L’IA, nouvel allié des professionnels de la prévention des risques

La prévention des risques professionnels évolue rapidement. Dans des environnements de travail de plus en plus complexes, les approches traditionnelles (analyses manuelles, diagnostics tardifs, formations uniformes) montrent leurs limites. Pour gagner en efficacité, les équipes QHSE doivent s’appuyer sur une analyse plus fine des données du terrain, renforcer l’évaluation des risques professionnels et utiliser des outils capables d’anticiper les situations dangereuses.

C’est précisément l’objectif de notre équipe R&D en intelligence artificielle, qui conçoit des technologies destinées à améliorer l’analyse, l’anticipation et la sécurité des équipes opérationnelles comme des intervenants extérieurs.

IA et démarche de prévention : un potentiel encore sous-exploité 

Des informations précieuses encore peu valorisées

Chaque action de prévention (accueil sécurité, formation, causerie, quiz, retours terrain) génère des données essentielles. Ces informations alimentent directement les obligations définies aux articles L.4121-1 à L.4121-3 du Code du travail : évaluer les risques, mettre en place des mesures adaptées et actualiser ces mesures à mesure que les conditions évoluent.

Pourtant, dans de nombreuses entreprises, ces données restent peu exploitées, alors qu’elles permettent de mieux comprendre les risques professionnels et d’ajuster les actions de prévention.

Certaines données simples sont particulièrement révélatrices :

• taux de réussite aux quiz,
• temps passé par question,
• erreurs récurrentes,
• abandons ou pertes d’attention.

Des indicateurs clés pour mieux évaluer les risques

Bien analysés, ces indicateurs constituent une aide précieuse. Ils mettent en lumière des difficultés de compréhension, des consignes mal intégrées ou des procédures mal maîtrisées.

L’intelligence artificielle permet alors de :

• repérer les points mal compris,
• identifier les contenus trop denses ou mal structurés,
• renforcer l’ancrage des messages essentiels,
• adapter les supports pour intégrer la prévention au plus près du terrain.

L’analyse des statistiques brutes (durée moyenne, points de décrochage, questions problématiques) constitue ainsi une première étape pour cibler les améliorations prioritaires.

Croiser les données pour adapter les contenus terrain

L’étape suivante consiste à croiser ces données avec les profils réels des apprenants : métier, niveau d’expérience, unité de travail, langue, exposition aux risques. Grâce à cette combinaison, l’IA propose des contenus contextualisés et adaptés aux enjeux concrets du poste. Le résultat est une prévention plus ciblée, plus cohérente et surtout plus efficace pour l’utilisateur final.

L’adaptive learning et la prévention des risques professionnels

Des contenus adaptés aux besoins réels

L’adaptive learning est l’un des apports les plus structurants de l’IA dans la prévention des risques professionnels. Il permet d’ajuster automatiquement les contenus de formation en fonction du niveau et du rythme de chaque apprenant. Cette capacité d’adaptation contribue directement à combattre les risques à la source, en veillant à ce que chaque personne reçoive les messages essentiels sous une forme adaptée à ses besoins réels.

Un fonctionnement simple et centré sur l’apprentissage

Le mécanisme repose sur plusieurs étapes :

• un test d’entrée évalue les connaissances initiales,
• le contenu proposé s’adapte en fonction des réponses données,
• les notions déjà maîtrisées ne sont pas répétées,
• les points faibles sont renforcés par des explications complémentaires.

Cette personnalisation améliore la compréhension, évite la surcharge cognitive et garantit des sensibilisations réellement utiles pour assurer la sécurité dans chaque activité.

Un soutien direct aux actions QHSE

En adaptant les contenus en temps réel, l’adaptive learning facilite l’intégration quotidienne de la prévention. Les équipes QHSE peuvent ainsi proposer des actions cohérentes, mieux ciblées, et alignées avec les risques réels observés sur le terrain.

Analyse prédictive : anticiper les risques avant qu’ils n’apparaissent

Identifier les situations dangereuses en amont

L’analyse prédictive représente une avancée majeure dans la prévention des risques professionnels. Elle exploite les données actuelles et historiques pour repérer les périodes où la probabilité d’un incident augmente. Son objectif n’est pas de remplacer l’expertise humaine, mais de l’enrichir. L’IA permet de traiter un volume d’informations bien supérieur à ce qu’une analyse manuelle pourrait couvrir, révélant des tendances invisibles à l’œil nu.

Détecter les signaux faibles grâce au croisement des données

Pour cela, l’IA utilise diverses sources :

• accidentologie,
• situations dangereuses et presqu’accidents,
• retours terrain,
• données RH (charge, turnover, saisonnalité),
• historiques de formation,
• données opérationnelles.

Cette approche permet de détecter des signaux faibles, d’identifier des zones ou périodes critiques, d’anticiper des comportements accidentogènes et de recommander des actions de prévention plus pertinentes.

Agir avant l’incident pour réduire les accidents du travail

Les modèles prédictifs peuvent révéler, par exemple :

• un risque accru lors des pics d’activité,
• des tâches sensibles en période de changement d’équipe,
• des difficultés spécifiques chez les nouveaux arrivants.

En offrant une visibilité anticipée sur ces situations, l’analyse prédictive aide les équipes QHSE à intervenir au bon moment, à ajuster leurs priorités et à diminuer la probabilité d’accidents et d’incidents.

Des outils d’IA au service de la sécurité au travail

Notre équipe R&D, en collaboration avec l’équipe Studio, conçoit des outils permettant de :

• personnaliser les parcours de sensibilisation,
• adapter les contenus selon les profils réels,
• détecter les incompréhensions,
• prédire les risques futurs,
• identifier les moments clés pour sensibiliser,
• renforcer l’ancrage des consignes essentielles.

Ces technologies aident les entreprises à mieux intégrer la prévention, à renforcer la santé et la sécurité au travail et à répondre plus efficacement aux exigences du Code du travail.

L’intelligence artificielle transforme en profondeur la prévention des risques professionnels : analyse fine des données, anticipation des risques identifiés, contenus adaptés et accompagnement continu des équipes QHSE.
L’objectif demeure inchangé : protéger les personnes sur le terrain et réduire durablement les accidents du travail.

Cikaba est lauréate du Plan France 2030 en région Auvergne–Rhône-Alpes, un programme qui soutient les innovations porteuses pour l’industrie. Cette distinction confirme notre engagement à faire progresser la sécurité au travail grâce à l’IA.

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