122 agents IA spécialisés analysent 697K+ incidents CNESST en temps réel pour prévenir les chutes de hauteur avec une architecture agentique de 5e génération.
Données extraites de la base de connaissances AgenticX5 (697K+ incidents CNESST)
Des lésions professionnelles en construction sont liées aux chutes de hauteur selon données CNESST
Principale cause identifiée dans l'analyse des 697K+ incidents historiques
Deuxième facteur contributif selon patterns détectés par IA
Corrélation identifiée avec incidents graves (analyse multivariée)
Architecture multi-agents orchestrée pour prévention temps réel
32 agents collectent données multisources : caméras SafeVision, capteurs IoT, historique CNESST, conditions météo, données chantier temps réel
28 agents normalisent, nettoient et structurent données hétérogènes selon ontologie OWL unifiée (40+ normes SST)
24 agents appliquent ML (Random Forest, XGBoost) et analyse graphe de connaissances (Neo4j) pour détection patterns et prédiction risques
20 agents coordonnent via LangGraph, priorisent alertes selon criticité, orchestrent réponses automatisées et valident cohérence décisions
18 agents génèrent alertes mobiles, rapports automatiques, visualisations dashboards et recommandations actionnables validées humain
Modules spécialisés avec capacités vérifiées et documentées
Vision par ordinateur temps réel
Analyse facteurs humains 7 dimensions
Knowledge Graph Neo4j 697K+ incidents
Surveillance stress thermique temps réel
Conformité LMRSST automatisée
Sécurité routière chantiers (Tome V MTQ)
Capacités techniques mesurées et documentées
Technologies open-source et propriétaires validées
Conformité aux plus hauts standards internationaux
Chaque décision agent tracée avec SHAP values et LIME explanations. Interface "Expliquer cette alerte" accessible utilisateurs. Audit trail immuable blockchain.
Validation humaine requise pour décisions haute criticité. Override manuel toujours possible. Niveaux autonomie gradués selon contexte.
Conformité Loi 25 Québec: anonymisation données personnelles, consentement éclairé, minimisation collecte, droit effacement respecté.
Détection automatique discriminations selon ISO 42001. Tests réguliers fairness (équité genres, âges, origines). Correction proactive modèles.
Démo personnalisée avec analyse technique approfondie de nos 122 agents IA, architecture WAVE 4 et modules sectoriels construction.