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Artificial Intelligence (AI) in Occupational Health and Safety (OHS) - Preventera's Role in Complying with OHS Laws

AI in OHS, especially Preventera, plays a vital role in adhering to OHS laws, like the Law Modernizing the Occupational Health and Safety Regime (LMRSST). Here's how AI in OHS contributes to complying with this law:

1. Updating the Prevention Program (PP) based on Risk Analysis: Preventera's AI analyzes real-time data on workplace accidents, incidents, and risks. It identifies emerging trends and risks, allowing for updates to the Prevention Program according to current risks.

2. Prioritizing Prevention Measures: The OHS AI determines priority actions to eliminate or control the most severe risks. It suggests measures based on the risk's severity and frequency.

3. Considering Health: The OHS AI assesses risks related to workers' health, like exposure to chemicals, biology, or ergonomics. This ensures consideration of occupational health.

4. Form Submission Every Three Years: The OHS AI generates reports and forms automatically for monitoring action priorities and prevention measures. It ensures complete, compliant forms based on updated data.

5. New Feature: Action Plan: The OHS AI helps create an Action Plan by providing risk-based recommendations. It streamlines content by automating report generation.

6. Participation Mechanisms: The OHS AI involves workers, health and safety committees, representatives, and liaison officers in risk management. It facilitates information collection and OHS-related data communication.

7. Automation of Prevention: The OHS AI automates risk management processes by identifying hazards, suggesting prevention measures, and enabling real-time risk reporting from stakeholders.

8. Integration into Management Tools: The OHS AI integrates with health, safety, and environmental management tools, promoting a holistic approach to risk management.

9. Standardized Data Architecture: The OHS AI uses standardized data architecture for effective collection, storage, integration, and use of data in compliance with LMRSST.

By adhering to these LMRSST stipulations, AI in OHS contributes to proactive risk management, OHS law compliance, and a safer work environment. It enhances prevention, risk identification, and responsiveness to occupational health and safety issues.

La plateforme Preventera permet par exemple de collecter et d'analyser en temps réel des données sur les conditions de travail, les risques identifiés et les lésions professionnelles. Elle utilise ces données pour générer des indicateurs de performance et des alertes précoces, afin d'aider les entreprises à identifier les situations à risques et à mettre en place des mesures préventives ciblées.

La collecte et l'analyse des données en temps réel pour une prévention ciblée des lésions professionnelles sont des processus essentiels dans le domaine de la santé et de la sécurité au travail (SST). Ces processus permettent de surveiller en permanence les conditions de travail, d'identifier les risques potentiels, et de prendre des mesures préventives ciblées pour réduire les lésions professionnelles. Voici comment cela fonctionne et quelles technologies sont généralement utilisées :

1. Capteurs et Dispositifs de Surveillance : Des capteurs sont déployés dans l'environnement de travail pour collecter des données en temps réel. Ces capteurs peuvent être attachés aux machines, aux équipements, aux vêtements des travailleurs ou à d'autres emplacements stratégiques.
2. Dispositifs Portables : Les travailleurs peuvent utiliser des dispositifs portables (par exemple, des montres intelligentes, des lunettes connectées, etc.) équipés de capteurs pour surveiller leur propre santé et sécurité.
3. IoT (Internet des Objets) : Les objets connectés (IoT) sont utilisés pour créer un réseau de capteurs et d'appareils intelligents qui collectent et transmettent des données en temps réel à une plateforme centralisée.
4. Applications Mobiles : Les applications mobiles permettent aux travailleurs de signaler en temps réel des incidents ou des conditions dangereuses, en capturant des images, des vidéos ou en fournissant des informations sur leur emplacement.

1. Analytique de Données en Temps Réel : Des algorithmes d'analyse de données en temps réel sont utilisés pour traiter les données collectées instantanément. Ces algorithmes peuvent détecter des modèles, des tendances, des anomalies, et évaluer les risques en temps réel.
2. Intelligence Artificielle (IA) : L'IA est  utilisée pour améliorer l'analyse des données en temps réel. Les systèmes d'IA peuvent apprendre à partir des données passées et anticiper les risques potentiels.
3. Machine Learning (Apprentissage Automatique) : Les modèles de machine learning sont formés pour prédire les accidents ou les lésions professionnelles en fonction des données en temps réel.

Une fois les données collectées et analysées en temps réel, des mesures de prévention ciblées peuvent être prises :

1. Alertes et Notifications en Temps Réel : Lorsque des conditions dangereuses ou des comportements à risque sont détectés, des alertes et des notifications sont générées immédiatement pour avertir les travailleurs ou les responsables de la sécurité.
2. Interventions en Temps Réel : En fonction des données en temps réel, des interventions immédiates peuvent être entreprises pour corriger les situations à risque. Par exemple, un travailleur peut être averti de modifier sa posture ou de porter un équipement de protection.
3. Modifications des Procédures de Travail : Les données en temps réel peuvent également conduire à des modifications des procédures de travail pour réduire les risques. Par exemple, si une machine est identifiée comme dangereuse, elle peut être mise hors service jusqu'à ce qu'elle soit réparée.

Les technologies utilisées pour la collecte et l'analyse des données en temps réel en SST incluent :

• Capteurs IoT
• Dispositifs portables (wearables)
• Applications mobiles
• Réseaux de communication sans fil
• Serveurs de données en temps réel
• Analytique de données en temps réel
• Intelligence artificielle (IA) et machine learning (ML)