Au-delà du projet pilote d'IA : quelles sont les priorités actuelles des principaux programmes EHS ?
AI L'IA s'intègre désormais aux discussions sur l'environnement, la santé et la sécurité au travail (EHS), la qualité, le développement durable et les opérations. Pour de nombreuses organisations, la question n'est plus de savoir s'il faut explorer l'IA, mais plutôt où elle peut créer une valeur ajoutée concrète, comment les équipes peuvent l'adopter de manière responsable et quels changements sont nécessaires pour qu'elle devienne partie intégrante des méthodes de planification, de gestion et d'amélioration du travail.
Ce sujet était au cœur de la table ronde Europe IMPACT intitulée « IA, transformation numérique et priorités actuelles des principaux programmes ». La session était animée par Doug Martin, vice-président senior, responsable de la satisfaction et de la mise en œuvre des abonnements chez Benchmark Gensuite.
Le panel était composé de JJ Van Der Bij, vice-président principal Environnement, Sécurité, Santé et Qualité chez Tate & Lyle ; Remy Wierenga, directeur mondial de la sécurité chez Refresco ; Nathalie Ruelle, directrice mondiale de la qualité et du développement durable chez HB Fuller ; Chris Masters, directeur principal Environnement, Santé et Sécurité mondiaux chez Tropicana ; Mandar Phadke, vice-président responsable SST et bien-être chez Ericsson ; et R Mukund, fondateur et PDG de Benchmark Gensuite.
Leur discussion a porté sur des cas d'utilisation concrets de l'IA, les critères d'adoption, la qualité des données, l'implication des équipes de terrain, l'utilisation responsable de l'IA et l'avenir du travail en matière d'environnement, de santé et de sécurité au travail grâce au numérique. Elle a également démontré comment l'IA peut améliorer l'efficacité dès aujourd'hui tout en aidant les équipes à se préparer à une gestion des risques plus intégrée à l'avenir.
L'adoption de l'IA passe de l'exploration aux cas d'utilisation pratiques.
L'adoption de l'IA variait selon les organisations représentées au sein du panel. Certaines équipes testent encore des cas d'utilisation préliminaires, tandis que d'autres intègrent déjà une approche IA dans leurs processus métier.
Remy, de Refresco, a expliqué comment son équipe utilise des outils d'IA pour la transcription, les résumés d'enquêtes sur les incidents, les évaluations ergonomiques et les systèmes de vision embarqués sur chariots élévateurs. Mandar, d'Ericsson, a décrit une approche privilégiant l'IA, qui inclut des agents du quotidien, l'intelligence visuelle pour les inspections de sites, la planification des travaux assistée par drones et des vidéos de communication d'incidents générées par l'IA. Nathalie, de HB Fuller, a expliqué que son équipe se concentre d'abord sur les données, notamment celles de SAP et d'EQMS, car des bases de données solides sont indispensables pour que l'IA puisse se déployer plus efficacement.
Cette fourchette reflète la situation actuelle de nombreuses organisations. Certaines équipes démontrent la valeur ajoutée de l'IA par le biais de cas d'usage ciblés. D'autres commencent à intégrer l'IA aux systèmes d'entreprise et aux flux de travail opérationnels. Les programmes les plus avancés s'interrogent déjà sur la manière dont l'IA peut soutenir la planification, l'exécution, l'apprentissage et la prise de décision à grande échelle.
Pour les équipes SSE, le point d'entrée ne doit pas nécessairement être excessivement complexe. L'IA peut commencer par des applications pratiques, gain de temps Utiliser d'abord des cas d'utilisation, puis étendre l'utilisation à mesure que les équipes gagnent en confiance, mettent en place des processus d'examen responsables et établissent de meilleures connexions de données.
La qualité des données détermine toujours les capacités de l'IA.
Un thème est revenu à plusieurs reprises lors de la table ronde : l’IA n’est utile que si les données et le contexte qui la sous-tendent le sont également.
Nathalie a décrit l'importance accordée aux données par HB Fuller comme une étape indispensable avant d'aller plus loin dans l'utilisation de l'IA. Pour les équipes HSE et Qualité, cela est crucial car des données fiables facilitent la catégorisation des risques, l'établissement de rapports, l'identification des tendances et l'optimisation des résultats de l'IA.
C’est là que les systèmes numériques connectés prennent toute leur importance. Lorsque les données relatives aux incidents, aux actions correctives, aux évaluations des risques, aux conclusions d’audit, aux permis, aux événements qualité et autres enregistrements sont stockés dans des outils distincts, l’IA dispose de moins de contexte. En revanche, lorsque l’information est structurée et interconnectée, l’IA peut aider les équipes à identifier plus rapidement les tendances et à agir avec plus d’assurance.
Un connecté Logiciel HSE Cette plateforme aide les équipes à harmoniser ces flux de travail, créant ainsi une base plus solide pour les analyses basées sur l'IA et une exécution de programme plus cohérente. Elle prend également en charge les priorités connexes, notamment : Gestion de la Durabilité à Qualité et rapports opérationnels, car l'IA fonctionne mieux lorsqu'elle peut s'appuyer sur des informations fiables provenant de l'ensemble de l'entreprise.
Du gain de temps à la refonte des méthodes de travail
Plusieurs intervenants ont évoqué la rapidité comme l'un des premiers avantages notables de l'IA. Les comptes rendus de réunion, les synthèses d'enquêtes, les examens de permis et les tâches de reporting qui prenaient autrefois des heures, voire des jours, peuvent désormais être considérablement accélérés.
La conversation a également dépassé le simple cadre de la vitesse. Mandar a incité les équipes à repenser leur approche, au-delà du simple remplacement des processus existants par des versions plus rapides grâce à l'IA. Selon lui, l'IA ne doit pas se contenter d'accélérer le travail actuel, mais aider les équipes à repenser la manière dont celui-ci est planifié, exécuté et amélioré.
Ce changement est crucial. Si l'IA se contente d'aider les équipes SSE à accomplir plus rapidement les tâches administratives, sa valeur est réelle, mais limitée. Le véritable enjeu est de libérer du temps pour que les équipes puissent en consacrer davantage au terrain : comprendre les opérations, soutenir les travailleurs, faciliter les échanges et prévenir les risques avant qu'ils ne s'aggravent.
Remy a donné un exemple concret à travers l'apprentissage en équipe. Grâce à l'enregistrement et à la transcription assistés par l'IA, les animateurs peuvent se concentrer sur la conversation plutôt que de prendre des notes simultanément. Le résultat permet d'identifier les problèmes, de synthétiser les décisions et de faciliter les actions de suivi. Cela améliore à la fois la rapidité et la qualité de l'apprentissage.
Lier l'IA au risque opérationnel
Alors que les intervenants passaient des cas d'utilisation actuels aux priorités futures, la discussion s'est davantage concentrée sur la gestion prédictive et connectée des risques.
Mandar a décrit l'intérêt de l'IA dans la planification des travaux avant leur exécution, notamment grâce à l'utilisation de données de drones et de l'intelligence visuelle pour concevoir des processus plus sûrs. Il a également évoqué un exemple futur où l'IA pourrait aider à identifier les facteurs de risque externes, tels que les conditions météorologiques, avant que les équipes n'entament des travaux à haut risque sur le terrain.
C’est là que l’IA intervient pour soutenir un modèle de gestion des risques opérationnels plus proactif. Au lieu de se contenter d’analyser les événements passés, l’IA peut aider les équipes à combiner les informations issues des incidents, des permis, des inspections, des conditions du site, des données sur les équipements, de la planification des travaux et des signaux externes afin de mieux appréhender les sources potentielles de risques.
Le panel a également abordé la nécessité de centraliser les données issues de sources multiples et d'appliquer une logique plus rigoureuse quant à la manière dont l'IA soutient la prise de décision. Ceci est particulièrement pertinent pour les organisations qui cherchent à passer d'un reporting réactif à une gestion proactive des risques.
Une IA responsable a besoin de garde-fous clairs et de jugement humain.
Alors que les organisations explorent l'IA, le panel a également abordé la nécessité d'une utilisation responsable. L'IA peut permettre une analyse plus rapide, des suggestions plus pertinentes et des résultats plus cohérents, mais les équipes doivent néanmoins avoir confiance dans la manière dont l'information est examinée, interprétée et appliquée.
Pour les équipes EHS, Qualité et Opérations, cela est particulièrement important lorsque l'IA soutient des activités telles que les enquêtes sur les incidents, évaluation des risques, permis de travail, gestion du changement, HAZOP, ergonomie et planification de la sécurité.
Le panel a insisté à plusieurs reprises sur l'importance de la supervision humaine. L'IA peut synthétiser, recommander, classer, suggérer et accélérer les processus, mais les professionnels doivent toujours vérifier les résultats, comprendre le contexte et prendre des décisions en fonction des réalités du terrain.
Des outils comme Genny AI Elle peut permettre d'obtenir des informations plus rapidement, mais sa valeur dépend toujours de données fiables, d'une utilisation responsable et d'un jugement humain éclairé.
L'IA soutient l'évolution du travail en matière d'environnement, de santé et de sécurité au travail.
L'un des aspects les plus utiles de la discussion a porté sur la manière dont l'IA peut soutenir les professionnels de l'environnement, de la santé et de la sécurité au travail à mesure que leurs programmes deviennent plus axés sur les données et connectés numériquement.
Plutôt que de présenter l'IA comme un substitut à l'expertise, le panel s'est concentré sur la façon dont elle peut aider les équipes à consacrer moins de temps aux tâches administratives répétitives et plus de temps aux activités qui requièrent un jugement humain, une compréhension opérationnelle et un fort engagement des parties prenantes.
Cela peut inclure le coaching des dirigeants, l'animation de discussions sur les risques, la compréhension des méthodes de travail réelles, l'amélioration de l'engagement des équipes de terrain et l'aide aux opérations pour prendre de meilleures décisions grâce à des processus plus efficaces. Des directives EHS intégrées aux flux de travail quotidiens.
Nathalie a également souligné que l'IA peut créer de nouvelles opportunités pour les équipes, notamment des rôles d'analystes de données et de spécialistes de l'IA qui aident les organisations à interpréter les informations. générer des rapportset favoriser son adoption. Mandar a évoqué la requalification professionnelle, la formation en IA et l'intégration de l'IA au sein des organisations.
Pour les équipes EHS, l'opportunité réside dans l'utilisation de l'IA comme outil de soutien pratique, aidant les professionnels à appliquer plus efficacement leur expertise à travers des opérations complexes, des ensembles de données croissants et des besoins de programmes en constante évolution.
Avancer avec un objectif
L’adoption de l’IA ne se résume pas au choix d’une nouvelle technologie. Il s’agit de déterminer comment l’IA peut aider les équipes à travailler plus intelligemment, à apprendre plus vite et à réduire les frictions entre les exigences en matière d’environnement, de santé et de sécurité et les opérations quotidiennes.
Pour certaines organisations, la prochaine étape pourrait consister en une preuve de concept ciblée. Pour d'autres, il s'agirait de renforcer les bases de données, d'améliorer les processus d'examen responsables ou d'intégrer les résultats de l'IA aux flux de travail SSE existants. Pour les programmes plus avancés, la priorité pourrait être de passer de la rapidité et de l'automatisation à la prédiction, à la prévention et à l'apprentissage à l'échelle de l'entreprise.
Le jugement en matière d'environnement, de santé et de sécurité (EHS) demeure essentiel. L'IA peut faciliter son application, notamment lorsque les équipes gèrent des opérations complexes, des volumes de données croissants et des attentes accrues en matière de visibilité.
L’opportunité qui se présente aujourd’hui est d’utiliser l’IA à bon escient : pour soutenir les personnes, renforcer les décisions, réduire la charge administrative et aider les programmes phares à se rapprocher d’une gestion des risques proactive et connectée.
