Orchestrer l'Intelligence Distribuée au Cœur de la Prévention. Quand le leadership humain rencontre la cognition collaborative de l'IA.
Orchestrating Distributed Intelligence at the Heart of Preventive Safety. Where human leadership meets AI cognitive collaboration.
Surveiller les environnements à risques via capteurs, caméras, données temps réel. Vision IA, IoT et edge computing créent une sentinelle permanente.
Relier les événements, déduire les causes, anticiper les interactions dangereuses. Neo4j SafetyGraph et modèles causaux Cypher offrent l'intelligence contextuelle.
Prioriser les actions préventives, activer les workflows conformes. Agent Compliance, LangGraph et HUGO fournissent le jugement augmenté.
Déployer des réponses automatiques : LOTO, alertes, consignations. Dynamic LOTO Engine et Kafka permettent la réponse instantanée.
Capitaliser les retours d'expérience, ajuster les modèles prédictifs. Federated Learning et Continuum SST créent la mémoire organisationnelle.
Le Manager Agentique coordonne les agents Vision, Predict, Compliance, Spatial et Operations en parfaite synchronisation.
Monitor high-risk environments via sensors, cameras, and real-time data. Vision AI, IoT, and edge computing create a permanent sentinel.
Connect events, deduce causes, anticipate dangerous interactions. Neo4j SafetyGraph and causal Cypher models deliver contextual intelligence.
Prioritize preventive actions, activate compliant workflows. Agent Compliance, LangGraph, and HUGO provide augmented judgment.
Deploy automatic responses: LOTO, alerts, lockouts. Dynamic LOTO Engine and Kafka enable instant response.
Capitalize lessons learned, adjust predictive models. Federated Learning and Continuum SST create organizational memory.
The Agentic Manager coordinates Vision, Predict, Compliance, Spatial, and Operations agents in perfect synchronization.
Fondation Neo4j : Chaque élément HSE devient un nœud intelligent : machines, énergies, procédures, autorisations, équipes, rôles, événements et apprentissages. Chaque relation devient une connexion neuronale dans le graphe.
Mémoire vivante : Équipement lié aux sources d'énergie, liées aux procédures, liées aux opérateurs formés, liés aux incidents passés, liés aux leçons apprises. Chaque action alimente la mémoire préventive de l'organisation.
Raisonnement causal : SafetyGraph ne stocke pas seulement des données—il comprend la causalité. Quand un incident survient, le graphe reconstruit automatiquement la chaîne causale : quelles conditions ont convergé ? Quelles barrières ont échoué ? Quels patterns l'ont précédé ?
Agents spécialisés : Agent Vision (EPI, postures, dangers), Agent 4D/BIM (conflits spatiaux, systèmes de protection), Agent Predict (scoring risque, détection de dérive), Agent Compliance (vérification normes), Agent Operations (exécution workflows), Agent Continuum (apprentissage contextuel).
Méta-orchestrateur HUGO : Coordinateur basé sur LangGraph qui gère la communication inter-agents, priorise les recommandations conflictuelles, arbitre les décisions et maintient les pistes d'audit de décisions.
Protocole FIPA-ACL : Les agents négocient en utilisant un langage de communication d'agents standardisé. Quand Vision détecte un danger, il ne fait pas qu'alerter—il négocie avec Compliance sur la sévérité, avec Predict sur la probabilité, avec Operations sur les interventions faisables.
Streaming Kafka : Toutes les données de capteurs, flux vidéo, actions des opérateurs et conditions environnementales circulent à travers les pipelines Kafka. Événements traités en millisecondes, permettant des temps de réponse sous 2 secondes.
Event sourcing : Chaque changement d'état est capturé comme un événement immuable. Cela crée une rejouabilité complète—vous pouvez reconstruire exactement ce que le système savait à tout moment, critique pour l'investigation d'incidents.
Traitement d'événements complexes : Détection de patterns à travers multiples flux d'événements. Exemple : Vision voit harnais détaché + Spatial détecte travail en hauteur + Météo rapporte vent fort = escalade automatique en priorité P0.
Apprentissage préservant la confidentialité : Les modèles apprennent des données multi-sites sans centraliser les informations sensibles. Les patterns de chaque site améliorent le modèle global tout en gardant les données locales sécurisées.
Détection de dérive : Surveillance continue de la performance des modèles utilisant PSI, divergence KL et tests K-S. Quand la dérive dépasse le seuil de 10%, le réentraînement automatique du modèle se déclenche avec données récentes.
Micro-apprentissage contextuel : Quand un incident est évité, l'Agent Continuum génère une micro-formation immédiate (2-3 minutes) livrée via mobile aux travailleurs affectés. L'apprentissage arrive en contexte, pas en salle de classe.
Traçabilité complète : Chaque décision d'agent inclut : horodatage d'alerte, preuve (photo/vidéo avec hachage), version de règle appliquée, version de modèle, contexte capteurs, validation humaine et mesure de résultat.
Explicabilité : Les cartes thermiques montrent exactement pourquoi un agent a pris une décision. Pas de boîte noire ML—chaînes de raisonnement transparentes auditables par humains et régulateurs.
Conformité by design : RGPD, Loi 25 du Québec, standards C-25 intégrés dans l'architecture. Lignage de données suivi, anonymisation automatique, consentement géré, politiques de rétention appliquées.
Collecter et contextualiser les signaux sécurité via Vision IA, flux d'énergie, météo et comportements. Les agents Vision et Sensing Layer fournissent l'intelligence terrain complète.
Comprendre les liens de causalité et les zones critiques via graphes de connaissances et corrélations inter-sites. Transformer les données fragmentées en intelligence actionnable.
Déployer les actions correctives et mesurer leur effet. Alertes terrain, workflows LOTO automatisés et communication 4D ferment la boucle en temps réel.
Neo4j Foundation: Every HSE element becomes an intelligent node: machines, energies, procedures, authorizations, teams, roles, events, and learnings. Each relationship becomes a neural connection in the graph.
Living memory: Equipment linked to energy sources, linked to procedures, linked to trained operators, linked to past incidents, linked to lessons learned. Every action feeds the organization's preventive memory.
Causal reasoning: SafetyGraph doesn't just store data—it understands causality. When an incident occurs, the graph automatically reconstructs the causal chain: what conditions converged? Which barriers failed? What patterns preceded it?
Specialized agents: Vision Agent (PPE, postures, hazards), 4D/BIM Agent (spatial conflicts, protection systems), Predict Agent (risk scoring, drift detection), Compliance Agent (standards verification), Operations Agent (workflow execution), Continuum Agent (contextual learning).
HUGO Meta-orchestrator: LangGraph-based coordinator that manages inter-agent communication, prioritizes conflicting recommendations, arbitrates decisions, and maintains decision audit trails.
FIPA-ACL Protocol: Agents negotiate using standardized agent communication language. When Vision detects a hazard, it doesn't just alert—it negotiates with Compliance on severity, with Predict on likelihood, with Operations on feasible interventions.
Kafka Streaming: All sensor data, vision feeds, operator actions, and environmental conditions stream through Kafka pipelines. Events processed in milliseconds, enabling sub-2-second response times.
Event sourcing: Every state change is captured as an immutable event. This creates complete replayability—you can reconstruct exactly what the system knew at any moment, critical for incident investigation.
Complex event processing: Pattern detection across multiple event streams. Example: Vision sees unattached harness + Spatial detects elevated work + Weather reports high wind = automatic escalation to P0 priority.
Privacy-preserving learning: Models learn from multi-site data without centralizing sensitive information. Each site's patterns improve the global model while keeping local data secure.
Drift detection: Continuous monitoring of model performance using PSI, KL-divergence, and K-S tests. When drift exceeds 10% threshold, automatic model retraining triggers with recent data.
Contextual micro-learning: When an incident is prevented, Continuum Agent generates immediate micro-training (2-3 minutes) delivered via mobile to affected workers. Learning happens in context, not in classroom.
Complete traceability: Every agent decision includes: alert timestamp, evidence (photo/video with hash), applied rule version, model version, sensor context, human validation, and outcome measurement.
Explainability: Heatmaps show exactly why an agent made a decision. Not black box ML—transparent reasoning chains that can be audited by humans and regulators.
Compliance by design: GDPR, Quebec Law 25, C-25 standards embedded in architecture. Data lineage tracked, anonymization automatic, consent managed, retention policies enforced.
Collect and contextualize safety signals through Vision AI, energy flows, weather data, and behavioral patterns. Vision and Sensing Layer agents provide comprehensive field intelligence.
Understand causal relationships and critical zones through knowledge graphs and cross-site correlation. Transform fragmented data into actionable intelligence.
Deploy corrective actions and measure their effectiveness. Field alerts, automated LOTO workflows, and 4D communication close the loop in real-time.
Contexte : Un technicien accède à une plateforme à 12 mètres de hauteur sur un chantier à 8h17.
Détection : L'Agent Vision identifie un harnais non attaché. L'Agent 4D/BIM confirme que la zone dépasse le seuil critique de 3 mètres. L'Agent Compliance croise avec la procédure CSA Z259 et calcule une probabilité d'incident de 73%.
Orchestration : HUGO déclenche une alerte audio localisée (L4), envoie une notification enrichie au superviseur avec photo annotée et historique de l'opérateur (L3), suspend temporairement l'accès à la zone.
Résultat : Temps de réponse 1,6 seconde. Chute évitée. Cause enregistrée dans SafetyGraph. Procédure ajustée pour prévenir la récurrence. Micro-formation contextuelle déployée via l'Agent Continuum.
Contexte : Maintenance planifiée d'un transformateur 25 kV pendant des conditions météo orageuses.
Analyse : L'Agent Predict corrèle trois signaux : fatigue d'équipe mesurée par capteurs biométriques (indice > 0,7), météo orageuse (vent > 35 km/h), et historique de maintenance indiquant un défaut latent.
Décision : L'algorithme calcule un risque d'arc-flash élevé. L'Agent Compliance applique automatiquement la norme CSA Z462 et le calcul IEEE 1584, ajuste la procédure d'intervention, reséquence l'opération de 4 heures, recommande des EPI renforcés catégorie 4.
Résultat : Risque global réduit de 68%. Aucune exposition humaine à un arc potentiel de 8 cal/cm². Le manager valide en un clic avec justification technique complète.
Contexte : Intervention de maintenance sur ligne de production avec 7 sources d'énergie (électrique 480V, pneumatique 120 PSI, hydraulique 3000 PSI).
Processus : SafetyGraph cartographie tous les flux d'énergie et dépendances d'équipement. L'Agent Vision vérifie chaque étape de verrouillage en temps réel. L'Agent Compliance valide la conformité CSA Z460 à chaque étape.
Innovation : Le Dynamic LOTO Engine génère automatiquement la séquence d'isolation optimale basée sur le type d'énergie, la proximité des opérateurs et les données d'incidents historiques. Chaque étape requiert confirmation biométrique + badge.
Résultat : Temps de complétion des séquences LOTO réduit de 40%. Traçabilité 100% avec preuves photo horodatées. Zéro incident de libération d'énergie sur 18 mois.
Contexte : Entrée dans réservoir souterrain pour maintenance nécessitant conformité CSA Z1006.
Pré-entrée : L'Agent Compliance valide les tests atmosphériques (O₂, LIE, H₂S, CO), l'équipement de sauvetage, les systèmes de communication et la présence d'un surveillant formé. L'Agent Vision confirme la configuration appropriée de ventilation et la conformité des EPI.
Surveillance : Surveillance atmosphérique continue avec alertes en temps réel. L'Agent Vision suit la position du travailleur et les signes vitaux via dispositifs portables. L'Agent Spatial monitore la préparation de l'équipe de sauvetage.
Filet de sécurité : Si l'O₂ descend sous 19,5%, alarme automatique, augmentation de ventilation et protocole d'évacuation activé en 8 secondes. Toutes actions consignées dans SafetyGraph avec chaîne de causalité.
Contexte : Opération de soudage près d'une zone de stockage de matériaux inflammables.
Évaluation des risques : L'Agent Spatial analyse la proximité 3D aux combustibles, les schémas de ventilation et les voies d'évacuation. L'Agent Compliance vérifie les exigences de surveillance incendie, placement d'extincteurs et retrait de matériaux.
Surveillance dynamique : L'Agent Vision détecte des étincelles voyageant au-delà de la zone désignée. L'Agent Predict calcule la probabilité d'ignition basée sur le changement de direction du vent. L'alerte déclenche suspension immédiate du travail et déploiement de surveillance incendie.
Apprentissage : Incident enregistré comme quasi-accident. SafetyGraph identifie un pattern : les changements de direction du vent à cet endroit surviennent fréquemment entre 14h et 16h. Procédure mise à jour pour restreindre le travail à chaud pendant cette fenêtre.
Contexte : Audit trimestriel de conformité ISO 45001 sur 3 sites avec 200+ points de contrôle.
Automatisation : L'agent HUGO orchestre la collecte de données depuis Vision (photos conformité EPI), Compliance (registres de permis, dossiers de formation), et Operations (journaux de maintenance, rapports d'incidents).
Compilation de preuves : Agrégation automatique de photos horodatées, vidéos, signatures électroniques et hachages de documents. SafetyGraph lie les preuves aux exigences spécifiques avec chaînes de traçabilité.
Résultat : Temps de préparation d'audit réduit de 3 semaines à 2 jours. Complétude des preuves 100%. Génération instantanée de packages prêts pour audit avec cartes thermiques d'explicabilité montrant les niveaux de conformité par exigence.
Découverte : SafetyGraph analyse 6 mois de données de quasi-accidents sur 5 sites et identifie un pattern récurrent : les incidents d'échafaudage augmentent de 15% durant les changements de quart.
Analyse des causes racines : Le graphe corrèle horodatage, localisation, expérience des opérateurs, météo et lacunes de communication. Un pattern émerge : rupture de communication lors du transfert de quart crée des lacunes de transfert de connaissances.
Intervention systémique : L'Agent Operations étend automatiquement l'exigence d'inspection d'échafaudage pour inclure un transfert documenté par photo obligatoire à chaque changement de quart. L'Agent Continuum déploie une micro-formation ciblée sur les protocoles de transfert.
Validation : Suivi sur 3 mois montre une réduction de 67% des quasi-accidents d'échafaudage. L'apprentissage de pattern transféré aux autres catégories d'équipement à haut risque.
Surveillance : Capteurs portables suivent la variabilité de fréquence cardiaque, qualité de sommeil et niveaux d'activité pour les opérateurs de grue durant les quarts de nuit de 12 heures.
Prédiction : L'Agent Predict identifie un opérateur montrant des marqueurs de fatigue à l'heure 9 du quart (FC de base élevée, VFC réduite, indicateurs de micro-sommeil). Le score de risque augmente de 35 à 78.
Intervention : Le manager reçoit une alerte avec données contextualisées. L'agent recommande : pause de 30 minutes, déploiement d'opérateur de relève, et réaffectation à des activités à risque moindre pour le reste du quart.
Prévention : Incident potentiel évité. L'analyse de pattern révèle que cet opérateur montre constamment de la fatigue à l'heure 9 lors des quarts de nuit. Horaire ajusté à des quarts de nuit de 10 heures avec pauses renforcées.
Contexte : Travaux de construction en été avec température ambiante de 32°C, humidité 75%, exposition en plein soleil.
Surveillance : L'Agent Predict combine données météo, mesures WBGT (température au thermomètre-globe mouillé), niveaux d'intensité de travail et statut d'acclimatation individuel.
Adaptation dynamique : Quand l'indice de chaleur dépasse le seuil, l'Agent Operations déclenche automatiquement : ajustement des cycles travail-repos (40 min travail / 20 min repos à l'ombre), alertes station d'hydratation toutes les 15 minutes, et reséquençage des tâches pour déplacer les activités exigeantes aux heures matinales plus fraîches.
Personnalisation : Les nouveaux travailleurs reçoivent des cycles de travail réduits de 25% durant la période d'acclimatation de 7 jours. Capteurs de température portables fournissent surveillance individuelle du stress thermique.
Context: A technician accesses a platform 12 meters high on a construction site at 8:17 AM.
Detection: Vision Agent identifies harness not attached. 4D/BIM Agent confirms zone exceeds 3-meter critical threshold. Compliance Agent cross-references CSA Z259 procedure and calculates 73% incident probability.
Orchestration: HUGO triggers localized audio alert (L4), sends enriched notification to supervisor with annotated photo and operator history (L3), temporarily suspends zone access.
Result: Response time 1.6 seconds. Fall prevented. Cause recorded in SafetyGraph. Procedure adjusted. Contextual micro-training deployed via Continuum Agent.
Context: Scheduled 25 kV transformer maintenance during stormy weather conditions.
Analysis: Predict Agent correlates three signals: team fatigue (index > 0.7), stormy weather (wind > 35 km/h), and maintenance history indicating latent defect.
Decision: Algorithm calculates elevated arc-flash risk. Compliance Agent automatically applies CSA Z462 and IEEE 1584 calculation, adjusts procedure, reschedules operation by 4 hours, recommends Category 4 PPE.
Result: Overall risk reduced by 68%. No human exposure to potential 8 cal/cm² arc. Manager validates in one click with full technical justification.
Context: Maintenance on production line with 7 energy sources (electrical 480V, pneumatic 120 PSI, hydraulic 3000 PSI).
Process: SafetyGraph maps all energy flows and equipment dependencies. Vision Agent verifies each lockout step in real-time. Compliance Agent validates CSA Z460 conformity.
Innovation: Dynamic LOTO Engine automatically generates optimal isolation sequence. Each step requires biometric + badge confirmation.
Result: LOTO completion time reduced by 40%. 100% traceability with timestamped photo evidence. Zero energy release incidents over 18 months.
Context: Entry into underground tank requiring CSA Z1006 compliance.
Pre-entry: Compliance Agent validates atmospheric testing (O₂, LEL, H₂S, CO), rescue equipment, communication systems. Vision Agent confirms proper ventilation and PPE.
Monitoring: Continuous atmospheric monitoring with real-time alerts. Vision Agent tracks worker position and vitals via wearables. Spatial Agent monitors rescue team readiness.
Safety net: If O₂ drops below 19.5%, automatic alarm, ventilation increase, evacuation protocol within 8 seconds. All actions logged in SafetyGraph.
Context: Welding operation near flammable materials storage area.
Risk assessment: Spatial Agent analyzes 3D proximity to combustibles, ventilation patterns, egress routes. Compliance Agent verifies fire watch requirements.
Dynamic monitoring: Vision Agent detects sparks beyond designated zone. Predict Agent calculates ignition probability based on wind direction change. Alert triggers immediate work suspension.
Learning: Incident recorded as near-miss. SafetyGraph identifies pattern: wind changes at this location occur 2-4 PM. Procedure updated to restrict hot work during this window.
Context: Quarterly ISO 45001 audit across 3 sites with 200+ checkpoints.
Automation: HUGO orchestrates data collection from Vision (PPE photos), Compliance (permit registers), Operations (maintenance logs).
Evidence compilation: Automatic aggregation of timestamped photos, videos, electronic signatures, document hashes. SafetyGraph links evidence to requirements with traceability chains.
Result: Audit prep reduced from 3 weeks to 2 days. 100% evidence completeness. Instant audit-ready package generation with explainability heatmaps.
Discovery: SafetyGraph analyzes 6 months of near-miss data across 5 sites: scaffolding incidents spike 15% during shift changes.
Root cause: Graph correlates timestamp, location, experience, weather, communication gaps. Pattern: handover communication breakdown creates knowledge transfer gaps.
Systemic intervention: Operations Agent extends scaffold inspection to include mandatory photo-documented handover. Continuum Agent deploys targeted micro-training.
Validation: 3-month follow-up shows 67% reduction in scaffolding near-misses. Pattern learning transferred to other equipment categories.
Monitoring: Wearable sensors track heart rate variability, sleep quality, activity levels for crane operators during 12-hour night shifts.
Prediction: Predict Agent identifies operator showing fatigue markers at hour 9 (elevated HR, reduced HRV, micro-sleep indicators). Risk score increases from 35 to 78.
Intervention: Manager receives alert with contextualized data. Agent recommends: 30-minute rest break, backup operator deployment, task reassignment.
Prevention: Potential incident avoided. Pattern analysis reveals consistent fatigue at hour 9 on night shifts. Schedule adjusted to 10-hour night shifts with enhanced breaks.
Context: Summer construction work with 32°C ambient temperature, 75% humidity, full sun exposure.
Monitoring: Predict Agent combines weather data, WBGT measurements, work intensity levels, individual acclimatization status.
Dynamic adaptation: When heat index exceeds threshold, Operations Agent triggers: work-rest cycle adjustments (40 min work / 20 min rest), hydration alerts every 15 minutes, task resequencing to cooler hours.
Personalization: New workers receive 25% reduced work cycles during 7-day acclimatization. Wearable temp sensors provide individual heat stress monitoring.
Cadrage stratégique : Cartographie des risques, alignement des parties prenantes, définition des critères de succès
Infrastructure données : Connexion des flux vidéo, modèles BIM, GMAO, systèmes de badges, APIs météo
Pilotes agents : Déploiement des agents Vision + 4D sur 2 zones témoins avec la plus haute densité de risques
Calibration seuils : Établissement des seuils de détection v1 avec validation conjointe Manager/Préventionniste
Formation : Habilitation des superviseurs sur l'orchestration d'agents, protocoles d'escalade et utilisation du tableau de bord
SafetyGraph v1 : Déploiement du graphe de connaissances avec relations d'entités de base et modèles causaux
Scoring de risque : Activation des scores de risque prédictifs par zone et équipe, intégration aux opérations quotidiennes
Alertes production : Activation des alertes P0/P1 sur 2 sites avec protocoles d'escalade complets
Playbooks : Formalisation des playbooks opérationnels pour hauteur, énergie, circulation, espace clos
Préparation audit : Construction du package prêt pour audit avec traçabilité, compilation de preuves et cartographie de conformité
Extension multi-zones : Extension à zones et métiers supplémentaires, mise à l'échelle de la flotte d'agents
Réentraînement modèle : Premier cycle de réentraînement avec données terrain réelles, analyse de dérive, optimisation des seuils
Revue OKR : Évaluation des objectifs et résultats clés trimestriels, mesure d'impact
Calcul ROI : Retour sur investissement détaillé avec réduction d'incidents, prévention de retards, économies d'assurance
Préparation certification : Préparation de la certification ISO 45001 augmentée avec preuves de sécurité agentique
Découvrez comment AgenticX5 SafetyGraph transforme la prévention en flux cognitif vivant partagé entre humain et IA.
En Savoir PlusStrategic framing: Risk mapping, stakeholder alignment, success criteria definition
Data infrastructure: Connect vision feeds, BIM models, CMMS, badge systems, weather APIs
Agent pilots: Deploy Vision + 4D agents on 2 witness zones with highest risk density
Threshold calibration: Establish v1 detection thresholds with joint Manager/Preventionist validation
Training: Supervisor enablement on agent orchestration, escalation protocols, and dashboard use
SafetyGraph v1: Deploy knowledge graph with core entity relationships and causal models
Risk scoring: Activate predictive risk scores by zone and team, integrate with daily operations
Production alerts: Enable P0/P1 alerts on 2 sites with full escalation protocols
Playbooks: Formalize operational playbooks for heights, energy, circulation, confined space
Audit readiness: Build audit-ready package with traceability, evidence compilation, and compliance mapping
Multi-zone expansion: Extend to additional zones and trades, scale agent fleet
Model retraining: First retraining cycle with real field data, drift analysis, threshold optimization
OKR review: Quarterly objectives and key results assessment, impact measurement
ROI calculation: Detailed return on investment with incident reduction, delay prevention, insurance savings
Certification prep: Prepare enhanced ISO 45001 certification with agentic safety evidence
Discover how AgenticX5 SafetyGraph transforms prevention into a living, cognitive flow shared between human and AI.
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