ethos. This approach not only safeguards the workforce but also contributes to improved efficiency, productivity, and morale, underscoring the immense value of proactive risk management in OHS.

SMART HSE IA (System of Modeling Anticipation of Risks)

Proactive, data-driven, real-time occupational risk management

SMART IA (System of Modeling Anticipation of Risks at Work) is a groundbreaking platform that transcends traditional risk management by offering proactive, data-driven, real-time occupational risk management.

This innovative approach significantly improves worker safety, reduces work-related accident costs, and enhances compliance with occupational health and safety regulations.

Key Features and Advantages:

1. Anticipation of Risks:

SMART identifies and anticipates potential risks by analyzing data such as weather patterns, work schedules, and accident history.
Enables specific preventive actions to minimize risks.

2. Effectiveness Evaluation of Preventive Measures:

Utilizes data analytics to assess the effectiveness of existing preventive measures by comparing accident rates before and after implementation.
Adjusts prevention strategies based on results.

3. Optimization of Prevention Plans and Programs:

Automatically suggests adjustments to prevention plans based on recent accident data and new regulations.
Ensures plans remain relevant and effective.

4. Prioritization of Risk Control Measures:

AI analyzes the likelihood and severity of potential accidents, prioritizing critical risks.
Focuses resources on the most significant risks.

5. Automation in Occupational Health and Safety (OHS) Management:

Automates data collection and analysis for proactive risk and incident management.
Provides transparent communication with stakeholders through automated reporting.

6. Effectiveness Evaluation of OHS Prevention Programs:

Data analytics assess the impact of preventive measures on accident and injury rates.
Enables adjustments for improved program outcomes.

7. Improving Health and Safety Culture:

Identifies cultural gaps in OHS and proposes targeted interventions.
Measures the impact of OHS culture on reducing accidents and incidents.

8. Integration with Advanced Technologies:

Advanced Risk Analysis: Uses sophisticated algorithms for workplace risk identification.
Real-Time Monitoring: Continuously observes working conditions for immediate hazard detection.
Predictive Modeling: Forecasts potential risks before they occur.
Machine Learning: Enhances risk analysis accuracy.
Image Recognition: Visually assesses workplace risks.
Data Integration: Combines data from sensors and IoT for a comprehensive risk view.
Natural Language Processing: Extracts pertinent information from safety reports and documents.
Geolocation: Tracks workers and equipment, improving risk management.

9. Integration with Body Cameras:

Real-Time Surveillance: Strengthens monitoring and data collection.
Comprehensive Risk Analysis: Provides additional visual data for risk assessment and prevention strategy development.
Incident Investigation Support: Offers crucial evidence for investigations and root cause analysis through body camera recordings.

SMART IA (Système de Modélisation SST)

SMART IA (Système de Modélisation de l'Anticipation des Risques au Travail)

SMART IA (Système de Modélisation de l'Anticipation des Risques au Travail) est une plateforme novatrice qui va au-delà de la gestion traditionnelle des risques, offrant une gestion proactive, basée sur les données et en temps réel des risques professionnels. Cette approche innovante améliore considérablement la sécurité des travailleurs, réduit les coûts liés aux accidents du travail et renforce la conformité aux réglementations de santé et de sécurité au travail.

Caractéristiques et Avantages Clés :

1. Anticipation des Risques :

SMART identifie et anticipe les risques potentiels en analysant des données telles que les conditions météorologiques, les plannings de travail et les historiques d'accidents.
Permet de prendre des mesures préventives spécifiques pour réduire les risques.

2. Évaluation de l'Efficacité des Mesures Préventives :

Utilise l'analyse de données pour évaluer l'efficacité des mesures préventives existantes en comparant les taux d'accidents avant et après leur mise en œuvre.
Ajuste les stratégies de prévention en fonction des résultats.

3. Optimisation des Plans et Programmes de Prévention :

Suggère automatiquement des ajustements aux plans de prévention basés sur les données d'accidents récents et les nouvelles réglementations.
Assure que les plans restent adaptés aux besoins actuels.

4. Hiérarchisation des Mesures de Contrôle des Risques :

L'IA analyse la probabilité et la gravité des accidents potentiels, en priorisant les risques critiques.
Concentre les ressources sur les risques les plus importants.

5. Automatisation de la Gestion de la SST :

Automatise la collecte et l'analyse des données pour une gestion proactive des risques et des incidents.
Assure une communication transparente avec les parties prenantes grâce aux rapports automatisés.

6. Évaluation de l'Efficacité des Programmes de Prévention en SST :

L'analyse de données évalue l'impact des mesures préventives sur les taux d'accidents et de blessures.
Permet d'ajuster les programmes pour de meilleurs résultats.

7. Amélioration de la Culture de Santé et de Sécurité :

Identifie les lacunes culturelles en matière de SST et propose des interventions ciblées.
Mesure l'impact de la culture de SST sur la réduction des accidents et des incidents.

8. Intégration avec des Technologies Avancées :

Analyse des Risques Avancée : Utilise des algorithmes sophistiqués pour l'identification des risques en milieu de travail.
Surveillance en Temps Réel : Observation continue des conditions de travail pour détecter immédiatement les dangers.
Modélisation Prédictive : Anticipe les risques potentiels avant qu'ils ne surviennent.
Apprentissage Automatique : Améliore la précision des analyses de risques.
Reconnaissance d'Images : Évalue visuellement les risques en milieu de travail.
Intégration de Données : Combine des données de différents capteurs et dispositifs IoT pour une vue complète des risques.
Traitement du Langage Naturel : Analyse les rapports et documents liés à la sécurité pour extraire des informations pertinentes.
Géolocalisation : Suit la position des travailleurs et de l'équipement, améliorant la gestion des risques.

9. Intégration avec les Caméras Corporelles :

Surveillance en Temps Réel : Renforce le suivi et la collecte de données.
Analyse Complète des Risques : Fournit des données visuelles supplémentaires pour l'analyse des risques et le développement de stratégies de prévention plus efficaces.
Support d'Investigation d'Incidents : Les enregistrements des caméras corporelles fournissent des preuves essentielles pour les enquêtes et l'analyse des causes profondes.

MODÉLISATION D'ANTICIPATION DES RISQUES AU TRAVAIL (SMART)

LES SOLUTIONS PREVENTERA RÉPONDENT À VOS ENJEUX ORGANISATIONNELS EN SST

Le SMART va au-delà de l'approche traditionnelle de gestion des risques en permettant une gestion proactive, basée sur les données et en temps réel des risques professionnels. Cette méthodologie innovante améliore considérablement la sécurité des travailleurs, réduit les coûts liés aux accidents du travail et renforce la conformité aux réglementations en matière de santé et de sécurité au travail.

La valeur ajoutée de SMART (System of Modeling Anticipation of Risks at Work) réside dans sa capacité à anticiper, prévenir et prédire les risques en milieu professionnel de manière proactive. Cette approche innovante offre plusieurs avantages :

Anticipation des Risques : SMART permet d'identifier et d'anticiper les risques potentiels en analysant diverses données, telles que les données météorologiques, les plans de travail et les antécédents d'accidents. Cette anticipation permet de prendre des mesures préventives spécifiques pour réduire les risques.
Évaluation de l'Efficacité des Mesures Préventives : Grâce à l'analytique de données, SMART évalue l'efficacité des mesures préventives existantes en comparant les taux d'accidents avant et après leur mise en œuvre. Cela permet d'ajuster les stratégies de prévention en fonction des résultats.
Optimisation des Plans et Programmes de Prévention : SMART facilite la gestion des plans et programmes de prévention en suggérant automatiquement des ajustements basés sur les données d'accidents récents et les nouvelles réglementations. Cela garantit que les plans restent adaptés aux besoins actuels.
Hiérarchisation des Mesures de Contrôle des Risques : L'IA de SMART aide à hiérarchiser les mesures de contrôle des risques en analysant la probabilité et la gravité des accidents potentiels. Cela permet de concentrer les ressources sur les risques les plus critiques.
Automatisation de la Gestion de la Santé et de la Sécurité au Travail (SST) : SMART automatise la collecte et l'analyse des données liées à la SST, offrant ainsi une gestion proactive des risques et des incidents. Les rapports automatisés assurent une communication transparente avec les parties prenantes.
Évaluation de l'Efficacité des Programmes de Prévention en SST : L'analytique de données contribue à évaluer l'efficacité des programmes de prévention en examinant l'impact des mesures préventives sur les taux d'accidents et de blessures. Cela permet d'ajuster les programmes pour de meilleurs résultats.
Amélioration de la Culture de Santé et de Sécurité : SMART identifie les lacunes culturelles en matière de SST et propose des interventions ciblées pour les améliorer. Il mesure l'impact de la culture de SST sur la réduction des accidents et des incidents.

The SMART (Workplace Risk Anticipation Modeling System) is an innovative platform designed to enhance safety and health at work by integrating advanced technologies like data analysis, artificial intelligence (AI), and natural language processing (NLP). This proactive approach focuses on anticipating and predicting risks to effectively prioritize preventive measures.

Key features of SMART include:

Advanced Risk Analysis: Utilizes sophisticated algorithms to analyze and identify potential risks in the workplace.
Real-Time Monitoring: Enables continuous observation of working conditions, helping to immediately detect dangerous situations.
Predictive Modeling: Employs predictive models to foresee potential risks before they manifest.
Machine Learning for Risk Analysis: Uses machine learning to constantly improve the accuracy of risk analyses.
Image Recognition for Visual Risk Assessment: Integrates image recognition technology to visually assess risks in the workplace.
Data Integration from Various Sensors and IoT: Combines data from different sensors and IoT devices for a comprehensive view of risks.
Natural Language Processing for Report and Document Analysis: Analyzes safety-related reports and documents to extract relevant information.
Geolocation for Tracking Workers and Equipment: Utilizes geolocation to track the position of workers and equipment, thus enhancing risk management.

In relation to body cameras, SMART integrate these devices to strengthen real-time surveillance and data collection. Body cameras would provide an additional perspective on working conditions and interactions in the workplace, allowing for a more comprehensive risk analysis. This integration would not only enable continuous monitoring of work conditions but also capture crucial visual data for risk analysis and the development of more effective prevention strategies. Moreover, in the event of an incident, body camera recordings could provide essential evidence for investigations and root cause analysis.

Le Système de Modélisation d'Anticipation des Risques au Travail (SMART) est une approche innovante qui combine l'analytique avancée, l'Intelligence Artificielle (IA) et le Traitement du Langage Naturel (LIA) pour anticiper, évaluer et gérer les risques liés à la santé et à la sécurité au travail. Il offre une méthodologie proactive et technologiquement avancée pour garantir un environnement de travail sûr et sain pour les employés.

Caractéristiques clés du SMART :

Analyse avancée des risques : Le SMART utilise des techniques d'analytique avancée pour identifier et évaluer les risques potentiels sur le lieu de travail. Il s'appuie sur des données historiques, des modèles prédictifs et l'apprentissage automatique pour comprendre les risques émergents et les prévenir avant qu'ils ne deviennent critiques.
Intelligence Artificielle (IA) : L'IA est au cœur du SMART. Elle automatise divers processus liés à la gestion des risques en analysant de grandes quantités de données en temps réel. Par exemple, l'IA peut surveiller les capteurs de sécurité pour détecter des anomalies et alerter les gestionnaires en cas de risques potentiels.
Traitement du Langage Naturel (LIA) : Le SMART intègre le Traitement du Langage Naturel (LIA) pour analyser des rapports d'incident, des retours d'employés et d'autres documents liés à la sécurité. Cela permet d'extraire automatiquement des informations pertinentes sur les risques et les tendances émergentes à partir de données non structurées.
Modélisation Prédictive : Le SMART utilise des modèles prédictifs pour anticiper les risques futurs. Par exemple, il peut prédire les zones à risque sur le lieu de travail en fonction de données environnementales et d'autres facteurs. Cela permet de prendre des mesures préventives avant qu'un incident ne se produise.
Surveillance en Temps Réel : Le système surveille en temps réel les données provenant de capteurs, de caméras de sécurité et d'autres sources pour détecter immédiatement les risques éventuels. Des alertes sont générées automatiquement pour avertir les gestionnaires et les employés des dangers potentiels.
Amélioration Continue grâce à l'Analyse des Données : Le SMART utilise l'analyse avancée des données pour évaluer en permanence l'efficacité des mesures de contrôle mises en place. Les résultats sont analysés pour identifier les zones qui nécessitent des améliorations et ajuster en conséquence les politiques de sécurité.

En savoir plus sur le SMART

Modélisation d'Anticipation des Risques au Travail (SMART)

Prévention, anticipation, prédiction" et hiérarchisation des moyens de prévention

Le concept de "Prévention, Anticipation, Prédiction" en santé et sécurité au travail est étroitement lié à la hiérarchisation des moyens de prévention en SST (Santé et Sécurité au Travail). La hiérarchisation des moyens de prévention consiste à classer les actions et les mesures de prévention en fonction de leur efficacité et de leur capacité à réduire les risques pour la santé et la sécurité des travailleurs. Voici comment ces deux concepts sont connectés :

Prévention : Au sommet de la hiérarchie des moyens de prévention, on trouve la prévention primaire, qui vise à éliminer ou à réduire les risques à la source. Cela correspond à la phase de "prévention" du concept. Il s'agit de mettre en place des mesures proactives pour empêcher les accidents et les incidents avant qu'ils ne se produisent. Par exemple, cela pourrait inclure l'achat d'équipements de sécurité de haute qualité ou la conception de postes de travail ergonomiques pour éviter les blessures professionnelles.
Anticipation : La phase d'anticipation est liée à l'identification des risques potentiels et à la mise en place de mesures préventives pour les atténuer. Il s'agit de la deuxième étape de la hiérarchie des moyens de prévention. L'anticipation implique une évaluation approfondie des dangers existants et potentiels sur le lieu de travail. Les mesures préventives peuvent inclure des formations de sécurité pour les travailleurs, des audits de sécurité réguliers, et des analyses des processus de travail pour identifier les zones à risque.
Prédiction : La phase de "prédiction" est la dernière étape de la hiérarchie des moyens de prévention. Elle repose sur l'utilisation de l'analyse prédictive et de l'apprentissage automatique pour anticiper les incidents futurs en se basant sur les données historiques et en temps réel. Cette approche permet d'identifier les tendances émergentes et les risques potentiels avant qu'ils ne deviennent critiques. Par exemple, des systèmes d'analyse de données avancées peuvent prédire les zones à risque élevé en fonction de l'historique des incidents et alerter la direction pour prendre des mesures proactives.

En résumé, le concept Preventera de "Prévention, Anticipation, Prédiction" complète la hiérarchisation des moyens de prévention en intégrant des approches plus avancées et proactives basées sur l'analytique avancée et l'intelligence artificielle. Cela permet de renforcer la sécurité au travail en anticipant les risques potentiels, en prédisant les incidents futurs, et en prenant des mesures préventives appropriées à chaque niveau de la hiérarchie.

En combinant ces trois piliers, les organisations peuvent développer une approche holistique de la gestion de la SST qui assure la sécurité des travailleurs, minimise les risques professionnels, et favorise un environnement de travail sûr et productif. La prévention établit la base de la sécurité, l'anticipation permet de rester à l'affût des risques émergents, et la prédiction offre une visibilité accrue pour une gestion proactive des risques.

approche PREVENTERA PRÉVENTION, ANTICIPATION ET PRÉDICTION

Prévention

Anticipation

Santé sécurité au travail, équipements de protection individuels

Définition : La prévention consiste à mettre en œuvre des mesures pour éviter les accidents et les risques professionnels avant qu'ils ne se produisent. Cela inclut l'identification précoce des dangers, la mise en place de mesures de protection, et l'éducation des employés sur les pratiques sécuritaires.

Importance : La prévention vise à éliminer ou à réduire au minimum les risques à la source. Elle est fondamentale pour assurer la sécurité des travailleurs et réduire les coûts associés aux accidents du travail et aux arrêts de travail.

Méthodes : La prévention implique des activités telles que l'analyse des dangers, la formation à la sécurité, la mise en place de procédures sécuritaires, l'utilisation d'équipement de protection individuelle, et l'application de normes de sécurité strictes.

Technologies :
- Capteurs IoT (Internet des Objets) pour la surveillance en temps réel des conditions de travail.
- Systèmes de vision par ordinateur pour l'inspection visuelle automatisée des équipements.
- Chatbots et agents de discussion pour la formation à la sécurité des employés.

Domaines de données :
- Données des capteurs de sécurité (température, pression, gaz, etc.).
- Données de conformité aux normes de sécurité.
- Données des rapports d'incidents et d'accidents.

Exemples d'applications :
- Prédiction des pannes d'équipement grâce à l'analyse des données des capteurs IoT.
- Évaluation de la conformité aux réglementations de sécurité à l'aide de l'IA.
- Chatbots pour répondre aux questions des employés sur la sécurité.

MÉTHODE PREVENTERA

Anticipation

Tableau d'analytique des données SST Preventera

Définition : L'anticipation consiste à identifier et à évaluer les risques potentiels sur le lieu de travail en fonction de scénarios réalistes. Cela implique l'utilisation de modèles de risques basés sur des données historiques, des tendances, des pratiques industrielles et des facteurs externes.

Importance : L'anticipation permet aux entreprises de prendre des mesures proactives pour minimiser ou éliminer les risques avant qu'ils ne se matérialisent. Cela signifie qu'elles peuvent réagir de manière éclairée aux tendances émergentes et aux menaces potentielles.

Méthodes : L'anticipation repose sur l'analyse des données, la modélisation des risques, la surveillance constante de l'environnement de travail, et l'évaluation des risques potentiels. Elle peut également impliquer des exercices de simulation pour évaluer la préparation aux crises.

Technologies :
- Analyse de données avancée pour modéliser les tendances et les risques.
- Surveillance automatisée de l'environnement de travail.
- Analyse de scénarios de risques.

Domaines de données :
- Données historiques d'incidents et d'accidents.
- Données de maintenance préventive.
- Données environnementales (météo, pollution, etc.).

Exemples d'applications :
- Modélisation des risques basée sur des données historiques pour identifier les zones à haut risque.
- Surveillance de l'environnement pour détecter les conditions météorologiques dangereuses.
- Simulation de scénarios de risques pour évaluer la préparation aux catastrophes.

ANALYSE ET APPLICATIONS

Prédiction

Anticipation

Prédiction

Définition : La prédiction consiste à utiliser des données, des analyses avancées et des technologies telles que l'intelligence artificielle pour anticiper les risques à un niveau encore plus granulaire. Cela permet de prévoir des incidents spécifiques ou des schémas de risques futurs.

Importance : La prédiction va au-delà de l'anticipation en offrant une vision plus précise des risques potentiels. Elle permet de mettre en place des stratégies de prévention ciblées et de prendre des mesures avant que des incidents majeurs ne se produisent.

Méthodes : La prédiction repose sur l'exploitation de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des tendances. Les algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse de données en temps réel et les systèmes de surveillance avancés sont couramment utilisés pour la prédiction des risques.

Technologies :
- Intelligence artificielle avancée, y compris l'apprentissage automatique et l'analyse de données en temps réel.
- Surveillance vidéo avancée avec détection d'objets.

Domaines de données :
- Données en temps réel des capteurs.
- Données de vidéosurveillance.
- Données de santé et de sécurité des travailleurs.

Exemples d'applications :
- Prédiction des incidents de sécurité en temps réel à partir de données de capteurs.
- Détection automatique d'objets dangereux dans les flux vidéo en temps réel.
- Surveillance de la santé et de la sécurité des travailleurs grâce à l'analyse de données biométriques en temps réel.

INSIGHTS SST

Modélisation d'Anticipation des Risques au Travail (SMART)

SMART est un système avancé d'intelligence artificielle (IA) basé sur la reconnaissance d'images et de photos annotées pour améliorer la gestion des risques en milieu de travail. Ce système analysera les données provenant de divers domaines de la sécurité et de la santé au travail (SST) afin de détecter les risques potentiels et de fournir des recommandations de prévention aux travailleurs en temps réel.

Le Système d'Anticipation des Risques en Milieu de Travail (SARMT © ) repose sur un ensemble de technologies avancées pour identifier, évaluer et anticiper les risques en milieu de travail. Voici quelques-unes des technologies clés qui peuvent être utilisées dans un SARMT :

Intelligence Artificielle (IA) : L'IA est au cœur du SARMT. Elle est utilisée pour analyser des données massives et complexes, détecter des modèles et des tendances, ainsi que pour prendre des décisions prédictives en matière de gestion des risques.

Analyse de Données : Les techniques d'analyse de données, y compris l'analyse statistique et l'analyse de données massives (big data), sont utilisées pour extraire des informations pertinentes à partir de grandes quantités de données liées à la sécurité et à la santé au travail.

Apprentissage Automatique (Machine Learning) : Le machine learning permet au SARMT d'apprendre à partir de données historiques et de s'améliorer avec le temps. Il peut être utilisé pour développer des modèles prédictifs de risques.

Reconnaissance d'Images et de Photos : Les technologies de reconnaissance d'images et de photos sont essentielles pour analyser visuellement l'environnement de travail, identifier les dangers potentiels et détecter les comportements à risque.

Capteurs et IoT (Internet des Objets) : Les capteurs IoT peuvent être déployés dans l'environnement de travail pour recueillir des données en temps réel sur des paramètres tels que la température, l'humidité, la qualité de l'air, etc. Ces données peuvent être intégrées au SARMT pour une évaluation plus précise des risques.

Traitement du Langage Naturel (NLP) : Le NLP est utilisé pour analyser et extraire des informations à partir de documents textuels tels que des rapports de sécurité, des réglementations, des manuels de procédures, etc.

Géolocalisation : Les technologies de géolocalisation peuvent être utilisées pour suivre la localisation des travailleurs, des équipements et des véhicules, ce qui peut être utile pour évaluer les risques liés aux déplacements et aux zones de travail.

Interfaces Utilisateurs Intuitives : Les interfaces utilisateur conviviales et intuitives permettent aux travailleurs et aux gestionnaires de signaler facilement des problèmes, de consulter des informations sur les risques et de prendre des décisions informées.

Systèmes de Gestion des Données : Pour stocker, organiser et gérer efficacement les données collectées, le SARMT peut utiliser des systèmes de gestion des données robustes.

L'utilisation de ces technologies dans le SARMT © permet une approche proactive de la gestion des risques en milieu de travail. En combinant l'analyse des données, la reconnaissance visuelle et l'IA, le système anticipe les risques potentiels, fournir des recommandations pour les atténuer et aider les organisations à maintenir un environnement de travail sûr et sain.

Source de données

Sources Opérationnelles : Les données opérationnelles proviennent des activités quotidiennes sur le lieu de travail. Cela inclut les rapports d'incidents, les registres d'inspections, les données sur les formations, les équipements de sécurité, et les observations faites par les travailleurs.

Internet des Objets (IoT) : Les dispositifs IoT, tels que les capteurs de sécurité, les caméras de surveillance, les détecteurs de gaz, les badges de localisation, fournissent des données en temps réel sur les conditions de travail. Par exemple, les capteurs de gaz peuvent mesurer les niveaux de produits chimiques dangereux dans l'air.

Objets Connectés : Les objets connectés portés par les travailleurs, tels que les montres ou les casques intelligents, peuvent collecter des données sur la santé des travailleurs, comme le rythme cardiaque, la température corporelle, ou l'exposition à certaines substances.

Données d'Accidentologie : Les données historiques sur les accidents et les incidents antérieurs sont une source essentielle pour l'analyse des risques et la prévention. Cela comprend les rapports d'accidents, les enquêtes et les données médicales des travailleurs blessés.

Recherches en SST : Les données issues de la recherche en SST, y compris les études épidémiologiques, les analyses de risques spécifiques, et les données sur les expositions professionnelles, sont utilisées pour développer des modèles prédictifs.

Données Réglementaires : Les données provenant des réglementations et des normes en matière de SST, telles que les valeurs limites d'exposition admissibles (VLEA), sont intégrées pour évaluer la conformité aux exigences légales.

Données de Formation : Les données sur la formation des travailleurs, y compris les cours suivis, les certifications obtenues, et les évaluations de compétences, alimentent le système d'IA pour recommander des formations personnalisées.

Données Environnementales : Les données sur l'environnement de travail, telles que la qualité de l'air, la température, l'humidité, sont collectées pour évaluer leur impact sur la sécurité et la santé des travailleurs.

Données Comportementales : Les données sur les comportements des travailleurs, recueillies par des enquêtes ou des observations, sont utilisées pour identifier les pratiques à risque et développer des interventions ciblées.

Données de Gestion : Les données de gestion internes, telles que les politiques de sécurité, les procédures d'urgence, les plans de prévention, sont intégrées dans le système d'IA pour assurer la cohérence avec les pratiques en vigueur.

En combinant ces sources de données variées, les systèmes d'analytique et d'IA en SST peuvent fournir une vue holistique de l'environnement de travail, détecter les anomalies, prédire les risques potentiels et recommander des actions préventives pour maintenir un environnement de travail sûr et conforme à la réglementation.

Outils de prévention SST basé sur l'analytique de données

Programme de prévention

Représentant prévention. Agent de liaison

Programme de prévention

Programme de prévention et de gestion des risques en temps réel selon les législations LSST- CNESST et référentiels de gestion des risques ISO 31000

Comité SST

Représentant prévention. Agent de liaison

Programme de prévention

Comité santé, sécurité en temps réel selon les réglementations LSST

Représentant prévention. Agent de liaison

Représentant prévention ou agent de liaison en mode d'assistance intelligente en temps réel ou presque

SYSTÈME DE GESTION SANTÉ-SÉCURITÉ (SGSST)

Représentant prévention. Agent de liaison

Plateforme de système de gestion de la santé, sécurité en mode analytique avancé selon les référentiels CSA Z1000 et ISO 45001

Anticipating risks in Occupational Health and Safety (OHS)

SMART HSE IA (System of Modeling Anticipation of Risks)

Proactive, data-driven, real-time occupational risk management

SMART IA (Système de Modélisation SST)

SMART IA (Système de Modélisation de l'Anticipation des Risques au Travail)

MODÉLISATION D'ANTICIPATION DES RISQUES AU TRAVAIL (SMART)

LES SOLUTIONS PREVENTERA RÉPONDENT À VOS ENJEUX ORGANISATIONNELS EN SST

Modélisation d'Anticipation des Risques au Travail (SMART)

Prévention, anticipation, prédiction" et hiérarchisation des moyens de prévention

approche PREVENTERA PRÉVENTION, ANTICIPATION ET PRÉDICTION

Prévention

Anticipation

Anticipation

Anticipation

Anticipation

Anticipation

Prédiction

Anticipation

Prédiction

Modélisation d'Anticipation des Risques au Travail (SMART)

Source de données

Outils de prévention SST basé sur l'analytique de données

Programme de prévention

Représentant prévention. Agent de liaison

Programme de prévention

Comité SST

Représentant prévention. Agent de liaison

Programme de prévention

Représentant prévention. Agent de liaison

Représentant prévention. Agent de liaison

Représentant prévention. Agent de liaison

SYSTÈME DE GESTION SANTÉ-SÉCURITÉ (SGSST)

Représentant prévention. Agent de liaison

Représentant prévention. Agent de liaison

programme de prévention dynamique en temps réel ou presque

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