Le rôle de l'IA dans l'évolution de la sécurité au travail : Faire confiance à l'IA pour la conformité des produits chimiques

Dans le monde actuel axé sur les données, l’IA n’est pas seulement sur la carte – elle est sur la voie rapide. Qu’il s’agisse d’extraire des informations essentielles, de suivre les évolutions réglementaires, de prévoir les risques, de surveiller les indicateurs de santé et de sécurité des employés ou de rationaliser les rapports, l’IA est en train d’orienter l’avenir de l’ESS, du développement durable et de la conformité. Mais alors que les professionnels prennent le volant, quels sont les obstacles et les feux verts qui se dressent sur le chemin ? Cette série d’articles vous aidera à naviguer dans l’avenir de l’IA en matière d’ESS.

L’intelligence artificielle (IA) est en train de remodeler rapidement les industries. Du service client à l’analyse financière, l’IA a prouvé sa capacité à traiter de grandes quantités de données et à fournir des informations à une vitesse sans précédent. Pourtant, dans les domaines hautement réglementés et critiques pour la sécurité, tels que la conformité chimique, une vérité prime sur toutes les autres : la confiance est primordiale.

Dans les conversations sur l’IA dans la conformité des produits chimiques, la confiance n’est pas négociable. Mais la confiance doit être construite délibérément. Pour que l’IA devienne un partenaire fiable dans la prise de décision réglementaire, trois piliers doivent être en place : le contenu, les données et l’expertise. Ces trois piliers constituent le fondement de la confiance.

Plus qu’une exigence réglementaire

La conformité des produits chimiques n’est pas seulement une exigence réglementaire – c’est une question de sécurité, de durabilité et de responsabilité d’entreprise. Des erreurs ou des informations erronées dans ce domaine peuvent conduire à :

• Amendes et sanctions légales en cas de non-respect des règles.
• Une atteinte à la réputation qui érode la confiance des clients.
• Les incidents de sécurité qui mettent en danger les travailleurs, les communautés et l’environnement.

Dans un environnement aux enjeux aussi importants, il n’y a pas de place pour des réponses “boîte noire” de l’IA que vous ne pouvez pas vérifier, expliquer ou auxquelles vous ne pouvez pas faire confiance, le mot clé étant “confiance”.

Les modèles génériques d’IA sont puissants, mais lorsqu’ils sont appliqués aux réglementations sur les produits chimiques, ils présentent un certain nombre de risques. L’un de ces risques est connu sous le nom d'”hallucinations”, ce qui signifie que le modèle d’IA produit des réponses qui semblent faire autorité mais qui sont erronées dans les faits. Un autre risque est celui d’une couverture incomplète qui ne tient pas compte des exigences spécifiques à une région ou à une industrie.

Le manque de traçabilité est un problème important pour les modèles génériques d’IA. Les informations fournies par un outil d’IA peuvent ne pas permettre de remonter à la source de la vérité réglementaire. C’est pourquoi il est important d’utiliser un outil propriétaire, plutôt qu’un outil accessible au public et qui tire de ses ensembles de données des informations que d’autres utilisateurs lui ont fournies. Potentiellement, ces informations existent derrière un pare-feu d’entreprise ou d’organisation et ne peuvent pas être confirmées ou vérifiées.

Pour la conformité des produits chimiques, c’est inacceptable. Une réglementation mal interprétée peut entraîner des risques en cascade dans les chaînes d’approvisionnement mondiales. Vous devez faire confiance à votre système d’IA et aux employés qui saisissent les informations dans le système et qui aident à gérer l’ESS sur la base des résultats du système d’IA. La seule façon d’y parvenir est d’intégrer un système fondé sur des données réglementaires fiables, entretenu par des experts du domaine et validé par une gouvernance rigoureuse.

Cela signifie des sources faisant autorité, qui garantissent que l’IA ne s’appuie que sur des ensembles de données réglementaires vérifiées. L’IA digne de confiance ne se contente pas de fournir une réponse, elle fournit le “pourquoi” de la réponse. La force de l’IA en matière de conformité dépend du contenu qu’elle fournit. Pour gagner la confiance, le système doit être ancré dans des sources réglementaires vérifiées qui garantissent que les réponses sont tirées de sources faisant autorité et de réglementations en vigueur.

L’expertise du domaine est essentielle pour intégrer directement dans la solution les connaissances en matière de sécurité chimique et de conformité. Les experts du domaine comprennent et connaissent l’histoire, le contexte, les ressources et l’expertise en la matière que l’IA générique ne peut pas fournir. (Nous reviendrons sur l'”intelligence humaine” un peu plus loin dans cet article).

La transparence est importante pour que les utilisateurs puissent remonter à l’origine de chaque réponse. En outre, le système doit offrir une clarté contextuelle, en proposant non seulement des directives, mais aussi le raisonnement qui les sous-tend. Tout modèle d’IA que vous choisissez doit être transparent et offrir des citations claires, un contexte et des pistes d’audit pour chaque réponse pilotée par l’IA.

Lorsque les professionnels de la conformité peuvent auditer et comprendre les données et le contenu pilotés par l’IA, la confiance dans le modèle d’IA augmente.

La confiance par les données : Qualité, intégrité, couverture

Les données sont la base sur laquelle repose la confiance dans vos systèmes d’ESS et de gestion des risques. Sans une gestion rigoureuse des données, même l’IA avancée échoue. Les éléments essentiels sont les suivants :

• Des données de haute qualité qui assurent la précision et l’harmonisation dans toutes les juridictions.
• L’intégrité, qui exige des garanties contre la corruption, la partialité et les lacunes en matière d’information.
• Une couverture complète, c’est-à-dire un champ d’application mondial qui tient compte des réglementations régionales, des normes sectorielles et de l’évolution des exigences.

En matière de conformité chimique, les données incomplètes ou erronées introduisent un risque inacceptable. Des données erronées ou incomplètes contribueront à des décisions qui pourraient avoir un impact sur vos travailleurs, vos installations, l’environnement et la réputation de votre entreprise, sur la base de mauvaises données.

L’IA ne peut à elle seule interpréter les nuances de réglementations complexes. L’expertise humaine doit rester au cœur de la gouvernance. Qu’ils soient internes ou externes, les spécialistes de la réglementation peuvent conserver, valider et mettre à jour les cadres. Cette supervision par des experts garantit que les exceptions et les ambiguïtés sont résolues de manière responsable. Autre avantage : les boucles d’apprentissage continu entre les experts et votre solution d’IA renforcent la fiabilité au fil du temps. Lorsque l’IA est associée aux connaissances des professionnels du domaine, elle devient une extension fiable du jugement humain plutôt qu’un remplacement.

L’avenir de l’IA dans la conformité chimique ne consiste pas à remplacer l’expertise humaine, mais à l’amplifier. L’IA doit devenir un partenaire de confiance, en veillant à ce que les organisations puissent naviguer dans des paysages réglementaires complexes en toute confiance.

La confiance comme avantage concurrentiel

Les entreprises qui ont adopté des solutions d’IA pour la conformité des produits chimiques auxquelles elles peuvent faire confiance auront une longueur d’avance. Elles peuvent :

• Réduisez les risques de non-conformité en ayant confiance en chaque réponse.
• Accélérez la prise de décision sans sacrifier la précision.
• Renforcer la confiance des parties prenantes – des régulateurs aux clients – en démontrant que la conformité est proactive, transparente et résiliente.

La confiance n’est pas seulement une exigence, c’est un avantage stratégique. Dans un climat commercial où le développement durable, les rapports ESG et la surveillance réglementaire ne font que s’intensifier, la capacité à s’appuyer sur des solutions d’IA fiables peut différencier les leaders des retardataires.

Il est important de se rappeler que l’IA digne de confiance n’est pas seulement le produit d’algorithmes intelligents. Elle est le résultat d’un contenu vérifié, d’une gouvernance des données solide et d’une validation par des experts qui travaillent ensemble. Les organisations qui exigent ces normes ne se contenteront pas de répondre aux exigences de conformité, mais gagneront également en résilience, en efficacité et en crédibilité auprès des régulateurs, des clients et des parties prenantes.

En fin de compte, dans le domaine de la conformité chimique en particulier – et dans les domaines critiques pour la sécurité en général – la confiance est la seule réponse.

A propos du co-auteur : Alan L. Johnson est directeur général de la division Gestion des produits chimiques et sécurité sur le lieu de travail de 3E. Chez 3E, il défend des stratégies de conformité intelligentes qui favorisent le progrès durable, en garantissant la sécurité des produits, des lieux de travail et des communautés. En mettant l’accent sur les informations exploitables, son travail contribue directement à l’amélioration de la durabilité des produits et des performances ESG.