Mapping IA 2026 : Cikaba, leader IA prévention QHSE

Cikaba figure à nouveau dans le Mapping IA 2026 de France Digitale, cartographie de référence des entreprises françaises en intelligence artificielle. Cette reconnaissance confirme notre positionnement : développer une IA en prévention réellement opérationnelle, pensée pour le terrain industriel, la performance QHSE et l’analyse d’accident.

Dans un contexte où la prévention des risques professionnels doit être documentée, mesurée et démontrée, l’intelligence artificielle n’est plus un sujet prospectif. Elle devient un levier structurant du pilotage sécurité.

IA en prévention : transformer la donnée terrain en décisions concrètes

L’IA en prévention des risques prend tout son sens lorsqu’elle exploite les données déjà présentes dans l’entreprise : incidents, presqu’accidents, audits, formations, observations terrain, historiques accidentologiques.

L’objectif n’est pas de produire plus de reporting, mais de :

• détecter des signaux faibles,
• identifier des tendances invisibles à l’œil nu,
• prioriser les actions à plus fort impact,
• renforcer la prévention des risques professionnels de manière structurée.

C’est précisément cette approche que nous détaillons dans nos analyses sur les tendances QHSE 2026 : la digitalisation devient la base, et l’analyse prédictive des accidents devient un avantage compétitif pour les industriels.

L’intelligence artificielle appliquée à la sécurité au travail permet ainsi de passer d’une logique réactive à une logique anticipative.

IA QHSE : piloter la conformité et la performance multi-sites

Un logiciel QHSE avec IA ne se limite pas à centraliser des données. Il doit permettre :

• une analyse cohérente entre sites,
• une priorisation automatique des risques,
• une traçabilité complète des actions,
• une mesure d’efficacité des plans de prévention.
  L’IA QHSE devient alors un outil d’aide à la décision pour les directions industrielles et les responsables sécurité. Elle facilite la digitalisation QHSE et améliore la qualité des analyses, tout en maintenant l’expertise humaine au centre du processus.

Dans un environnement réglementaire plus exigeant, cette capacité à structurer et démontrer la prévention devient stratégique.

IA accident : fiabiliser et accélérer l’analyse des accident avec l’arbre des causes assisté par l’IA

L’un des cas d’usage les plus concrets de l’IA accident concerne l’arbre des causes digital.

Méthode de référence en santé et sécurité au travail, l’arbre des causes vise à analyser factuellement un accident afin d’identifier les causes profondes et systémiques. Pourtant, sur le terrain, les analyses peuvent être hétérogènes, longues ou incomplètes.

L’apport de l’intelligence artificielle est triple :

• structurer automatiquement les faits et la chronologie,
• proposer une première modélisation d’arbre des causes,
• homogénéiser la qualité méthodologique entre équipes.
  L’IA ne remplace pas l’expert sécurité ; elle l’assiste.
  Résultat : un gain de temps significatif, une analyse plus robuste et une meilleure capitalisation des retours d’expérience.

C’est dans cette logique que nous avons développé nos outils d’analyse d’accidents intégrant l’IA, afin de rendre l’analyse des incidents SST plus rapide, plus fiable et plus actionnable.

Pourquoi le Mapping IA 2026 valide notre approche

Le Mapping IA 2026 de France Digitale met en lumière les startups développant de véritables solutions technologiques fondées sur l’intelligence artificielle.

Être référencé dans cette cartographie confirme :

• la solidité de notre approche IA industrielle,
• notre capacité à transformer l’innovation en produit opérationnel,
• la pertinence de notre positionnement verticalisé sur la prévention et le QHSE.

Dans un écosystème où l’IA devient omniprésente, la différence se joue sur l’impact réel. L’IA en prévention, l’IA QHSE et l’IA accident doivent produire des résultats mesurables : réduction des risques, amélioration de la qualité d’analyse, pilotage sécurité multisites renforcé.