5 min de lecture
Le management des systèmes QHSE est un enjeu central pour toutes les organisations soucieuses de leur efficacité opérationnelle, de la sécurité de leurs collaborateurs et de leur impact environnemental. Un système d'information avec des données centralisées, à jour et automatisées est un défi dans les entreprises. Un vrai challenge pour les services QHSE qui traitent des volumes importants de données. Ils peuvent cependant s'appuyer sur les innovations des acteurs de la tech notamment dans le domaine de l’IA.
L'intelligence artificielle au service de la QHSE : de quoi parle-t-on ?
L'IA regroupe un ensemble de technologies permettant aux machines de simuler des processus cognitifs humains : apprendre, raisonner, percevoir, analyser, décider. Appliquée à la QHSE, elle permet d'exploiter des volumes massifs de données pour améliorer la prévention des risques, la conformité réglementaire, le contrôle qualité, ou encore la réduction de l'empreinte environnementale.
Ces dernières années, les assistants virtuels et Chatbot ont débarqué dans notre quotidien. Initialement utilisés avec des scénarios prédéfinis de questions-réponses, ils se sont aujourd’hui généralisés et démocratisés avec les LLM (Grand modèles de language) et l’apparition de l’IA générative. ChatGPT d’OpenIA a largement contribué à cette tendance grâce à une interface conversationnelle et l’utilisation de « prompts ». Côté professionnel, les cas d’usage sont nombreux : Tchat conversationnel pour la relation client, traduction automatisée, tests automatisés dans l’informatique, génération d’image et de vidéo. D’après une étude de Septembre 2025 de Google Cloud ("ROI of AI" réalisée par National Research Group), “57% des entreprises françaises déploient des cas d’usage d'IA générative depuis plus d'un an”. Et maintenant, les agents IA arrivent en force.
Alors qu’en est-il côté QHSE ? L'IA est-elle un véritable allié dans la réduction de l’accidentologie et de l’erreur humaine ?
1 - La détection préventive par la vision assistée par ordinateur
C’est d’abord côté HSE que l’IA s’est développée dans nos métiers. La détection préventive par vision assistée par ordinateur s’appuie sur des technologies d’intelligence artificielle pour analyser en temps réel des flux vidéo ou des données numériques. Par exemple, via des exosquelettes, il est possible de détecter les gestes, postures et comportements à risque. Ces systèmes sont capables d’interpréter le contexte des mouvements humains et d’identifier automatiquement tout comportement non conforme.
Sur le marché, on trouve ainsi des boîtiers IA à fixer sur des équipements comme des grues, permettant la surveillance continue d’un chantier et la détection de situations dangereuses (absence d’EPI, franchissement de zones interdites, mauvaises postures…).
Cependant, ces dispositifs reposent sur des équipements de pointe souvent coûteux et complexes à intégrer. De plus, l’utilisation croissante de la surveillance automatisée pose de réelles questions éthiques, notamment quant au respect de la vie privée des salariés et à la frontière entre amélioration des performances et protection des libertés individuelles.
Découvrez le Top 3 des meilleures applications Qualité
2 - Les LLM (Large Language Models) pour l’analyse des données
Les modèles de langage de grande taille (LLM) sont en quelques sorte des “moteurs” ou un ”réseau de neurones artificiels” capable d’apprendre en fonction des demandes de l’utilisateur. Ce sont des algorithmes qui apprennent à partir de grande quantité de données. Ils alimentent par exemple les Chatbots et les font progresser pour répondre au mieux à votre besoin. C’est une avancée majeure pour l’analyse et la valorisation des volumes importants de données, telles que les textes réglementaires, rapports d’audit, historiques d’incidents... Leur capacité à comprendre puis synthétiser des contenus complexes simplifient le travail des services QHSE qui peuvent centraliser, structurer et rendre facilement accessibles des documents spécialisés : normes internationales, réglementations, jurisprudences et rapports internes.
Ces assistants intelligents exploitent des séries historiques de données (ex. : accidentologie, maintenance, risque interne) pour détecter des tendances et des modèles prédictifs, favorisant une meilleure anticipation des situations à risque et une prise de décision proactive. Dans cette dynamique, certains acteurs adoptent déjà ces technologies LLM, capables d’évaluer la probabilité d’un accident du travail afin de mieux orienter l’encadrement du personnel.
Leur utilisation en tant que support documentaire est aussi un atout : génération de procédures, rapports d’audit ou contenus pédagogiques adaptés aux besoins des équipes QHSE, optimisant ainsi la transmission de l’information.
Au-delà de la simplicité d’utilisation et du gain de temps considérable, il convient toutefois de rappeler que ces systèmes peuvent comporter des erreurs, biais ou imprécisions, et nécessitent une relecture attentive pour garantir la fiabilité des informations produites.
3 - L'IA agentique : Vers une automatisation proactive du management QHSE
Les agents intelligents également appelé IA agentique, incarne une nouvelle génération d’IA. Ces agents viennent compléter les possibilités des LLM. Ils agissent, analysentet sont capables de proposer des solutions adaptées. Concrètement, ils pourront aider àla planification et au suivi d’actions correctives, relancer les responsables concernés et croiser les données issues du terrain, telles que celles des capteurs IoT ou des rapports d’incidents, avec les exigences réglementaires QHSE pour garantir la conformité opérationnelle. Côté utilisateur, les agents IA viendront en support de tout collaborateur déclarant un évènement en apportant une aide à la rédaction, évitant ainsi des erreurs ou incohérences.
Imaginons une anomalie sur une chaine de production. L’agent IA s’appuie sur l’historique de vos données pour détecter l’anomalie. Il préviendra un autre agent chargé de déclencher une action corrective, d’assurer son suivi et d’alerter en temps réel les équipes concernées. D’autres agents dotés de capacités d’analyse documentaire aideront au pilotage des certifications QHSE en centralisent la documentation, repérant rapidement les données manquantes et facilitant ainsi la gestion des référentiels ISO ou autres. La seule limite sera votre capacité à contrôler et valider vos processus.
Les agents IA pourront dans un avenir proche jouer un rôle clé dans les systèmes de management QHSE en transformant le rôle des managers. En tant que manager QHSE, vous pourrez mettre en place des process avec des objectifs fixés, les agents seront là pour vous assister dans la digitalisation de ce process et l'exécuter. C’est l’opportunité pour les managers d’être acteur de la digitalisation et du déploiement d’actions au service du système de management QHSE.
La cohabitation entre l’Humain et l’IA est à portée de main, avec des directions QHSE armées d'agents IA pour les aider à aller plus vite et gagner en performance et en rapidité d'exécution. Ce développement technologique leur permettra de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée, telles que l’analyse stratégique et la gestion proactive des équipes et des plans de prévention. L’IA ne remplace pas l'humain, il l’assiste. Il paramètre, se charge de donner le résultat, prédit et libère le temps des experts QHSE/RSE qui deviennent alors stratèges de la performance.
. . .
5 min de lecture
