Structurer ses données QHSE : l'intelligence artificielle n’est rien et n’invente rien sans données
On l’a vu dans un de nos précédant article Intelligence artificielle QHSE : mythe ou révolution en cours ?, l’intelligence artificielle repose sur un carburant unique : la donnée. Mais, une IA ne peut rien faire d’exploitable sans un minimum de contexte, de clarté et de cohérence.
C’est pourquoi structurer ses données QHSE est un pré-requis stratégique avant toute invitative d’intelligence artificielle.
Qu’entend-on par structurer ses données QHSE ?
Des données... aux connaissances métiers
Structurer une donnée, ce n’est pas seulement la ranger dans un tableau. C’est, à la fois lui donner un format lisible et cohérent, mais surtout un contexte métier compréhensible.
Par exemple, un événement SSE (accident, non-conformité, presqu’accident, etc.) bien déclarée, bien catégorisé et enrichi de commentaires ou de photos terrain sera 100 fois plus utile à un algorithme que des champs libres mal renseignés.
Structurer = actionner
Une donnée bien structurée devient alors un savoir réutilisable/exploitable ?
Elle peut ensuite être analysée, comparée, recroisée avec d’autres données ou interprétée par une IA. C’est cette capacité à extraire de la valeur opérationnelle ou stratégique qui fait la différence.
Les risques d'une IA QHSE sans données fiables
Moins bon que celui de mamie : le GIGO
Les data scientists utilisent une règle qu’ils formalisent ainsi : GIGO, pour Garbage In, Garbage Out. Cette règle est simple. En fait, elle considère que la qualité des résultats est déterminée par la qualité des données d’entrées.
Si vous fournissez des données incohérentes ou incomplètes, alors l’IA vous proposera des résultats erronés, voire dangereux.
Sans structuration, l’intelligence artificielle ne sait pas distinguer un événement critique d’un simple écart. Elle ne comprend pas les doublons, les incohérences ou les zones d’ombres dans l’analyse.
Perte de confiance, perte d‘impact
Des données mal structurées conduisent à des interprétations erronées, à des décisions mal fondées... et par conséquent, à une perte de confiance.
Or, une IA QHSE ne peut produire de la valeur que si elle est crédible, fiable et interprétable.
Structurer ses données : quels bénéfices métiers concrets ?
Prendre de meilleures décisions, plus vite
Une base donnée QHSE bien structurée permet de :
- Détecter plus rapidement les signaux faibles,
- Prioriser les actions de prévention,
- Être impartial et objectif dans les arbitrages.
En fait : gagner en réactivité et en agilité, dans un contexte où les enjeux de sécurité et la réglementation s’accélèrent.
Consolider un vivier de connaissance métier
En accumulant des données qualitatives, l’entreprise se créée une bibliothèque QHSE précieuse. Cette bibliothèque de données permet d’alimenter l’IA pour générer :
- Des analyses prédictives,
- Des recommandations ciblées,
- Des modèles d’optimisation continus.
Une démarche progressive et continue
Structurer ses données se fait dans le temps, de manière progressive et par étapes. Chaque chose déployée dans cette direction prépare le terrain à une IA réellement utile et appliquée au contexte métier.
L’intelligence artificielle, mais pas sans éthique : un rappel utile
Chez Symalean, nous avons choisi de développer une IA éthique, sobre et transparente. Et surtout : une IA au service de l’humain.
Structurer la donnée, c’est aussi garantir que l’algorithme travaille à partir d’informations de qualité, anonymisées, respectueuses du contexte de l'entreprise et des droits des utilisateurs.
C’est cette rigueur qui guide notre charte éthique et notre moteur d’intelligence artificielle Sym Ai. Vous pouvez aller plus loin en découvrant les piliers de notre Sym Ai accessible ici, depuis notre site internet.
De la donnée... à la valeur métier
La promesse de l’intelligence artificielle en QHSE est réelle.
Mais elle ne peut se concrétiser que si l’entreprise prépare le terrain dès aujourd’hui : en structurant ses données, en outillant ses processus et en inscrivant l’IA dans une démarche continue, progressive et éthique.
Nous l’avons vu tout au long de cet article, sans données fiables, pas d’IA utile. Mais avec des données structurer, c’est toute la fonction QHSE qui peut monter en puissance.
