L'intelligence artificielle comme futur assistant du spécialiste HSE
Aujourd'hui, l'intelligence artificielle est l'un des domaines de recherche scientifique les plus populaires. Au cours des 10 dernières années, les investissements dans ce secteur ont connu une croissance constante, atteignant un record de la part des investisseurs privés en 2021 avec environ 125,4 milliards de dollars. En 2022-2023, le volume des investissements privés dans l'IA a été multiplié par 18 par rapport à 2013. Ce type de technologie est activement utilisé dans de nombreux domaines, de l'armée à la restauration.
Selon les résultats d'une étude, la part des entreprises utilisant les technologies d'intelligence artificielle a plus que doublé en 2022 par rapport à 2017. Les entreprises russes suivent de près les tendances mondiales dans ce domaine et ne sont pas en reste. Le volume du marché russe de l'intelligence artificielle en 2022 s'élevait à 647 milliards de roubles, soit 17,3 % de plus que l'année précédente. De nombreux développements de sociétés informatiques russes sont utilisés dans le travail des entreprises industrielles nationales. En 2022, environ 17 % des entreprises russes utilisaient déjà l'intelligence artificielle ou étaient en train de l'implanter, la majorité d'entre elles étant de grandes entreprises.
Le marché mondial des équipements de sécurité sur le lieu de travail devrait croître dans les années à venir. En 2022, il représentait environ 14,2 milliards de dollars américains, et une croissance allant jusqu'à 26,7 milliards de dollars américains est attendue d'ici 2027. La croissance du marché se fera à un taux annuel moyen de 13,5 % entre 2022 et 2027.
En raison de la demande de la société pour un travail sûr, ainsi que de l'optimisation constante des dépenses internes de la plupart des entreprises, les solutions informatiques pour le contrôle automatisé de la conformité aux exigences de sécurité industrielle et de santé au travail gagnent en popularité dans le monde entier. Les systèmes de contrôle de la qualité de la préparation des produits et services basés sur l'analyse vidéo sont également d'actualité. Actuellement, dans l'industrie et la production, les principales directions du développement numérique sont la mise en œuvre de solutions complètes pour la détection des violations des exigences HSE, basées sur l'utilisation de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique, ainsi que le développement de méthodes pour prévenir les problèmes potentiels.
Pour expliquer les principes de fonctionnement des technologies d'intelligence artificielle actuelles et disponibles aujourd'hui dans le domaine HSE, incluant la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique, il est pratique de les diviser selon le moment de leur application. Par rapport à un incident et/ou un accident, il existe trois zones temporelles de ce type :
- Prédiction – utilisation de modèles d'analyse prédictive pour prévoir la probabilité d'un accident sur la base de l'analyse de grands volumes de données issues de l'expérience passée de cas similaires.
Pour le bon fonctionnement d'un tel modèle, il est nécessaire de collecter des données sur les incidents passés, y compris des informations sur le lieu de travail (type de travail, équipement, conditions de travail, etc.), des informations sur les travailleurs (âge, expérience professionnelle, présence de problèmes de santé, etc.) et sur les accidents eux-mêmes (type, gravité, causes, etc.). En collectant ces données sur une longue période, on crée un modèle qui analyse les données recueillies et identifie des schémas et des corrélations entre différents facteurs. Par exemple, le modèle peut montrer qu'un certain type de travail est le plus dangereux, ou que les travailleurs d'un certain âge avec des problèmes de santé spécifiques sont plus enclins aux accidents.
- Analyse en temps réel – prise de décision rapide grâce à l'obtention de données actualisées.
Pour décrire cette technologie, on peut citer l'exemple d'une intelligence artificielle qui reconnaît l'absence des équipements de protection individuelle (EPI) nécessaires sur les travailleurs et le signale via des canaux de communication et d'alerte préparés à l'avance. De tels systèmes sont actuellement capables de détecter et d'enregistrer 95 à 98 % des violations programmées dans l'algorithme de l'intelligence artificielle. De plus, pour mieux comprendre le fonctionnement de la technologie, on peut examiner l'exemple d'un projet de mise en œuvre d'un système d'information sur la présence du personnel dans des zones dangereuses.
- Post-analyse et recherche de causes – lors de l'évaluation de l'expérience passée, il est possible et nécessaire de rechercher des modèles de causes récurrentes et des corrélations implicites.
Par exemple, une entreprise peut connaître des accidents fréquents, comme ceux liés à la chute d'objets depuis une hauteur. Après la collecte et l'analyse des données sur les incidents et l'entraînement du modèle, on peut découvrir qu'ils se produisent tous au même moment de la journée – pendant la pause déjeuner, lorsque les travailleurs s'absentent et ne contrôlent plus la situation sur le lieu de travail. Les situations proposées par le modèle peuvent être aussi bien explicites qu'implicites, ce qui permet de porter un regard neuf sur de vieilles questions.
L'intelligence artificielle possède un immense potentiel d'application dans l'industrie et la production. Nous voyons déjà les résultats de l'utilisation de ces technologies dans les grandes entreprises. L'industrie et la production ne font que commencer leur parcours vers une grande numérisation, et ceux qui seront les premiers à adopter les nouvelles technologies gagneront la bataille de la concurrence. Malgré le coût apparemment élevé de la mise en œuvre de solutions basées sur la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique, il s'agit d'un investissement à long terme dans le développement de l'entreprise. En effet, ces systèmes permettent non seulement d'économiser de l'argent sur la réparation d'équipements coûteux et de minimiser leurs temps d'arrêt, mais ils permettent également de passer à de nouvelles méthodes de réduction des accidents du travail parmi les employés.
D'un côté, il peut sembler que ce domaine soit trop complexe à comprendre pour les spécialistes HSE, et peut-être même superflu. Mais progressivement, l'adoption généralisée de ces outils et méthodes progressifs, ainsi que la simplification de la rédaction et de la préparation de tels modèles, mèneront inévitablement à une demande interne de changement au sein des entreprises. C'est pourquoi, à mon avis, le spécialiste HSE moderne devrait dès maintenant améliorer ses compétences dans ces domaines afin de parler le même langage que les spécialistes des sociétés informatiques et ses propres services informatiques lors de la résolution de problèmes complexes.