IA dans la prévention des risques professionnels

0:03
Messieurs dames, bonjour, bonjour à toutes et à tous. Bienvenue sur notre premier rendez-vous de l'année 2026
0:11
autour de l'intelligence artificielle dans la prévention des risques professionnels. Je vous propose
0:16
d'attendre encore une ou deux petites minutes pour que les inscrits puissent se connecter. Vous avez été très
0:23
nombreux à vous inscrire pour ce webinaire et on vous en remercie. Donc voilà, attendons encore jusqu'à 9h2, 9h3
0:31
pour pouvoir lancer vraiment notre sujet du jour.
1:28
Allez, il est 9h2. Je vous propose de commencer pour ne pas prendre ne pas perdre plus de temps. Euh merci aux
1:35
dernières personnes qui viennent de se connecter et bienvenue pour aborder notre sujet du jour qui est
1:41
l'intelligence artificielle dans la prévention des risques professionnels. Avant de laisser la parole à nos
1:47
intervenants, je vais juste très rapidement contextualiser cette intervention, vous rappeler quelques
1:52
règles de fonctionnement euh de cet événement. Donc c'est un webinaire qui durera environ 1 heure. Vous aurez bien
2:00
évidemment accès au replay et à la présentation à l'issue de de celui-ci.
2:07
Pour pouvoir interagir avec nos intervenants, vous avez un onglet qui se trouve en bas à droite de votre écran
2:13
qui s'appelle question. Donc n'hésitez pas à l'utiliser pour partager vos expériences sur le sujet, poser vos
2:20
questions, interagir avec nous, interagir entre vous également. Voilà, n'hésitez pas, c'est un chat. qui vous
2:26
est réservé et puis les questions seront prises au fur et à mesure de la présentation.
2:33
Alors, un petit mot sur Aio Mutuel. Euh donc, AO Mutuel, c'est une mutuelle de
2:39
santé qui protège 2,3 millions de français à travers différentes solutions à tous les moments de la vie, que ce
2:46
soit sur la couverture santé, prévoyance, épargne retraite et même IARD. Euh nous sommes la 3e mutuelle
2:53
spécialisée en France en protection de personnes et euh chose importante, nous avons une forte proximité puisque nous
3:00
avons un maillage territorial qui est très important au travers de notre réseau de plus de 260 ou 240 agences
3:07
réparties partout sur le territoire. Alors pour la petite histoire Aésio
3:13
Mutuel a été créé il y a maintenant 4 ans et fait partie d'un groupe qui s'appelle A Group avec donc la Massif,
3:19
abaille Assurance et offest. Euh l'objectif de ce groupe mutualiste, c'est de pouvoir apporter des réponses
3:26
éclairées, constructives et surtout humaines face aux grands enjeux de protection liés à la aux différentes
3:32
transitions actuelles au travers notamment d'un réseau multimarque et multimétier. Alors euh chez AIO, comme
3:39
je le disais tout à l'heure, euh nous proposons des solutions globales d'assurance d'assurance et de services
3:45
au travers notamment de notre activité première d'assureur, mais nous sommes également distributeurs. Donc nous distribuons les produits d'assurance et
3:52
nous sommes également gestionnaires puisque nous assumons tous les actes de gestion d'un contrat ainsi que la relation avec les adhérents. Nous nous
3:59
adressons à toutes les cibles, ce qui va du particulier jusqu'à l'entreprise en passant par les fonctionnaires, les
4:04
courtiers et les professionnels indépendants au travers notamment d'offres personnalisées, d'assuran de
4:10
personnes, d'assurance de dommage, de solutions d'épargne et de solutions pour les professionnels indépendants.
4:17
Très rapidement un mot sur la fondation AIO qui œuvre autour de trois grandes thématiques : la santé et
4:22
l'environnement, la santé au féminin et le bien vieillir. Et notamment la fondation AIO depuis 2021 agit sur la
4:30
thématique de la santé mentale en soutenant des initiatives pour les accompagner dans le développement de
4:36
leur activité. Donc ça fait le lien aujourd'hui avec notre engagement en matière de prévention euh puisque chez
4:43
IO, nous nous sommes donnés comme mission d'accompagner les adhérents à chaque étape de leur vie en les aidant à
4:49
prendre soin d'eux aujourd'hui pour préserver leur santé demain. Euh cet engagement, il se traduit par la
4:54
création de notre service de prévention Prévio qui aujourd'hui œuvre autour de deux grands enjeux, un enjeu de santé
5:00
publique et un enjeu de santé au travail. Alors moi aujourd'hui ce que je souhaitais surtout aborder, c'était notre partie santé au travail puisque
5:07
c'est euh autour de ce sujet que l'on va pouvoir réfléchir aujourd'hui. Donc
5:13
prévieux pour les entreprises, c'est quoi ? C'est une offre qui permet aux entreprises de déployer de différentes
5:18
manières des dispositifs de prévention autour de trois grands enjeux : la mise en conformité avec les obligations
5:24
légales, la limitation à l'exposition au risque professionnel et la santé et le bien-être des salariés. Donc pour ça, on
5:32
a déployé et développé une offre à trois niveaux avec dans le premier niveau l'accès à des dispositifs digitaux au
5:39
travers notamment de la communauté des référents prévention dont je vais parler juste après et l'offre adhérent. Et puis
5:45
vous avez des dispositifs terrains aussi qui sont le niveau clé en main avec des ateliers de sensibilisation autour de
5:51
thèmes autour desquels on a été les plus sollicités. Donc des principaux risques professionnels. On a notamment les
5:57
troubles musculosquelettiques, la gestion du stress, les gestes qui sauvent, l'alimentation au travail et le
6:03
sommeil. Et puis un dernier niveau qui est notre accompagnement sur mesure. Donc nous avons une équipe de chargé de
6:09
prévention qui accompagne au quotidien nos entreprises adhérentes dans le déploiement, l'identification de risque
6:16
prioritaires et la méthodologie de projet qui va être du diagnostic jusqu'à l'évaluation dans l'objectif de déployer
6:22
des dispositifs qui vont être adaptés à vos besoins, à vos problématiques et à vos contraintes.
6:29
Donc très rapidement, je reviens sur la communauté des référents prévention pour justement pouvoir ben vous apporter ces
6:37
solutions et notamment le webinaire que l'on mène dans le cadre d'aujourd'hui s'adresse justement à ces à vous
6:45
référents prévention personnes ayant des missions en lien avec la prévention des risques
6:51
professionnels. Notre objectif au travers de cette communauté, c'est de pouvoir proposer d'une part une programmation annuelle de webinaire dont
6:59
celui-ci fait partie. De pouvoir également proposer à nos entreprises adhérentes des ateliers d'échange avec
7:04
des professionnels ou entre paères pour essayer d'approfondir certains thèmes de monaire. donner accès à une bibliothèque
7:11
de ressources, des articles ainsi qu'une veille réglementaire dans l'objectif de pouvoir vous accompagner vous référent
7:17
prévention dans la mise en place d'une démarche de prévention efficace en mettant à votre service notre expertise
7:22
et nos ressources autour de ces sujets-là. Donc, je vous ai remis la programmation de notre année 2026 qui
7:28
est ouverte à la fois à nos entreprises adhérentes mais également à toute entreprise qui souhaite pouvoir y
7:33
participer. Je vous mettrai le lien dans l'onglet justement question pour que vous puissiez aller voir notre
7:40
programmation et être mis au courant au fur et à mesure que celle-ci vient s'enrichir. Donc aujourd'hui, on apporte
7:45
le sujet de l'intelligence artificielle dans la prévention des risques professionnels. On abordera ensuite le harcèlement. on parlera de santé
7:51
mentale, de documents uniques, d'évaluation des risques professionnels ainsi que d'autres sujets sur la fin de
7:57
l'année. Voilà, j'en ai fini pour ma présentation. Euh je vais maintenant
8:03
laisser la parole à Clément et AD euh qui sont donc nos intervenants du jour
8:08
pour aborder ce grand sujet qui est la prévention des risques et l'intelligence artificielle. Encore une fois, n'hésitez
8:15
pas à utiliser l'onglet question pour justement pouvoir ben voilà interagir avec nous. On se fera un plaisir de
8:22
pouvoir répondre à toutes vos interrogations sur ce sujet-là. Merci Antoine. Je prends la main
8:30
pour vous présenter donc ce que nous allons ce sur quoi nous allons discuter
8:37
dans l'heure qui suit. Le titre prévention des risques et intelligence artificielle. On peut le lire des deux
8:42
manières. Euh comment l'intelligence artificielle peut nourrir la prévention des risques
8:48
professionnels concrètement et inversement, l'intelligence artificielle peut être source de risque. Nous allons
8:54
essayer d'aborder ce ce point-là. Puis au-delà de l'intelligence artificielle, faut peut-être prendre
9:00
l'approche de nouvelles technologies tout simplement parce que il a pas à
9:05
limite peu importe. Nous ce qui va nous intéresser dans la prévention de la liste professionnelle, c'est l'approche
9:11
par rapport aux nouvelles technologies. Donc pour se présenter rapidement,
9:18
pour ma part, je suis un praticien, je suis un responsable prévention QVCT au sein d'OCAMP Retail, le groupe. Euh
9:25
donc, je vais avoir toute la région Grand Ouest avec un certain nombre d'hypermarchés, supermarchés
9:31
sur mon périmètre. Euh, on a ADES qui travaille actuellement à Talè et qui va
9:37
plutôt avoir une partie RH, accompagnement des formations, onboarding et cetera et une sensibilité
9:43
data particulière. Ce qui nous a rejoint au départ à DC et moi, c'est un projet
9:50
concret qu'on a mené au sein d'Auchamp euh pour expérimenter des outils très
9:56
simples et simplistes appliqués à une démarche de prévention des troubles musculoquelettiques.
10:02
1 heure, c'est très court pour vous présenter tout ce qu'on a envie de vous présenter, mais on va quand même vous
10:08
vous faire un petit retour d'expérience sur le cas concret, celui que je viens
10:14
de présenter. Donc pour démarrer et en préambule qu'on
10:20
parle tous de la même chose pour l'intelligence artificielle, on a pris une citation
10:27
on va définir comme intelligence artificielle un programme informatique qui sera capable d'interpréter et
10:33
d'apprendre à partir de données complexes donc seulement exécuter un ordre et donc un programme informatique
10:39
qui vise à effectuer au moins aussi bien que des humains des tâches nécessitant un certain niveau d'intelligence.
10:45
Voilà, ça nous donne une vision relativement précise, mais on voit que c'est assez large. En revanche, ce qui
10:51
est sûr, c'est que l'intelligence artificielle, ça va susciter beaucoup de craintes. On a beaucoup de personnes qui
10:58
ne souhaitent pas y toucher, qui ne souhaitent pas y être associé, qui s'en méfient énormément, mais aussi beaucoup d'intérêt par comment dire
11:08
les la praticité que ça peut apporter au quotidien dans la vie perso comme dans la vie pro.
11:13
Les outils boostés à comme on nous le vend euh sont vraiment des
11:19
comment dire des sources de promesses incroyable et notamment dans le monde professionnel. Mais il y a aussi des
11:25
limites qui sont souvent mises de côté et l'idée c'est de pouvoir en parler aussi aujourd'hui.
11:31
Et donc on va déployer euh notre notre présentation autour des
11:36
objectifs pédagogiques suivants. D'abord, on tient à ce que à la fin de l'heure vous puissiez avoir des
11:42
illustrations de comment LIA va intervenir dans le monde professionnel. Des exemples de cas d'usage ça. Ensuite
11:49
identifier des conditions de réussite et des points de vigilance. Bah, au travers de notre cas concret, on va essayer de vous transmettre ce que nous on a appris
11:55
ADES et moi euh dans la mise en œuvre en entreprise et puis repartir avec des
12:00
messages clés, ce sera dans la conclusion, des choses ultra simples, faciles à retenir. Qu'est-ce que je
12:05
garde en tête par rapport à cette histoire d'IA et de prévention ?
12:11
Si vous en êtes d'accord, Adè, je te laisse la main. On va démarrer avec un petit quiz.
12:18
Bonjour à tous. Euh donc là, j'ai soumis un sondage. Je vous invite à à y répondre s'il vous plaît.
12:29
Selon vous, combien de personnes estiment que l'IA est susceptible d'apporter des solutions ? Donc c'est un
12:35
sondage Ipsos qui a été réalisé sur environ 15000 personnes dans 11 pays différents.
12:45
Si vous ne le trouvez pas, sondage c'est en bas à droite à côté de questions.
13:07
Là, on est pas mal sur les 42 votants là.
13:31
avance. C'est ça. Tu peux donner la réponse.
13:43
Donc on est sur 66 %. Vous avez eu raison dans l'ensemble. Je vous pose du
13:48
coup la question suivante.
13:53
Selon vous combien de personnes ont peur de l'IA toujours sur ce même sondage sur
13:59
11 pays différents ?
14:20
On est sur 40 votes 41, on reste sur 66 % pour le moment.
14:30
OK, on est une majorité à enfin une petite majorité à 66 et le reste à 50.
14:36
Donc la réponse elle est de 50 %. C'est déjà quelque chose d'intéressant parce qu'on se rend compte que beaucoup de
14:43
personnes euh pensent que ça va être une solution
14:50
mais beaucoup de personnes ont quand même peur de cette solution. On va aller sur la question suivante.
14:55
On a une question sur les 11 pays Union européenne ou hors Union européenne
15:01
pardon. Il y a il y a il y a six pays européens : France, Allemagne, Espagne, Italie,
15:07
Angleterre, même si c'est plus dans l'Euro. Et on a des pays en Asie euh aussi.
15:15
Question suivante. Là, on va venir vas-y, on va venir directement sur le le
15:21
territoire français. Donc, pensez-vous que Lia fait plus ou moins peur aux français ? Donc là, dans
15:29
l'idée, je vais pas lancer un sondage parce que sinon on aura jamais le temps de dérouler toute la présentation. Euh,
15:35
on va venir directement à la réponse parce que c'est le paradoxe
15:41
de notre pays. Donc sur la la colonne bleue, on a l'utilisation des personnes
15:48
et en rouge le niveau de crainte. Donc on se rend compte qu'on est quasiment à 50 % d'utilisation même si 75 % des gens
15:55
sont inquiets par l'IA dans la vie de tous les jours et l'impact que ça aura sur leur famille, leur vie familiale.
16:02
Ensuite euh sur levironnement de travail, on se rend compte qu'on a 43 % des gens qui l'utilisent. Parfois même,
16:09
il utilise sans que ça soit autorisé. Et on a pourtant 63 % des gens qui pensent que l'IA va prendre leur place au
16:15
travail. Dans le domaine de la santé, la prévention, on a 52 % des gens qui
16:22
consultent des IA pour avoir un prédiagnostic ou savoir pourquoi ils ont
16:27
mal au dos euh ou comment on soigne une verrue par exemple. Et à côté de ça, 50 % des gens sont
16:34
méfiants. Et enfin, on est tous méfiants. Et là, c'est assez clair sur l'utilisation de
16:40
la souveraineté et des et des données. Donc, on est un pays un peu paradoxal,
16:46
c'est-à-dire les gens sont attirés par l'effet waouh, par le gadget, mais ils
16:51
ont une crainte quand même de cette idée-là. Donc, au niveau de l'adoption euh on l'utilise mais on n'est pas
16:57
confiant. Donc là, dans ma partie euh je vais essayer de vous donner un peu une
17:03
explication de LIA pour que vous puissiez démystifier l'outil. Euh un
17:08
petit point historique, dans un premier temps, ça va faire quasiment 70 ans que
17:13
des ingénieurs informaticiens se sont réunis pour estimer qu'il était possible d'avoir une intelligence artificielle.
17:21
les grandes dates 1970, l'université de Stanford
17:27
met en place, on va dire, un ancêtre d'Excel euh pour aider au diagnostic
17:32
médical. Donc c'était euh un calculateur quelque part qui permettait de définir si on rentre euh des informations, des
17:39
boutons euh qui sont rouges en nombre sur le visage, euh l'outil était capable
17:45
de dire c'est la rouge euh après euh on est limité par la puissance
17:51
technique mais à partir des années 90 notamment 1995
17:57
euh c'est la naissance de l'IA connexionniste. Donc en fait les réseaux neuronaux sont capables de apprendre de
18:04
nos choix. Donc les exemples les plus connus c'est les moteurs de recherche ou
18:09
les moteurs de recommandation utilisés par des entreprises telles Amazon ou Google.
18:15
Je pense que c'est pas hasard si à l'heure d'aujourd'hui c'est les entreprises les plus puissantes du monde puisqu'elles ont pu collecter des
18:21
données, en tirer des enseignements et les utiliser euh dans leurs objectifs.
18:27
2010, elle interagit comme un humain, ben c'est la naissance de Siri euh notamment pour tout ce qui est le fait
18:34
de répondre à nos demandes. Euh Alpha Go, pour ceux qui connaissent, le jeu de GO, c'est c'est l'équivalent d'un jeu
18:41
d'échec, si je veux vulgariser un peu dans en Asie. Donc cette IA a été capable d'apprendre le jeu de go juste
18:48
en observant des parties et elle a fini par battre le champion du monde de go
18:54
mais sans savoir ce qu'elle faisait puisquelle ne comprend pas ce qu'elle fait. Elle reproduit juste les schémas.
19:00
Donc là on se rend compte que il y a une grande accélération au niveau des
19:06
capacités techniques qui nourrissent de plus en plus l'intelligence artificielle. Donc à l'heure d'aujourd'hui, on est sur des modèles
19:12
grand publics euh sur JPT, Mistral ou des modèles un peu plus frugals. Et
19:18
l'idée c'est de savoir vers quoi on va demain. Donc demain, l'objectif aujourd'hui c'est de pouvoir fusionner
19:24
finalement l'IA classique, celle de 1970 qui était capable de réfléchir avec les
19:30
informations à l'IA connexionniste, celle qu'on avait dans années 90 qui être capable d'apprendre mais pas de pas
19:37
savoir pourquoi. Donc l'idée c'est d'aller vers une IA qui est capable de se corriger en fonction de ses
19:43
apprentissages. C'est le Graal, on n'y est pas encore mais c'est l'objectif, c'est ce qui va
19:50
être appelé Nia de confiance puisqu'elle pourra expliquer ses choix alors qu'aujourd'hui elle est incapable de le
19:56
faire. Pour la suite, la main Clément du coup. Ouais, on va essayer de faire un focus.
20:03
OK, on parle d' on a fait la petite intro. Maintenant euh à quel moment ça
20:08
peut être utile pour le métier de préventeur et pour la prévention des risques professionnels en général en entreprise ?
20:15
Je vous propose ici, c'est c'est comment dire ? C'est c'est un retour d'expérience perso euh par rapport aux
20:21
entreprises que j'ai connu et par rapport aux différentes postures et pratiques. Il y
20:27
a trois éléments qui me viennent à l'esprit. Dans un premier temps, la prévention des risques professionnels,
20:34
c'est un domaine complexe en tout cas qui semble complexe parce qu'il y a beaucoup de comment dire de de
20:39
réglementation. On a de des normes qui s'ajoutent obligatoire, pas obligatoire. Qu'est-ce qu'on fait en matière de de
20:47
méthode pour que ça fonctionne ? Sinon, si on se plante, ça risque de de nous faire perdre de temps plus qu'autre
20:52
chose. Voilà, c'est pas si simple et pourtant on voudrait que ce soit l'affaire de tous. il y a une notion
20:58
d'accessibilité d'un sujet d'expert qui qui est assez prégnant et qu'on que
21:05
je constate régulièrement. 2e point, on a un nombre de plus en plus important de
21:11
de données d'informations à traiter. Bah, on a plus d'informations à traiter parce que ben on a plus d'informations
21:18
tout court. Euh petit à petit, au fil de des évolutions technologiques, on a eu euh la possibilité de capter pas mal de
21:25
choses et il faut pouvoir en faire quelque chose. Sauf que lorsque je fais des analyses Excel, lorsque je fais des
21:32
rapports, des choses comme ça, je suis pas sur le terrain pour essayer d'incarner, d'impacter, de de de
21:40
recueillir du du sentiment ou recueillir des observations. Et donc, c'est assez paradoxal dans
21:46
l'application du métier. Le troisème point, c'est peut-être la conséquence des deux
21:52
premiers, c'est euh qu'il est difficile d'agir en prévention primaire. Finalement, c'est ça le Graal, c'est ça
21:58
qu'on cherche. Mais euh quand on a quand on ne prend pas le temps, quand on a des
22:03
difficultés à capter les infos du terrain euh et à traiter en temps réel, et ben on arrive souvent après
22:09
l'accident euh ou alors après le besoin. On voit donc cette dualité, cette
22:15
nécessité d'incarner le sujet, d'aller chercher auprès des gens l'info et aussi de d'impulser, c'est c'est surtout ça en
22:23
pilotage, en responsabilité, impulser les projets et impulser une politique versus des tâches qui vont
22:30
être de plus en plus chronophages et complexes avec des de la rédaction, de l'analyse documentaire, une veille
22:36
réglementaire, l'analyse de données, capter des signaux faibles suite à des
22:42
questionnaires et cetera. En ayant posé un petit peu ce ce cadre là,
22:48
je vais vous mettre en perspective ce qu'on peut constater de manière assez schématique sur l'évolution des
22:54
pratiques. En 2002, on avait Isabelle, une préventrice qui utilisait l'email, elle
23:00
utilisait de mieux en mieux. On a Outlook, la rédaction sous Word et les analyses Excel.
23:07
On a une communication qui s'accélère, donc des échanges qui se multiplient, c'est très bien. Des effets qui peuvent
23:13
être perçus comme positifs, un réseau qui s'élargit, c'est de plus en plus facile de s'adresser à un tel et un tel,
23:18
capter des informations avant l'accident. Si on reçoit par exemple des
23:24
idées des des déclarations de presque accident ou des des signalements et cetera, c'est beaucoup plus facile. On
23:29
est plus obligé d'aller auprès de la personne pour avoir des infos. Mais le nouveau défi, c'est gérer cette
23:35
surcharge d'information. gérer le nombre de mails par exemple, ça devient difficile.
23:43
On a ensuite Karim, le préventeur augmenté par l'IA. En 2025, grâce à un
23:49
assistant intelligent mis en place dans l'entreprise, on va pouvoir par exemple, je mets plein
23:56
de guillemets partout, repérer un risque de hausse de burnout en croisant les absences, euh le les les BES, donc les
24:06
des questionnaires de de satisfaction ou de bien-être au travail, euh tout un tas
24:11
d'éléments euh en croisant un certain nombre de données mais de masse. On va essayer d'en ressortir
24:18
des points de vigilance pour intervenir de manière prioritaire là où c'est nécessaire. Donc il y aurait semble-t-il
24:25
un gain de temps puisqu'on arrive à analyser le flow de données qu'on avait auparavant. Euh plus besoin de passer x
24:33
puisqu'on a une machine qui peut tout faire. Là encore, je caricature et donc sur ce temps gagné, le postulat c'est
24:40
Karim qui va sur le terrain, qui écoute mieux, qui va là où véritablement il y a
24:46
un besoin en premier. Donc Lia prépare à ce moment-là et puis c'est l'humain qui décide.
24:53
On peut après se poser la question Marie, la préventrice, comment elle va
24:58
faire face à la BIA ? à un moment donné, l'intelligence artificielle devient omniprésente. Elle rédige, pourquoi pas
25:06
automatiquement sur transcription du son. Elle recrute, elle planifie, elle
25:11
évalue. À ce moment-là, on commence à à avoir un flou, une nébuleuse. On peine à distinguer la machine et l'humain. Et et
25:18
si la machine se trompe, comment on fait ? Est-ce qu'on a toujours la main ? Est-ce qu'on peut repérer une erreur ?
25:24
il commence à y avoir une petite difficulté qui va forcément entacher le
25:30
travail de la préventrice. La bulle éclate, on a un excès de surveillance,
25:35
des décisions qui peuvent devenir incohérentes ou en tout cas on a plus la capacité de faire le tri et des bi
25:41
algorithmiques qui ne manqueront pas d'arrivée parce que l'hallucination c'est le concept même de certains de certains modules
25:48
IA. Ce qu'on vous ce qu'on propose là encore
25:54
une fois c'est de la caricature mais c'est pour essayer de se positionner de quelle manière je peux m'approprier
25:59
ces nouvelles technologies là. On va avoir dans un premier temps Pierre le connecté des brouillards. Il est pas
26:06
très habitué à tout ce qui est ordinateur, il vous le dit lui-même, mais il a compris quelque chose. LIA,
26:13
elle est disponible H24 et elle peut donner des réponses assez simples. Donc
26:18
il va utiliser LIA pour analyser ses données. Alors, on peut se poser la question de comment dire la
26:24
confidentialité des données, mais en tout cas lui, il l'utilise comme ça. Il va poser des questions claires. Que dit
26:30
la réglementation sur tel sujet ? Il obtient des tendances visuelles, il arrive à avoir des schémas plutôt sympas. Donc le reporting, il en fait en
26:38
moins de temps quelque chose d'entraînant de de captivant pour son auditoire.
26:45
Grosso modo, il va gagner 2 heures par jour sans coder une ligne parce que tout ça avant ça nécessitait des
26:51
connaissances euh dans comment dire l'informatique. Voilà, ça ça peut être
26:57
un premier cas qu'on imagine qu'on imagine deuxème caricature Céline la préventrice
27:04
augmentée. Elle sa manière d'utiliser les outils, c'est plutôt sur l'analyse de texte.
27:11
Elle est pas juriste, mais elle connaît les normes et les réglementations, ça l'intéresse et elle demande à LIA de résumer toutes les les normes pour
27:19
lesquelles euh elle va devoir euh avoir une étude à mener. Euh comparer des
27:25
devis, clarifier un article du code du travail, peut-être faire de la veille réglementaire automatisée.
27:31
Elle gagne en précision parce que elle n'a plus à lire, à passer un temps pas possible à lire certains trucs. elle va
27:38
avoir une vision assez précise et quand elle a besoin d'aller plus loin sur un sujet et ben tout simplement elle va
27:43
lire elle-même le texte. Lia ne remplace pas la machine mais elle gagne du temps. Ça va renforcer sa précision et son
27:51
engagement. 3è caricature Claire la bricoleuse numérique elle va simplifier la
27:58
complexité grâce à l'IA. à partir de ces tableaux Excel qu'elle avait déjà réussi à faire, elle faisait des macros, tout
28:05
bien, elle obtient en un clic des graphiques clairs, des tableaux de bord dynamiques. En fait, elle va utiliser
28:12
l'IA pour pouvoir gagner en pédagogie. C'est aussi un des éléments cruciaux en matière de prévention. Euh, par exemple,
28:20
l'affichage ne fait pas tout. Il n'empêche que parfois une affiche, ça peut être intéressant et une affiche qui
28:26
représente une situation de travail concrète avec un accident concret tel qu'il s'est déroulé il y a 2 mois, ben
28:31
c'est peut-être plus porteur que euh une affiche retrouvée sur le site de l'INRSP.
28:38
cet exemple ultra simplifié pour vous dire que elle va utiliser l'IA pour
28:44
renforcer son impact sur un autre plan qui est celui de la communication par la suite.
28:51
Donc voilà, j'ai essayé de vous donner euh une manière de s'approprier un petit peu
28:57
ces ces outilslà. Maintenant, on va faire un focus qui va
29:03
nous intéresser d'autant plus que c'est un petit peu l'approche de départ qu'on a eu pour le cas concret que vous verrez
29:10
en fin de présentation. On s'est dit que l'intelligence
29:15
artificielle pouvait nous aider à transformer notre expertise de préventeur en assistant de terrain
29:21
réactif pour rendre la prévention accessible à tous sans intermédiaire. Qu'est-ce que ça veut dire ? Ça veut
29:27
dire que d'avoir un assistant qui dispose d'un certain nombre de d'informations
29:34
sur la prévention, ça peut permettre au manager de se saisir mieux davantage de
29:39
de s'approprier davantage les réflexes qu'on voudrait qu'il ait sur la prévention.
29:45
Par exemple, je dois faire mon petit quart d'heure sécurité. Si on lui impulse des sujets qui soient
29:51
vraiment surmesure par rapport aux activités de son équipe, c'est du plus. Si on peut lui proposer des plans
29:57
d'action qui enfin des actions qui qui ressemblent à son besoin, c'est toujours du plus. On aura jamais une machine ou
30:04
en tout cas pour le moment on n pas de machine qui nous donne de but en blanc quelque chose de parfait. Mais mettre le
30:10
pied à l'étrier, permettre au manager de ne pas partir d'une page blanche, ne pas obliger le manager à vous appeler pour
30:17
que vous vous veniez 3 heures plus tard, lui donner instantanément une première une première brique pour
30:23
qu'il puisse faire son job. Ça c'est un intérêt qu'on a identifié dans ces
30:29
nouvelles technologies là. Deuxème élément, la vigilance. Il faut
30:34
automatiser le reporting fastidieux et libérer la charge mentale pour renforcer la vigilance active des équipes. Ça,
30:40
c'est ce qu'on dit. Comment on l'interprète ? au-delà d'une accessibilité,
30:46
on a la possibilité de comment dire de fournir des données interprété
30:53
préinterprété sur le terrain. Si j'ai
30:59
une un nombre d'accidents qui augmente, une fréquence d'accidents qui augmente, mais ce sont des accidents de moins en
31:05
moins graves, de plus en plus divers. Quand on va comparer ça euh à une
31:12
situation où on reste sur un nombre d'accidents stables mais des gravités qui augmentent. Voilà, pour comparer
31:18
l'incomparable, on va essayer de prémâcher le travail et ça peut être un des éléments qu'on va apporter. euh
31:24
aider le terrain à pouvoir interpréter des données grâce à votre propre expertise.
31:31
Ces deux éléments-là qu'on avait utilisé dans notre réflexion à la cadè,
31:37
il fallait les mettre en perspective avec un troisème élément. L'idée, c'est que dans tout ça, on doit
31:43
pouvoir garantir une technologie transparente qui explique le risque sans l'imposer pour que l'opérateur reste
31:50
décisionnaire. Qu'est-ce que ça veut dire ? Ça veut dire que on ne doit pas livrer une boîte
31:55
noire prévention, sinon on se retrouve presque dans la même situation que ce qu'on avait identifié avec un expert
32:01
préventeur qui parle Zorglub et je préfère qu'il vienne lui-même faire son Zorglub et je m'en saisis pas.
32:08
Donc quand on va raisonner en matière d'IA, quand on va raisonner en terme d'idées et de solutions,
32:15
les solutions doivent euh doivent être parlantes pour l'utilisateur. Il doit
32:20
être acculturé son fonctionnement et il doit comprendre comment ça marche. Il ne doit pas y avoir de zone d'ombre dans le
32:27
fonctionnement. Ces trois éléments nous semblent très très importants à mettre en avant ici et
32:33
c'est ce qui peut nous permettre d'aller vers une prévention coconstruite et émancipatrice. C'est notre postulat.
32:39
J'ai beaucoup de mal à lire les questions en même temps que je parle mais je vois qu'on parle de travail réel et ça ça me parle en tant qu'exergonomme. Est-ce qu'on interroge
32:46
le travail réel pour comprendre ou juste des données chiffrées préinterprétées ?
32:51
Bah ou des usage ? Je vais vous dire, on est obligé de fonctionner un petit peu au global dans cette présentation et
32:57
après en fonction des cas concrets, votre question, elle va se rapporter à quoi comme situation concrète ?
33:04
On peut difficilement répondre, Mathilde, à ce que vous demandez. Est-ce qu'on interroge le travail réel pour comprendre ou juste des données
33:10
chiffrées préinterprées ? Si vous souhaitez qu'on interroge le travail réel, posez-vous la question
33:16
comment je vais paramétrer mon outil, ma solution pour interroger du mieux possible le travail réel.
33:24
Et je continue parce que vous continuez mais c'est vraiment le après je fermerai la parenthèse. Par exemple pour les causes d'accident que vous avez cité.
33:31
Évidemment, on a on est sur un premier niveau d'analyse, on ne transformera pas le manager en ergonome ou en préventeur. Ce
33:39
qui ce qui compte nous semble-t-il ou en tout cas ce qu'on vous propose comme
33:44
exposé, c'est l'idée de donner un certain niveau de vigilance et d'appropriation
33:52
au manager à l'encadrant sur le sujet de la prévention des AT. Et voilà, merci pour le merci. Du coup, je passe à autre
33:58
chose mais j'espère qu'on s'est compris. Adès, je te passe la main pour l une
34:05
source de risque. Je j'avais lancé un sondage pour savoir
34:11
dans quel archétype d'utilisateur IA vous étiez. Pour le moment, j'ai peu de réponse mais si vous pouvez jeter un
34:17
petit coup d'œil, ça serait super. Euh donc les limites euh et au les
34:23
points de vue éthiques. Donc l'A sujet au BIA, elle est paramétrée par des humains. Donc les humains étant
34:29
eux-mêmes sujets au biaet cognitif, ben il y a aussi. Donc tout ce qui va être lié à la représentativité. par exemple,
34:36
on a fait des conférences comme celle-ci et on a eu des questionnements sur euh euh est-ce que nous en tant que femme
34:42
les résultats vont être différents que si jamais c était un homme qui posait la question ? et j'avais pas de réponse
34:49
officielle. Mais ce qui était clair, c'était de se dire que plus des femmes vont utiliser l'algorithme, plus leur
34:56
raisonnement va être pris en compte par l'algorithme. Donc si c'est uniquement des hommes qui l'utilisent, bah il y
35:02
aura des biaiss entre guillemets masculins si on peut dire que ça existe. Au niveau de la fiabilité, euh comme
35:09
toute chose, euh Lia va chercher à faire des économies et elle va parfois prendre
35:14
des raccourcis, ce qu'on appelle des hallucinations. D'où l'importance de bien cadrer vos demandes, d'apporter les
35:20
données les plus propres possibles afin de permettre à l'outil de travailler le plus facilement possible. Donc ça c'est
35:27
une vulgarisation par contre de de l'idée des hallucinations. L'écologie effectivement ben ça consomme
35:34
énormément d'énergie, énormément d'eau de d'utiliser les intelligences artificielles. Donc on veut aller vers
35:40
nous des modèles qui sont plus rugals en énergie, des modèles plus réduits et aussi du coup plus rapides parce qu'ils
35:46
sont spécialisés. Et enfin, tout ce qui va toucher au droits d'auteur, la propriété
35:51
intellectuelle, l'image. Aujourd'hui, on utilise Lia pour faire de la musique, pour faire des vidéos, mais celle-ci
35:57
s'inspire de choses déjà réalisées. Donc où est la limite entre le plagia et la création ? Je j'essaie d'accélérer parce
36:05
que si on veut vraiment parler du cas concret, il va pas nous rester beaucoup de temps à la fin.
36:11
Donc le risque de l'IA ne vient pas de l'IA en elle-même, mais c'est de l'usage qu'on en fait comme pour tout outil.
36:17
afin de mieux appréhender les risques, il est nécessaire de se former selon
36:22
nous aussi, il est nécessaire d'expérimenter pour pouvoir les voir les limites, les contraintes euh et enfin
36:28
d'encadrer, c'est-à-dire de coconstruire, c'est-à-dire dans vos entreprises, vous vous allez peut-être
36:34
être euh consulté ou alors vous allez peut-être être même euh la personne qui
36:39
va donner de l'élan à un projet utilisant l'IA. Donc c'est très important de euh pouvoir euh construire
36:46
vos projets, sachant qu'en plus il y a des limites euh qui sont bah ce qu'on connaît très bien nous la RGPD,
36:52
mais il y a aussi euh depuis l'année dernière ce qu'on appelle non pardon depuis 2024 ce qu'on appelle l'IA acte.
36:59
Donc c'est la première loi qui est qui encadre l'intelligence artificielle euh
37:06
dans le monde. Ça pas été mis en place ailleurs. I en fait cette loi, elle permet de
37:13
classifier les IA en fonction de leur champ d'action. Donc on va avoir quatre
37:19
niveaux. Le risque minimal, le risque limité, les I à haut risque et le risque
37:24
inacceptable, donc les IA interdit. On a essayé de faire ça sous forme de d'aphographie, que vous puissiez le
37:31
garder comme rappel ou l'utiliser lorsque vous allez vouloir pousser des projets. Donc l'idée c'est que je vais
37:39
pas m'étendre là parce que ça va être décrit un peu par la suite sur des exemples de cas concrets.
37:44
Euh le cas concret qu'on utilise, c'est la poste. Euh pourquoi ? parce que il y
37:50
a différents secteurs de logistique, transport, services, IT. Il y a aussi
37:57
euh une intention chez la poste d'utiliser vraiment l'intelligence artificielle. Donc ils ont déjà déployé
38:02
des choses même déjà bien avant l'acte. Donc là par exemple si on prend le cas
38:08
de leur service opérationnel donc service courrier colis, on se retrouve avec des IA qu'ils ont
38:16
été réfléchis pour optimiser euh les tournées des facteurs.
38:21
Donc sur Ces IA, on se retrouve avec un risque élevé puisqu'il y a une notion de gestion du travail et de la performance.
38:27
Euh donc les impacts sur la QVCT, la prévention, ben le but c'est de baisser
38:32
la pénibilité du travail. Par contre, les risques qu'on rencontre c'est une intensification du travail. Donc les
38:39
gardes de fou que demande l'AC, c'est un contrôle humain de cette intelligence, une dérogation pour l'utiliser sur le
38:44
terrain et une transparence des critères qui guident les choix des intelligences artificielles.
38:51
On a aussi une IA qui est sur la prévision des volumes courriers. Donc ça donc ça un risque limité parce
38:57
que ça n'impacte pas l'homme, d'accord ? Ça permet simplement de mieux prévoir et d'organiser le travail. Donc d'un point
39:03
de vue prévention, c'est censé baisser la surcharge de travail, éviter les zones de stress et il doit avoir une
39:09
meilleure parti une meilleure anticipation. Euh donc là en terme de garde de fou par
39:15
rapport à l'IAT, on se retrouve sur juste une communication claire. Donc comment il piloter et comment euh
39:21
s'assurer qu'il n'y a pas d'évaluation individuelle sur les performances. LIA en gros, elle ne peut être utilisée que
39:27
pour évaluer un travail qui est collectif. On ne doit on ne doit pas faire ressortir un individu euh sinon ça
39:34
passe directement en classe 4, donc la classe interdite. Donc là c'était pour vous expliquer un
39:40
peu comment lire ces exemples qu'on vous a fournis. Euh et là, on peut faire le
39:47
même tableau avec Géoposte, donc le la partie un peu si on veut logistique.
39:54
Donc là, le point clé, le danger majeur, c'est de pilotage algorithmique unilatéral. Donc il faut pas que le côté
40:02
business empiète sur le côté santé. Après, on a euh le le côté service.
40:10
Donc, ils ont mis en place des I dans la box postale pour des chatbots, euh de
40:15
l'aide à la conformité, contrôle, euh des risques de des risques d'incivilité,
40:21
détection des risques d'incivilité. Donc et enfin en dernier sur leur
40:27
branche IT euh ils ont développé encore aussi quatre systèmes. Le but pour nous
40:33
avec ces ces formats encore une fois sous forme d'infographie, c'est de vous donner un maximum de contenu,
40:41
connaissance pour que vous puissiez vous appuyer sur ça, chercher des exemples et pouvoir ben progresser dans votre dans
40:48
votre acculturation à il y a bien il y a beaucoup d'autres types d'applications possibles.
40:55
Euh donc là, on essaie de prendre des sujets qui étaient liés à la prévention, donc tout ce qui va être lié à la santé
41:02
l'hygiène, conformité éveil, les risques chimiques, les risques biologiques, euh
41:08
tout ce qui va être lié au RP. Et si je peux prendre la main du coup
41:13
parce que c'est la la fin des cas d'usage. Donc ces éléments-l complémentaires nous permettent de voir
41:19
qu'on on peut vraiment effectivement appliquer à comment dire des familles de risque très
41:24
particulièr mais on n pas la garantie. Alors, je prends au pif ergonomie et TMS
41:30
euh sur suivi assistance posturale. C'est pas parce que l'outil existe qu'il
41:35
est performant et qu'il faut l'acheter. Euh en fait la conclusion qu'on verra
41:42
suite au cas concret, hein, mais on peut le donner dès maintenant, c'est que l'outil n'est efficace que s'il répond à
41:49
votre besoin, à un besoin spécifique dans un contexte spécifique. Ça tombe sous le sens. C'est toujours comme ça
41:54
quand on conçoit quelque chose mais ça s'applique aussi à l'intelligence artificielle. Donc une solution toute
42:00
cuite toute prête qu'on vous vend, ça peut marcher. Ça peut marcher mais il
42:07
faut que ça réponde vraiment précisément euh à la fois dans les fonctionnalités
42:12
et après dans la mise en œuvre, dans la le moyen de l'utiliser à à votre contexte. Donc, on pourra vous donner
42:18
toutes les applications euh possibles et imaginables. Ça va vous donner de l'inspiration mais euh c'est pas acheter
42:26
sur étagère, c'est pour raisonner ensemble. OK. Est-ce que je prends la main ADES ?
42:34
Oui, parce qu'après on va manquer de temps pour les questions-réponses. On est sur le cas concret. Alors euh
42:41
j'avais une petite vidéo euh la petite vidéo promotionnelle pour euh euh expliquer un petit peu comment on
42:47
présente nous en interne le sujet euh avec des témoignages mais euh elle est relativement lourde. Donc pour gagner en
42:54
fluidité dans la présentation, je vais vous le présenter à ma manière.
43:01
On va vous montrer comment on comment on raisonne sur l'utilisation. On a deux outils en réalité qui se cumulent et ce
43:07
sont des outils simples et simplistes et vous allez voir que tout résiste dans la méthode qui elle n'est pas une
43:14
méthode parce que ça n'existe pas. Écoutez donc, préventise, c'est comme ça
43:20
qu'on a appelé l'outil et en fait comment on a appelé la démarche. La démarche qu'on imagine, c'est au service
43:27
du manager. Le manager et son équipe va identifier une situation qu'ils estiment
43:33
à risque. Alors critique, à risque, il y a différentes terminologies. Et pour ça, ils vont s'appuyer également
43:39
avec un relais. On va l'appeler relais TMS. C'est quelqu'un qui a été formé par le préventeur, notre serviteur,
43:45
c'est-à-dire moi, une personne qui est formée à l'utilisation de l'outil et formée à la démarche qui va accompagner
43:50
l'équipe pour qu'elle choisisse tel sujet. Ensuite, le manager va filmer la
43:58
situation. va filmer la situation avec un outil euh avec l'accord des salariés bien sûr pour
44:05
avoir une analyse vidéo, une analyse posturale qui s'incrémente dans le dans
44:10
la vidéo et puis il y a aussi une notion d'anonymisation de la vidéo.
44:16
Ensuite, le relais lui-même va faire un second film. Un second film, c'est pas une perte de temps, c'est pas de la redondance. Ça permet de voir deux
44:24
manières de faire différentes au moins et puis aussi d'avoir peut-être un cadrage qui soit un peu plus
44:30
professionnel entre guillemets. Euh et l'étape la plus importante ensuite c'est un entretien avec au moins deux salariés
44:38
sur la situation de travail évoquée. pendant cet entretien où il n'y a pas le manager euh on a on suit une certaine
44:46
trame, un questionnaire simple, ultra simple, fait sur un Excel, vraiment
44:51
préventif, ça a été fait sans budget. C'est important de le rappeler. Par la suite, on a donc un compte-rendu qui a
44:57
été complété. On a une vidéo, enfin on a deux vidéos de situation de travail concrète et on va avoir donc un
45:04
rendez-vous euh entre un manager, le collaborateur de son choix, le relais TMS, tout ça autour d'une table et d'un
45:12
ordinateur. et on va utiliser un chatbot euh un chatbot qui a été paramétré euh
45:19
avec de l'IA dedans et qui va euh nous permettre euh de poser des questions, de
45:26
poser un prédiagnostic et de proposer des actions. Et là, c'est pas terminé, on propose des actions mais le manager
45:33
et son collaborateur interagissent pour affiner un petit peu et trouver quelque chose qui leur ressemble.
45:39
À terme, on a comme d'habitude bien évidemment une présentation de leur diagnostic et leur plan d'action à
45:45
l'équipe, puis en codire pour valider ce qui est retenu, en C2ST pour avoir une
45:50
deuxième couche et à la fin à l'ensemble des salariés. C'est la démarche qui est proposée. Et donc pourquoi on le
45:57
présente dans le cadre d'une présentation IA ? parce que on a le premier outil de pour filmer qui a été
46:04
utilisé qui est comment dire qui s'appuie sur des technologies IA et on a
46:09
le chatbot qui ressemble un peu à chat GPT mais en interne de la boîte donc avec des données qui restent
46:16
confidentielles qui est utilisé également.
46:21
Concrètement qu'est-ce que ça donne ? Je vous fais je vous fais un exemple.
46:27
par exemple la dépose des bienignoiseries surgelées avant mise au four, ça pose difficulté où c'est
46:32
identifié comme une situation à risque. Alors supposément à risque par exemple
46:38
de trouble musculo mais c'est même pas un prérequis. Ça peut être une situation dite à risque et puis on ce serait un
46:44
risque de glissade. Ce serait pareil. En tout cas, ça a été retenu comme ça par l'équipe. On va filmer comme vous l'avez
46:52
retenu une personne, deux personnes. Donc vous avez à gauche l'image. Est-ce que ça ressort ?
46:59
Vous avez le compte-rendu. J'ai mis des bulles par-dessus pour simplifier. Ce qu'on en retient, c'est ce que les
47:04
personnes ont dit. Moi, j'ai surtout mal au poignet. Ça, c'est intéressant parce que le le logiciel ne perçoit pas les
47:12
angulations des poignets. Le poste est encombré. Ça également on le voit pas tellement ou en tout cas il est ressenti
47:18
comme encombré. Donc c'est assez intéressant. Moi je dis chocolatine bah il en parle pendant le compte-rendu mais
47:24
on s'en fout complètement. Bah il va falloir écrémer un peu ces données là qui nous intéressent pas finalement. La
47:31
plaque n'est pas dans le bon sens. Ça c'est hyper intéressant. Vous voyez donc c'est moi qui suis sur la vidéo. Donc
47:36
mon petit ventre de nouveau papa. Et donc vous avez la plaque qui est pas dans le bon sens qui va obliger à
47:43
s'éloigner un petit peu et qui va avoir un effet sur euh comment dire les membres supérieurs. On ne le voit pas
47:49
directement ça dans la vidéo. En revanche, dans le compte-rendu, c'est-à-dire en échangeant avec les collaborateurs, à ce moment-là, on a
47:55
cette info-là qui est pertinente. Le dernier point, c'est en conclusion du compte-rendu, on entend d'ailleurs
48:02
l'étiqueteuse est toujours en place. On pourrait se dire bah qu'est-ce que ça peut faire ou non, c'est un autre sujet.
48:07
Bon, il n'empêche que pour le compte-rendu et c'est la consigne, on capte cette info-là et elle sera retraitée par le chatbot par la suite.
48:15
Le chatbot, ça représente l'image de droite, et on on a nourri ce chat, on a nourri ce chatbot avec euh de la
48:22
documentation qu'on a filtré auparavant lié à la politique au champs, à nos
48:27
pratiques de de au champ, lié aussi à des informations partagées par la
48:33
société d'ergonomie de langue française, par la carsade, par l'INRS. Donc voilà, on a fait un petit filtre qui permet une
48:39
analyse qui nous semble meilleure plutôt que de laisser tout venant.
48:48
Ce qui en ressort ici, je vous l'ai décomposé mais en fait il se trouve que entre-temps euh la vidéo s'est chargée.
48:54
Donc je vais pouvoir vous la mettre.
48:59
On va voir si ça marche. Ouais. OK. Donc là, vous voyez ce ce
49:06
fichier Excel ultra rudimentaire, c'est notre grille de contre-rendu
49:11
qui s'est appuyé sur les travaux de TMS Pro avec la carette. Ici vous avez le
49:18
chatbot au champ avec l'outil prévent chat. C'est ce qu'on a paramétré pour
49:23
pouvoir faire le truc. On a collé directement en vraes infos du compte-rendu
49:29
et vous voyez donc on descend, on a un certain nombre de catégorie et on a une réponse qui est apportée avec des
49:35
sources qui sont citées. C'est c'est plus facile après pour euh pour comprendre où est-ce qu'on en est. C'est
49:41
marqué pr diagnostic, c'est un prédiagnostic. C'est d'après les éléments que vous m'avez envoyé,
49:46
monsieur madame, voilà ce qu'on peut en retirer comme risque, comme piste de
49:52
solution. Et ça ça permet, il demande dans la consigne une lecture par les
49:58
personnes autour de la table et on leur demande est-ce que c'est OK, est-ce qu'il faut compléter ou est-ce que c'est faux ? Quand on dit que c'est OK, quand
50:05
on a complété avec les éléments qui manquaient, on a cette histoire de plan d'action qui s'affiche, qui est ultra
50:11
perfectible. Encore une fois, nous on a développé un prototype ultra perfectible, mais ce sont autant
50:18
de d'élément de discussion pour pouvoir dire après ça euh c'est hors sujet, ça
50:24
c'est pas mal mais on ne peut pas parce que ça c'est intéressant mais il faudrait que et cetera et cetera et
50:31
cetera. On revient à ce qu'on disait en début de présentation. L'idée d'éviter au manager d'avoir une page blanche au
50:38
manager et au collaborateur, on leur donne une base de discussion à partir de laquelle ils vont construire des choses.
50:44
Et un des points d'intérêt, c'est que la base de discussion, elle est technique humaine, organisationnelle dans les
50:49
solutions qu'on propose. Dans les faits, on a souvent le manager qui va soit
50:54
partir sur un rappel managérial pour résoudre la situation, soit une solution technique, se creuser la tête pour ça.
51:00
et l'organisation passe à côté. Avec cette histoire de proposition de but en
51:05
blanc, bah assez facile de faire le tri et puis ça suscite de nouvelles idées. C'est là postulat. Donner un outil
51:13
simple qui travaille vite, qui ne nécessite pas un expert de prévention parce que qu'on aime ou qu'on aime pas,
51:20
je suis tout seul pour 90 magasins. Donc je peux pas aider tous les managers. Donc on essaie de faire gagner du temps
51:26
à tout le monde, de leur donner des idées et derrière il y a ce travail de dialogue qu'on recherche. Et en ce sens,
51:33
c'est peut-être pas suffisant mais on respecte certains principes fondamentaux en matière de prévention. C'est qu'on
51:39
part de la base et du terrain, on fait discuter les personnes, mais bah il faut bien les accompagner, les aider pour
51:44
qu'ils puissent s'approprier la démarche. Je sais pas comment sortir de ça.
51:52
Confirmer. Il faudrait pouvoir repartager Antoine s'il te plaît s'il vous plaît pardon.
51:59
Donc voilà, c'est un petit peu ce que j'aiexliqué ici. On explique le cadre au début de la réunion. On dit voilà les
52:05
objectifs de la réunion c'est d'aboutir à des plans à un plan d'action sachant que on va vous présenter des
52:11
choses et vous allez pouvoir les rediscuter. On fait un copiercollé dans le chatbot. On a un prédiac avec un contexte des
52:17
risques et pistes d'amélioration. A priori, l'équipe ou en tout cas les
52:22
représentants de l'équipe s'expriment sur ce prédiagnostic. Il est incomplet, il est faux ou voilà comment on peut
52:30
l'adapter. Ensuite, on a des des actions qui s'affichent et cetera. Et surtout bah
52:37
c'est le point de départ d'une discussion et d'interaction avec l'outil si nécessaire.
52:44
Je veux pas faire de temps parce que vois qu'il reste 7 minutes mais Ades va nous dire et il y a dans tout ça celui
52:49
dont dont je vous ai parler tout à l'heure et bien préventise en ce sens on le catégorise dans les à ha au risque.
52:57
Ça veut dire que derrière il a fallu appliquer le pince. En tout cas, c'est
53:02
euh c'est ce dont j'ai entendu parler chez Auchamp et j'ai commencé à découvrir un certain nombre de de
53:07
contraintes ou en tout cas d'obligations. Il a fallu donc répondre à un certain nombre de questions et parfois ajuster la méthode pour répondre
53:14
convenablement à certains éléments. Euh est-ce que par exemple euh les employés
53:20
sont formés sur le RGPD ? Bah je faut faut vérifier tout ça. Est-ce que les fournisseurs d'outils sont en conformité
53:26
avec l'IA Act euh les données où est-ce qu'elle transit UE, hors UE et cetera ? Donc c'est autant de choses qui de
53:33
manière pratico pratique dans le déploiement d'un projet doivent être prises en compte. Ça prend
53:39
du temps, ça fait glisser le calendrier du projet et voilà, il faut s'y
53:44
attendre. Il faut que vous vous y attendiez si vous voulez déployer quelque chose et probablement plus complexe que ce qu'on a mis en œuvre là.
53:51
On a puisque c'est une catégorie à haut risque une information et voire même une consultation d'après le code du travail
53:57
des CSE parce que on a un impact sur les conditions de travail. Et nous pour essayer de contourner tout ça ou en tout cas pour
54:04
nous appuyer là-dessus, ben on a directement intégré un membre de ces deux SCT dans des binôes de relais TMS.
54:10
Je vous disais il y a un relais qui accompagne les équipes. Et ben dans la méthodo, on a dit on va voir un binôme,
54:15
c'est encore mieux parce que s'il y en a un qui est malade, la démarche continue d'avancer. Et un des membres du binôme,
54:22
c'est un membre de la C2SCT choisi par la C2 par les membres de C2SCT. et ça
54:27
permet d'avoir une information régulière des instances et des élus.
54:34
Une autre question ultra importante et alors les galères au fait, il y en a eu, j'ai commencé à vous en parler avec
54:40
l'histoire du PIMS puisqu'on est sur par rapport à l'IAT, on était sur un dispositif à haut risque. Les galères,
54:47
je vous les marquer là, vous pouvez les conserver et de toute façon, ça s'applique à tous les projets. D'abord,
54:53
il a fallu convaincre. Mon dieu, il faut convaincre. Et donc comme d'habitude donner du chiffre, combien on économise
54:59
mais comment on va estimer quelque chose qui n'est pas encore arrivé. Vous avez l'habitude, c'est toujours ça qu'on doit
55:06
faire mais voilà. Mais une fois que j'ai les chiffres et une fois que j'ai un argumentaire béton, il faut que j'aille
55:11
jusqu'au au plus haut du des instances décisionnaires pour avoir des autorisations nationales. Donc là
55:16
encore, on va aller chercher un tel un tel et essayer de convaincre le VRP de la prévention.
55:22
Deuxième point, il faut raller, c'estàd que on découvre au fur et à mesure qu'on a besoin d'un DPO, qu'on a besoin de
55:29
d'un responsable RGPD, on a besoin aussi de de bah de personnes qui maîtrisent l'outil du chatbot. Donc faut aller les
55:37
chercher, les identifier, capter leur écoute et tout ça sans budget. Dans certaines entreprises euh on a le droit
55:44
de parler à quelqu'un que s'il y a un budget dédié. Donc laissez-moi vous dire que bah pour avoir du temps gratuit,
55:49
parfois ça peut être compliqué. Le dernier point que je voudrais mettre en avant, c'est la formation.
55:56
Je je pilote un projet, ADS et moi on voit pour la mise en œuvre, mais Infin,
56:01
c'est sur chaque site où on va déployer le test qu'il va falloir avoir un relais
56:08
qui s'approprie le sujet. Et la formation de ces relais, elle est cruciale, mais on a des cultures très
56:14
différentes, donc des relais très différents dans des contextes très différent et on a une formation qu'on
56:20
imaginait unique et homogène alors que il faut préparer les gens à des
56:25
contextes ultra différents. Un petit point sur la diversité des
56:31
relais locaux, on a des personnes qui euh ne savent pas utiliser PowerPoint, c'est pas grave, on s'en remet très
56:37
bien. Sauf que ça aide beaucoup d'avoir un support PowerPoint pour pouvoir présenter à tous les managers à Réunion
56:42
et cetera. Autant la prise de parole en public, c'est quelque chose qui est assez maîtrisé chez nous, autant
56:48
lorsqu'il s'agit de créer ses propres supports, bah à ce moment-là, il faut s'appuyer sur le le pilote qui va
56:54
produire les pièces et accompagner les personnes. Et puis le dernier point est toujours en lien avec la formation,
57:00
c'est que on forme les gens mais au début on sait pas exactement qu'est-ce que ça va devenir, comment ça va se dérouler. Donc au fil de l'eau, on
57:06
apprend et on va leur fournir des outils supplémentaires et cetera. Voilà comment je peux synthétiser les galères.
57:13
Je vais vous faire le conseil dont je vous parlais tout à l'heure. Euh le conseil du chef si vous voulez euh vous
57:20
lancer, vous avez une idée et vous voulez perfectionner un petit peu vos pratiques avec un outil, pensez le
57:26
besoin, votre besoin précis avant la fonctionnalité. N'achetez pas un stylo quatre couleurs qui a 10 fonctionnalités
57:33
boostées à ça n'a aucun sens. Pensez à ce dont vous avez besoin et ensuite vous
57:38
allez adapter avec des outils. Et pour illustrer ici, je voulais qu'on parle de
57:43
la même chose dans un groupe de travail. Je voulais factualiser les échanges. Donc je suis parti sur une vidéo qui
57:49
soit anonymisée parce que en ce moment on a les règles RGPD et aussi qui puisse mettre en avant les aspects
57:55
ostéoarticulaires. Donc c'est le premier outil qui a été en fonction de ça. Deuxième outil, je
58:01
voulais initier une discussion, faciliter le lancement des discussions et je voulais éviter à de passer à côté
58:07
de certaines solutions. Bah le deuxième outil c'est le chatbot qui oriente vers le THO technique humain
58:13
organisationnelle et qui propose des solutions toutes cuites.
58:19
Les trois leviers d'engagement incontournable, je vais vite, vous allez avoir le le support mais pour que ça marche, il faut que ce soit utile et il
58:26
faut que ce soit encadré avec des interlocuteurs humains quand même. Et on arrive à la conclusion. On a une
58:33
minute pour la conclusion. Je vais conserver la main. C'est quand même le moment de vous réveiller.
58:39
Si on doit faire la quintessence et le résumé, l'IA est le préventeur.
58:45
Nous, on y voit des avantages à l'utilisation de ces nouvelles technologies. Ça facilite euh le travail
58:52
s'agissant de tâches à faible valeur ajoutée quand il s'agit juste de traitement de données en masse. On gagne
58:57
du temps. Je sais plus comment s'appelait le le le la caricature du début, pierre peut-être. Ça fait gagner
59:03
du temps. Mais ce temps-là, qu'est-ce qu'on va en faire ? Et ça c'est euh comment dire ça
59:10
c'est quelqu'un de qui nous a accompagné au tout début, quelqu'un de l'INRS qui
59:15
nous a dit "Mais qu'est-ce que devenir qu'est-ce que vous voulez faire de votre métier quand vous aurez mis en place cet outil là ? Qu'est-ce que vous faites de
59:22
votre temps libre, vous préventeur quand vous êtes plus sur sur ces sujets-là ?"
59:27
Et ben repenser le métier, c'est se dire est-ce que j'ai envie d'être plus sur le terrain, d'incarner davantage, mais ça peut être différent. Est-ce que j'ai
59:33
envie d'être plus dans mon bureau pour les chantiers de fond pour bien travailler une campagne de formation,
59:39
une campagne deboarding, une campagne de c de ça ? Et ça ça se discute entre bah entre père par exemple ou ça se discute
59:45
avec votre direction, ça se discute avec vos assistants. Il y a des limites évidemment il faut
59:51
rester vigilant par rapport à l'éthique et au biais d'utilisation et donc ça requiert une acculturation à la fois du
59:56
préventeur mais aussi des personnes qui seront impactées. Si vous devez filmer sur le terrain, tout le monde doit être au courant de comment ça fonctionne et
1:00:04
quels sont les risques. On inverse la tendance. Prévention des risques appliqué à l'IA.
1:00:11
Je vous suggère de questionner trois éléments. La qualité des données d'entrée, l'adhésion des utilisateurs,
1:00:18
est-ce qu'ils ont envie, est-ce qu'ils sont sensibilisés ? Est-ce qu'ils sont embarqués ? Sinon, ça marchera pas votre truc. Et la formation à l'outil, est-ce
1:00:24
qu'elle permet un usage critique de la fameuse solution qu'on vous propose ? Et
1:00:30
vous vous questionnez là-dessus, mais vous débattez ensuite pour qu'on soit tous d'accord sur la vision dans
1:00:35
l'entreprise qu'on veut avoir là-dessus. Ces trois éléments sont vraiment clés.
1:00:41
La fin des fins, quatre messages très simples à retenir. Donc on s'est questionné là-dessus avec Adès et on est
1:00:47
resté sur ces quatre là. D'abord, soyons rationnels.
1:00:53
L'a génial qui résout les problèmes, on sait que ça marche pas. L'IA diabolique
1:00:59
qui va prendre notre place, pour le moment, il existe pas. En tout cas, on peut avoir peur mais pour le moment, ça
1:01:05
existe pas. C'est un outil. Est-ce que ça analyse le travail réel ? Ça dépend comment tu l'as configuré. Est-ce que ça
1:01:11
va prendre notre place ? Qu'est-ce que tu veux qu'elle fasse ? Et c'est quoi notre place ? Il y a plein de questions à se poser. Voilà, je mets ça de côté.
1:01:19
Expérimentez vous-même si vous êtes l'année dernière aux États-Unis, pardon,
1:01:26
l'année dernière aux États-Unis, l'année dernière aux États-Unis, il y a beaucoup d'entreprises qui ont licencié euh en
1:01:32
anticipant euh l'avènement de l'IA et ils ont été fortement déçus par la qualité du travail fourni.
1:01:39
Donc ils ont réembauché. Alors le problème c'est que ils ont viré des cadres euh qu'ils les ont remplacé par
1:01:46
des gens moins compétent, donc payer moins cher mais amélioré par Lia. Donc
1:01:52
l'IA il a n'est pas encore au rendez-vous, c'est en chemin mais c'est pas encore le
1:01:57
moment. Tout à fait. Deuxème point, expérimentez vous-même.
1:02:02
Vous vous pourrez pas euh rentrer sur le sujet et anticiper des difficultés si
1:02:09
vous avez pas une idée de comment ça fonctionne à peu près. Le meilleur moyen, malheureusement, bah c'est d'expérimenter vous-même les effets, les
1:02:16
limites du sujet. Soyez proactif, c'est-à-dire que demandez à votre entreprise ou demandez
1:02:22
autour de vous comment ça fonction, quelle est la vision de l'entreprise, où est-ce qu'ils veulent aller quand eux ils développent une gouvernance. C'est
1:02:30
hyper important parce que la plupart du temps, c'est un écueil malheureusement,
1:02:35
on on ne communique pas à l'avance sur le projet qu'on a autour de l'IA. Le préventeur, il a sa place dans la
1:02:42
réflexion. Euh il a sa place. Donc il est légitime à aller chercher l'info
1:02:47
auprès de sa direction sur qu'est-ce qu'on projette de faire en terme de charte, en terme d'outil, en terme de
1:02:54
test et cetera. Le dernier élément et ça rejoint ce qu'ad disait en conclusion,
1:02:59
l'IA toute puissante n'est pas encore là. Ça veut dire que c'est le meilleur moment d'y aller. On attend
1:03:06
je veux pas forcément qu'on se s'engouffre tous là-dedans, mais en tout cas, il n'est pas trop tard. Donc
1:03:11
allez-y parce que c'est avant le déluge que Noé a construit sa barque. C'est l'élément que je vous ai mis à l'écran.
1:03:19
Ce qui nous amène aux questions avec peu de temps, malheureusement. 1 heure, c'est très court. Euh les Du coup, je
1:03:26
vois Eugénie combien de temps à peu près entre le moment où vous avez commencé à travailler sur le projet et son utilisation ?
1:03:33
pas mal de temps. Euh j'avais fait un rétro planning euh
1:03:41
entre 6 mois et 1 an et c'est très très court. En fait, étant tout seul sans budget, bah ça ralentit un petit peu.
1:03:49
Mais chez Auchamp, on a quand même la possibilité de contacter en off telle
1:03:54
ou telle personne pour faire avancer le schelbic. Euh et finalement voilà, je dirais entre 6 mois et un an, c'est un
1:04:00
gros rateau, c'est pas une fourchette mais ça peut vous ça dépend de la culture de l'entreprise, de la fluidité
1:04:06
des organisations, de d'où vous partez en matière d'IA. Moi, je je suis parti
1:04:11
de assez loin, il a fallu que je m'acculture tout seul. Voilà. Est-ce que vous avez d'autres
1:04:16
questions peut-être ? Sinon, on peut basculer euh sur le
1:04:22
bonus, le petit bonus. On a euh dans la dans la présentation, vous aurez un lien avec du vocabulaire technique classique
1:04:30
pour vous approprier un peu le sujet et puis surtout il y a le QR code que propose ADES. ADES, je te je t'invite à
1:04:36
le décrire brièvement. On sait que beaucoup de personnes
1:04:43
utilisent l'IA, on va dire en shadow, c'est-à-dire sans que ce soit forcément autorisé ou
1:04:50
ou avec des données parfois qu'il ne faut pas mettre sur les intelligences artificielles. Donc c'est un c'est un
1:04:56
outil qui vous permet si vous avez euh une version payante de le mettre
1:05:01
dans un assistant pour que ça soit fixe ou si vous n'avez pas de version payante. En fait, c'est le premier
1:05:07
message que vous mettez à l'outil et derrière, il va se comporter avec vous
1:05:12
comme un un professeur entre guillemets pour vous aider à réaliser votre projet. Donc il va vous demander qu'est-ce que
1:05:18
vous voulez faire avec l'IA. Vous allez expliquer votre idée. Il va vous aider à cadrer un peu le projet, voir euh s'il y
1:05:24
a des problématiques de RGPD, des problématiques d'éthique ou de f de données. C'est de vous proposer des
1:05:30
solutions tout en vous guidant, en étant pédagogique. Il est pas là pour euh pour vous euh pour vous faire la morale, mais
1:05:37
il va normalement vous aider à améliorer votre pratique de l'IA. Voilà
1:05:43
pour faire court. Donc tous ces éléments, vous les avez. Euh encore une fois, si vous avez des
1:05:49
questions, n'hésitez pas, c'est le moment. J'essaie toujours de charger euh une présentation de préventise qui soit
1:05:56
un petit peu plus euh comment dire, ça fait un peu plus publicité avec à la fin
1:06:01
le témoignage d'un directeur. Mais je vois que le temps est déjà passé et
1:06:06
je suis toujours à 75 %.
1:06:12
Bon, en tout cas, on pourra toujours la mettre on pourra toujours la mettre en téléchargement si besoin en complément
1:06:18
de des supports qui seront déjà présentés. Euh en tout cas, je voulais
1:06:23
vous remercier déjà pour la qualité de la présentation. Euh je pense que ça a répondu en grande partie aux attentes de
1:06:31
nos participants sur ce sujet qui finalement commence à prendre de plus en
1:06:37
plus de place dans les organisations. Euh bien évidemment, comme on le disait
1:06:42
en préambule, vous aurez accès à cette au replay. Donc pour ceux qui n'ont pas pu y participer ou qui ont dû se
1:06:48
déconnecter en cours, je vous mets le lien direct pour pouvoir accéder à ce
1:06:54
replay quand il sera chargé. Je pense que d'ici demain, il sera téléchargé sur la plateforme. Donc n'hésitez pas à
1:07:00
pouvoir vous connecter sur le lien que je viens de vous envoyer. Vous retrouverez également euh les prochains
1:07:06
rendez-vous qui vont être mis très rapidement pour que vous puissiez vous inscrire et vous pouvez retrouver
1:07:12
l'ensemble des webinaires qui ont déjà été menés dans le cadre de la communauté des référents prévention. et pour les
1:07:17
entreprises adhérentes qui sont présentes aujourd'hui et qui souhaiteraient pouvoir être accompagné
1:07:23
en matière de prévention sur et bien les différents sujets hein en lien avec les risques professionnels, je vous mets
1:07:30
l'adresse mail de contact de notre équipe prévention donc qui est présio-entreprise
1:07:35
aobasaisio.fr. N'hésitez pas à nous solliciter. à notre équipe. Ça fera un plaisir de pouvoir
1:07:41
vous accompagner pour déployer vos dispositifs de prévention ou vous donner accès à notre réseau d'intervenant sur
1:07:48
plein de sujets et plein de thématiques et divers formats.
1:07:54
Voilà, je crois qu'il y a pas plus de questions. En tout cas euh je ne crois pas en avoir vu. Euh effectivement, on a
1:07:59
un peu dépassé mais je pense que c'était très intéressant de pouvoir aller au bout de cette présentation. Et puis euh
1:08:05
comme vous avez pu le voir dans notre planification, il y aura un atelier d'échange qui euh va être organisé au
1:08:11
mois de mars pour euh les personnes qui sont présentes, qui font partie de nos entreprises adhérentes. Euh voilà, vous
1:08:18
recevrez euh un email d'invitation pour que vous puissiez vous y inscrire. Merci
1:08:24
beaucoup. Merci Clément, merci Adès pour ces ces éléments, cette présentation.
1:08:31
Merci à tous pour votre participation et j'espère vous retrouver nombreux pour notre prochaine matinale donc qui sera
1:08:37
sur la thématique de la prévention, du harcèlement et des violences en entreprise.
1:08:43
Passez tous une bonne journée. Bonne journée. Au revoir.
1:08:48
Merci. Au revoir. Merci de votre attention.