Pourquoi s'intéresser aux types d’intelligence artificielle quand on travaille en QHSE ou ESG ?
L’IA n’est plus un sujet réservé aux laboratoires de recherche. Elle s’invite désormais dans les logiciels que vous utilisez au quotidien : de la gestion documentaire à l’analyse des plans d’action.
Pourtant, derrière le mot "IA", se cachent plusieurs réalités technologiques. Et comprendre les différents types d’intelligence artificielle permet d’évaluer leur potentiel — et leurs limites — dans vos métiers QHSE et ESG.
On vous explique les trois grands types d’IA, leurs spécificités, et surtout comment ils s’appliquent concrètement dans les outils Symalean.
L’IA faible : l’intelligence spécialisée, au service des tâches répétitives
Définition et caractéristiques de l’IA faible
L’IA faible, aussi appelée IA étroite, est conçue pour accomplir une tâche précise, sans avoir conscience du contexte global. En fait, elle ne comprend pas ce qu’elle fait au sens humain du terme, mais elle est extrêmement performante dans son domaine ciblé. C’est le type d’IA le plus utilisé aujourd’hui, notamment dans les outils métiers.
Elle repose généralement sur des algorithmes d’apprentissage supervisé, nourris par des bases de données spécifiques à une problématique donnée.
Exemples d'applications au quotidien
- Détection automatique de visages ou d’objets (par exemple, pour déverrouiller votre smartphone) ;
- Classification de documents ;
- Suggestion de contenus personnalisés ;
- Reconnaissance vocale ou textuelle.
Utilisation de l’IA faible pour la QHSE
Chez Symalean, ce type d’IA est déjà intégré dans plusieurs modules et permet :
- La génération automatique de rapports à partir de données terrain.
- La détection de textes et de visages pour l’anonymisation des photos prises sur le terrain.
- La suggestion d’actions correctives en fonction du type d’événement déclaré et sa récurrence.
- L’assistance à la rédaction de rapports QHSE : l’IA génère un résumé structuré à partir des données saisies par l’utilisateur.
Cette IA faible fait gagner du temps, réduit les erreurs humaines et libère vos équipes des tâches répétitives.
On peut aller plus loin et se demander si l’intégration de mécanismes agentiques dans nos outils pourrait rapprocher cela de l’IA forte. La réponse est non : même en mobilisant plusieurs agents spécialisés, on ne parle pas encore d’intelligence artificielle forte.
L’IA agentique consiste à mettre en place un ensemble d’agents autonomes capables de se coordonner entre eux pour accomplir des tâches complexes (par exemple : analyse visuelle, veille réglementaire, traitement des non-conformités).
Par exemple, pour le QHSE, on peut imaginer une collaboration en quatre temps :
- Un agent "analyse visuelle" détecte, sur une photo remontée via notre application mobile, une fuite d'huile au pied d'une machine.
- Il alerte l'orchestrateur, qui mandate l'agent "événement SSE" pour créer une ébauche de fiche d'incident (photo, heure, localisation) et demande à l'agent "Veille Réglementaire" d'y joindre les consignes de sécurité issues de la FDS de l'huile.
- Une fois l'événement créé, l'orchestrateur sollicite un "agent d'analyse des non-conformités". Sa mission : fouiller l'historique. Il trouve que deux fuites similaires ont eu lieu sur ce parc machines dans les 6 derniers mois, toutes deux liées à la défaillance d'un joint spécifique.
- Finalement l'agent remonte cette information capitale à l'orchestrateur qui appelle l'agent "événement SSE" pour qu'il mette à jour la fiche avec une suggestion d'analyse adaptée
Cette approche multi acteurs – où un chef d'orchestre confie des sous-tâches à des agents experts – est l’une des méthodes les plus efficaces pour créer des systèmes QHSE et ESG plus puissants, plus autonomes et mieux adaptés aux réalités terrain.
L’IA forte : la promesse d’une intelligence générale… mais encore théorique
Définition et caractéristiques de l’IA forte
L’IA forte (ou AGI – Artificial General Intelligence) désigne une IA capable de raisonner comme un humain, c’est-à-dire d’apprendre, comprendre et agir dans n’importe quel domaine sans être programmée pour une tâche spécifique.
Pourquoi ce type d’IA n’est pas encore utilisé en entreprise ?
À ce jour, cette IA reste un concept théorique. Aucune IA existante ne dispose des facultés cognitives humaines : émotion, intuition, conscience du contexte global. On ne parle donc pas de ce type d’IA dans les outils QHSE actuels. Mais c’est une perspective de long terme à suivre. Elle reste un objectif ambitieux de la recherche en IA, mais aucun système actuel ne dispose de capacités cognitives comparables à celles de l’humain.
Potentiel futur en QHSE et ESG
À long terme, on pourrait imaginer qu’une IA forte puisse :
- Apporter une compréhension globale et croisée des enjeux QHSE, sociaux, environnementaux et économiques.
- Formuler des stratégies autonomes à partir de multiples sources d’information.
- Interagir naturellement avec les équipes, comme un assistant expert.
Mais en 2025, ces usages relèvent encore de la prospective.
L’IA symbolique : pour des décisions transparentes et traçables
Définition et caractéristiques
L’IA symbolique ne s’appuie pas sur l’apprentissage par les données, mais sur des règles logiques explicites. Elle repose sur le principe : "si telle condition est remplie, alors telle action est recommandée".
C’est une IA compréhensible et traçable, idéale dans les environnements fortement normés comme le QHSE ou l’ESG.
En effet, dans un contexte réglementaire ou normatif, c’est précisément ce qu’il faut : pouvoir tracer la logique d’une décision.
Comment l’IA symbolique est intégrée chez Symalean
Dans notre solution Regensy, dédiée à l’ESG, l’IA symbolique est utilisée pour :
- Structurer automatiquement des rapports selon les exigences réglementaires.
- Vérifier la conformité des données ESG selon des référentiels (GRI, ESRS…).
- Recommander des indicateurs pertinents en matière de double matérialité.
Ce type d’IA est aussi utilisé dans certains modules Dyo pour vérifier des règles de conformité dans des audits QHSE. Vous pouvez consulter notre base de connaissance pour connaître le périmètre de notre intelligence artificielle au sein de Dyo.
Comparaison des trois types d’IA
Voici un tableau récapitulatif des types d’IA.

Pourquoi combiner plusieurs types d’IA dans une même solution ?
Les problématiques QHSE et ESG sont variées : certaines relèvent du traitement automatique, d’autres nécessitent un raisonnement basé sur des règles légales ou protocolaires. C’est pourquoi nous faisons le choix de combiner l’IA faible et l’IA symbolique dans nos outils.
Cela permet d’apporter à nos clients :
- Une IA opérationnelle, qui automatise et accélère les processus.
- Une IA fiable, pensée pour sécuriser les prises de décision.
- Une IA personnalisée, basée sur les données clients.
Quelle IA pour quelle situation en QHSE/ESG ?

Les types d’IA chez Symalean
Nous avons rédigé une charte éthique qui vous détaille les fondements de notre intelligence artificielle, ains que l’application de notre intelligence artificielle appliquée à nos solutions.
Exemples concrets
- Une non-conformité SSE est déclarée → l’IA analyse les causes, évalue la gravité et réalise une synthèse claire. Elle génère ensuite des actions immédiates et un plan de prévention adapté pour éviter toute récurrence.
- Un événement SSE est déclaré → l’IA en synthétise les informations, identifie les causes immédiates et analyse les facteurs contributifs. Elle propose ensuite des plans d’action ciblés pour prévenir toute récurrence.
Logiciels QHSE et ESG : choisir la bonne IA pour un impact concret
Chez Symalean, nous ne croyons pas à une IA "gadget". Nous construisons une intelligence embarquée, utile et compréhensible, qui accompagne les professionnels QHSE et ESG au quotidien.
En combinant les différents types d’intelligence artificielle, nous permettons à nos clients de travailler plus efficacement, de sécuriser leurs analyses et de gagner en sérénité dans leur pilotage.
Chaque type d’intelligence artificielle a ses avantages. Le tout est de choisir celle qui correspond à vos enjeux métiers.
Chez Symalean, nous combinons intelligemment les IA faibles et symboliques pour créer des solutions QHSE et ESG réellement utiles, sans effet de mode. Nos outils ne remplacent pas l’humain : ils l’épaulent, lui font gagner du temps, sécurisent ses décisions. D’ailleurs, vous pouvez découvrir notre article de blog qui va plus loin à ce sujet : L’IA remplace-t-elle vraiment les métiers QHSE ? (spoiler alert : non).
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