Du contrôle vidéo à un écosystème de sécurité IA : comment transformer les données HSE en prévention des incidents

L'intégration des outils numériques en santé et sécurité au travail se limite souvent à l'installation de caméras vidéo et au suivi de base des incidents. Cependant, le véritable potentiel des données se révèle lors du passage de la simple constatation des infractions à un écosystème proactif. Dans son intervention, Alexander Bondarenko, Directeur HSE chez SSGPO (groupe ERG), détaille l'expérience de transformation de solutions numériques fragmentées en un écosystème IA unifié, ayant permis à l'entreprise d'atteindre un niveau record d'exploitation sans aucun accident mortel.

Évolution du contrôle : des drones au contenu pédagogique

Historiquement, l'entreprise enregistrait en moyenne cinq accidents mortels par an. Le tournant décisif a été l'adoption de meilleures pratiques internationales adaptées et une digitalisation à grande échelle. L'une des premières mesures, mise en œuvre dès 2016, a été l'utilisation de drones pour superviser les travaux à haut risque. Sur le terrain, cet outil a prouvé son importance vitale : en 2021, un télépilote de drone a remarqué à temps deux employés qui se reposaient à l'ombre sous un gradin où des opérations étaient en cours. Le bruit des hélices les a incités à quitter la zone dangereuse 12 secondes seulement avant un effondrement de la masse rocheuse.

Aujourd'hui, le contrôle technique s'appuie sur plus de 1 800 caméras fixes et environ 500 caméras piétons. Cet immense volume de données vidéo ne reste pas inutilisé sur les serveurs, mais est converti en matériel pédagogique. Chaque mois, le service HSE monte de courtes vidéos montrant aussi bien les erreurs que les bonnes pratiques de réalisation des tâches. Ce contenu est diffusé sur 200 écrans TV dans les salles de prise de poste avant le début de chaque poste de travail, instaurant ainsi un processus continu de micro-apprentissage.

L'intelligence artificielle dans la gestion des comportements

L'intervenant porte une attention particulière à l'évaluation des communications entre les managers et les opérateurs. L'entreprise a déployé un système d'analyse automatique des causeries sécurité et des dialogues comportementaux. Les agents de maîtrise enregistrent leurs briefings sur dictaphone, puis des algorithmes évaluent la qualité de l'échange selon une méthodologie validée.

Grâce aux outils d'automatisation, le responsable reçoit un retour structuré en 45 secondes seulement : le système met en évidence les points forts du dialogue et les axes d'amélioration. Les données sont synchronisées avec des tableaux de bord, offrant une vue d'ensemble unifiée par service.

Pour préparer les jeunes agents de maîtrise à la conduite d'audits, un simulateur d'entraînement virtuel spécialisé a été développé. Dans ce système, l'intelligence artificielle incarne différents profils d'employés — du collaborateur coopératif à l'interlocuteur réfractaire ou fataliste. L'objectif du manager est de conduire l'échange de manière à amener son interlocuteur virtuel à prendre conscience des risques.

Évaluation globale de la fatigue des conducteurs

La fatigue du personnel reste l'une des menaces invisibles sur les sites industriels, impossible à détecter avec des éthylomètres standard. Pour résoudre ce problème, l'équipe a développé un module matériel et logiciel (PAM 60).

Le dispositif évalue le temps de réaction de l'individu au moyen d'un volant et de pédales de jeu, en émettant des signaux pendant une minute. En parallèle, une caméra 4K équipée d'un anneau LED réalise une pupillométrie — mesurant la vitesse de contraction et de dilatation de la pupille sous stimulation lumineuse, tout en détectant les rougeurs oculaires. La grande valeur ajoutée du système réside dans le rejet des normes moyennes. Le module accumule des données statistiques pour chaque employé et compare les valeurs actuelles à son profil de référence individuel. Si la réaction et les paramètres pupillaires s'écartent de sa norme, l'employé n'est pas sanctionné, mais réaffecté à des tâches secondaires à l'atelier, éliminant ainsi tout risque d'accident de la route sur la ligne.

Outils IA locaux et protection des données

Le déploiement de modèles génératifs s'accompagne souvent de risques de fuite d'informations confidentielles. Pour y pallier, l'entreprise a misé sur des applications hors ligne autonomes basées sur navigateur et des modèles linguistiques locaux. Cela permet d'automatiser des analyses complexes en toute sécurité :

• Enquête sur les incidents : le système analyse les enregistrements audio des entretiens ainsi que les pièces du dossier, construit automatiquement l'arbre des causes, génère un diagramme en nœud de papillon (Bow-Tie) et prépare des présentations.
• Évaluation des connaissances : un système multi-agents fait passer des examens oraux sur les exigences réglementaires, en posant des questions à voix haute et en évaluant la pertinence des réponses des employés sous forme de pourcentage.
• Élaboration des procédures : à partir de fiches de processus renseignées, les agents génèrent des procédures opératoires complètes, en stricte conformité avec les exigences méthodologiques.

Ce que vous apprendrez lors de cette intervention :

• Comment structurer une chaîne de création de contenus vidéo pédagogiques à partir des enregistrements de caméras piétons ?
• Comment automatiser l'évaluation de la qualité des dialogues comportementaux de sécurité grâce aux réseaux de neurones ?
• Comment exploiter la pupillométrie et les tests de réaction pour un suivi personnalisé de la fatigue des conducteurs ?
• Comment utiliser des simulateurs IA pour former les managers aux communications complexes avec les équipes ?
• Comment déployer des outils d'IA autonomes pour l'enquête sur les incidents sans risque de fuite de données ?