📊 793K+ Lésions Analysées

Quand les métadonnées SST d'AgenticX5 optimisent votre Supply Chain

« Chaque pièce raconte une histoire » — et notre IA connaît l'histoire de 793 000+ incidents pour anticiper vos besoins en pièces de sécurité avant même qu'ils n'émergent.

72h Anticipation
-48% Incidents évités
91% Précision ML
📊 CNESST
📦 Supply Chain
🛡️ SafetyGraph
🤖 AgenticX5
📊 Données CNESST

L'Or des Données SST Québec

Des centaines de milliers de données sur les lésions professionnelles, segmentées par secteur, équipement, et type de blessure — une mine d'informations pour prédire vos besoins en approvisionnement.

📋
793K+
Lésions enregistrées
↑ +5.9% depuis 2020
⚠️
91K+
Lésions/an acceptées
↑ Hausse post-pandémie
🏗️
28%
Construction & Mines
Top secteurs à risque
💼
65K+
Avec perte de temps
↑ +68% maladies pro
🦴
Siège de Lésion
  • Dos / Rachis lombaire 23%
  • Mains / Doigts 19%
  • Épaules 14%
  • Genoux / Jambes 12%
  • Tête / Yeux 8%
⚙️
Genre d'Accident
  • Manutention manuelle 53%
  • Chutes (hauteur + plain-pied) 25%
  • Outillage à main 9%
  • Machines / Équipements 7%
  • Véhicules / Collision 6%
🏭
Secteurs à Risque
  • Construction spécialisée Rang #1
  • Transport par camion Rang #2
  • Extraction minière Rang #3
  • Fabrication plastique Rang #4
  • Admin. municipales Rang #5
🏗️ Architecture d'Intégration

Comment AgenticX5 Alimente Votre Supply Chain

Une architecture en 4 couches qui transforme l'historique des incidents en prédictions d'approvisionnement actionnables. Basée sur le même graphe de lésions professionnelles que notre démonstrateur SafetyGraph AgenticX5 (Prédiction Lésions Québec par SCIAN).

📊
Données CNESST
Lésions 793K+ Secteur Économique Siège de Lésion Genre Accident Durée IRR APIPP
🧠
SafetyGraph Neo4j
Knowledge Graph 1.3M+ Nœuds Ontologie SST (OWL) GDS Algorithms 122+ Agents IA
🔮
Moteur Prédictif
ML Risk Scoring Pattern Mining Correlation Lésion↔EPI Saisonnalité Trend Forecast
📦
Supply Chain Actions
Priorité Commandes Stock Sécurité Optimisé Livraison Prédictive Alertes Fournisseurs ROI Tracking API REST AgenticX5 Connecteurs WMS/ERP Webhooks Events
💡 Use Cases

Cas d'Usage Concrets

Comment la synergie CNESST × Supply Chain × SafetyGraph transforme la gestion des pièces de sécurité.

01

Priorisation EPI par Historique CNESST

Les données historiques prédisent les besoins futurs en équipements de protection

📊

Analyse CNESST

23% des lésions touchent le dos → Ceintures lombaires prioritaires

🧠

Corrélation SafetyGraph

Secteur construction + manutention = risque TMS élevé

📦

Action Supply Chain

Commander +35% ceintures lombaires avant haute saison

-42%
Lésions dos
0
Rupture stock
2.3x
ROI EPI
02

Maintenance Prédictive → Pièces Critiques

L'IA prédit les pannes et déclenche les commandes de pièces automatiquement

📡

Détection IoT

Vibration anormale sur CAT 789D → RUL = 72h

🔮

Prédiction SafetyGraph

Pattern similaire = roulement défaillant (91% confiance)

🚚

Commande Auto-Déclenchée

Relance Logistique: livraison roulement J+1 prioritaire

72h
Anticipation
-8h
Downtime évité
$45K
Économie/incident
03

Saisonnalité des Risques → Stock Dynamique

Les patterns saisonniers CNESST optimisent les niveaux de stock

📅

Pattern Saisonnier

+40% chutes de hauteur en mai-juin (reprise chantiers)

📈

Forecast ML

Augmenter stock: harnais, casques, lignes de vie

📦

Pré-positionnement

Livraison anticipée avril pour couverture haute saison

-60%
Urgences
-25%
Coût fret
98%
Disponibilité
04

Traçabilité Pièce → Incident → Fournisseur

Le Knowledge Graph trace chaque pièce de l'achat à l'utilisation

🔍

Incident Détecté

Near-miss avec gant perforé lors de manutention

🕸️

Trace Neo4j

Lot #4521 → Fournisseur B → 12 incidents similaires

⚠️

Action Corrective

Rappel lot + Changement fournisseur + Alerte réseau

100%
Traçabilité
< 2h
Temps réaction
0
Récidive
💾 Requêtes Neo4j

Requêtes Cypher Clés

Les requêtes qui alimentent la synergie CNESST × Supply Chain

🎯 Priorisation des Commandes EPI

Calcule le score de priorité d'approvisionnement basé sur l'historique CNESST et les risques actuels du site.

// Priorisation EPI basée sur données CNESST + risques site
MATCH (s:Site {id: 'MINE-001'})-[:EMPLOIE]->(w:Worker)
MATCH (w)-[:EXPOSE_A]->(d:Danger)
MATCH (d)-[:PROTEGE_PAR]->(epi:EPI)
MATCH (d)<-[:CAUSE_DE]-(l:LesionCNESST)
WHERE l.secteur = 'Extraction minière'
  AND l.annee >= 2020

WITH epi, d,
     count(l) AS nb_lesions_historiques,
     avg(l.duree_irr) AS gravite_moyenne,
     count(DISTINCT w) AS workers_exposes

WITH epi, d,
     (nb_lesions_historiques * 0.4 + 
      gravite_moyenne * 0.3 + 
      workers_exposes * 0.3) AS score_priorite

RETURN epi.type AS equipement,
       d.nom AS danger_couvert,
       round(score_priorite, 2) AS priorite,
       CASE 
         WHEN score_priorite > 80 THEN 'CRITIQUE'
         WHEN score_priorite > 50 THEN 'HAUTE'
         ELSE 'MOYENNE'
       END AS urgence
ORDER BY score_priorite DESC
LIMIT 10

🔗 Corrélation Lésion ↔ Pièce de Sécurité

Identifie quels équipements auraient pu prévenir des lésions historiques CNESST.

// Corrélation entre type de lésion et EPI préventif
MATCH (l:LesionCNESST)
WHERE l.annee >= 2020
WITH l.siege_lesion AS partie_corps,
     l.genre_accident AS type_accident,
     count(*) AS nb_cas,
     sum(l.cout_total) AS cout_total

MATCH (epi:EPI)
WHERE epi.zone_protection = partie_corps

WITH partie_corps, type_accident, nb_cas, cout_total, epi,
     round(cout_total / nb_cas, 2) AS cout_moyen_lesion

RETURN partie_corps,
       type_accident,
       nb_cas,
       format(cout_total, '$#,###') AS cout_total_format,
       epi.type AS epi_recommande,
       epi.cout_unitaire AS cout_epi,
       round(cout_moyen_lesion / epi.cout_unitaire, 1) AS roi_potentiel
ORDER BY nb_cas DESC

📈 Prévision Saisonnière des Besoins

Analyse les patterns saisonniers CNESST pour anticiper les besoins en stock.

// Analyse saisonnalité + prévision stock EPI
MATCH (l:LesionCNESST)
WHERE l.secteur IN ['Construction', 'Extraction minière']
WITH l.mois AS mois,
     l.genre_accident AS type_accident,
     count(*) AS nb_incidents,
     collect(DISTINCT l.siege_lesion) AS zones_touchees

WITH mois, type_accident, nb_incidents, zones_touchees,
     avg(nb_incidents) OVER () AS moyenne_annuelle

WITH *, 
     round((nb_incidents - moyenne_annuelle) / moyenne_annuelle * 100, 1) AS variation_pct

MATCH (epi:EPI)
WHERE ANY(zone IN zones_touchees WHERE zone = epi.zone_protection)

RETURN mois,
       type_accident,
       nb_incidents,
       variation_pct AS var_vs_moyenne,
       CASE 
         WHEN variation_pct > 20 THEN '⬆️ HAUTE SAISON'
         WHEN variation_pct < -20 THEN '⬇️ BASSE SAISON'
         ELSE '➡️ NORMAL'
       END AS periode,
       collect(DISTINCT epi.type) AS epi_a_stocker
ORDER BY mois

🔍 Traçabilité Complète Pièce → Fournisseur

Trace le chemin complet d'une pièce de sécurité, des incidents aux fournisseurs.

// Traçabilité: Incident → Pièce → Lot → Fournisseur
MATCH path = (i:Incident)-[:IMPLIQUE_PIECE]->(p:Piece)
              -[:PROVIENT_LOT]->(lot:Lot)
              -[:FOURNI_PAR]->(f:Fournisseur)
WHERE i.date > date() - duration({months: 6})
  AND i.type IN ['Near-Miss', 'Incident', 'Accident']

WITH f, lot, p,
     count(i) AS nb_incidents,
     collect(i.description) AS descriptions

WITH f,
     sum(nb_incidents) AS total_incidents,
     collect({lot: lot.numero, piece: p.type, incidents: nb_incidents}) AS details

RETURN f.nom AS fournisseur,
       f.score_qualite AS score_actuel,
       total_incidents,
       CASE
         WHEN total_incidents > 10 THEN '🔴 BLOCAGE'
         WHEN total_incidents > 5 THEN '🟠 SURVEILLANCE'
         ELSE '🟢 OK'
       END AS statut,
       details[0..3] AS problemes_recents
ORDER BY total_incidents DESC
🔍 Explainable AI

Transparence des Prédictions XAI

Chaque recommandation est accompagnée d'une explication traçable. Aucune "boîte noire" : vous comprenez pourquoi le système recommande une action.

🎯

Exemple de Prédiction Expliquée

LIVE TRACE
⚠️

Recommandation : Commander +35% Ceintures Lombaires

Confiance : 87% | Horizon : 6 semaines

📊 Facteurs Contributifs (SHAP Values)
Historique CNESST : 23% lésions au dos (secteur mines) +0.34
Saisonnalité : Haute saison construction mai-juin +0.28
Stock actuel : 42 unités (sous seuil sécurité 60) +0.19
Tendance : +12% manutention manuelle (YoY) +0.06
📚 Sources de Données (Audit Trail)
🏛️ CNESST Statistiques Annuelles 2020-2024
🕸️ SafetyGraph Neo4j : 1,247 nœuds Lésion↔Siège analysés
📦 Inventaire WMS : Requête temps réel stock EPI
📈 Modèle ML : XGBoost + GNN (F1-score 0.87)
🔗

Chaîne de Décision Traçable

AUDITABLE
📊

1. Données Sources

793K+ lésions CNESST segmentées par SCIAN, siège, genre

MATCH (l:LesionCNESST) WHERE l.secteur = 'Mines'
🧠

2. Enrichissement Graph

Corrélations Lésion↔EPI via relations SafetyGraph

-[:PROTEGE_PAR]->(epi:EPI {zone: 'dos'})
🔮

3. Scoring ML

XGBoost + features temporelles + stock actuel

score_priorite = 0.87 (seuil action: 0.75)
📦

4. Recommandation

Action supply chain avec justification complète

→ Commander +35% ceintures lombaires

🛡️ Principes d'Explicabilité AgenticX5

🔍

Transparence Totale

Chaque prédiction expose ses facteurs contributifs et leurs poids respectifs (SHAP values).

📜

Audit Trail Complet

Traçabilité source-to-action : des données CNESST brutes jusqu'à la recommandation finale.

🎚️

Seuils Configurables

Vous définissez les niveaux de confiance minimaux pour déclencher des actions automatiques.

👤

Humain dans la Boucle

Mode "advisory" ou "auto" : vous choisissez le niveau d'autonomie du système.

📊 Dashboard

Tableau de Bord Approvisionnement SST

Vision temps réel de la synergie CNESST × Supply Chain pour une prise de décision éclairée.

📦

Supply Chain Safety Dashboard

LIVE
📋 ↑ +12
47
Commandes Prédictives
⚠️ ↓ -8
3
Alertes Stock Critique
↑ +2.3%
98.7%
Disponibilité EPI
💰 ↑ +15%
$127K
Économies YTD
Corrélation Incidents CNESST ↔ Commandes EPI
Période Incidents Commandes Tendance
Mai-Juin 72 75 ⬆️ HAUTE SAISON
Juillet-Août 62 65 ➡️ STABLE
Sept-Oct 46 48 ⬇️ DÉCLIN
Nov-Déc 38 40 ⬇️ BASSE SAISON
Priorités Approvisionnement
EPI Priorité Stock
🦺 Harnais antichute CRITIQUE 12 / 50
🧤 Gants anti-coupure HAUTE 45 / 100
🥽 Lunettes protection MOYENNE 78 / 80
👷 Casques chantier MOYENNE 65 / 75
💰 Retour sur Investissement

ROI Mesuré

Les bénéfices tangibles de l'intégration CNESST × Supply Chain × SafetyGraph

💵
-48%
Coûts Incidents
Réduction des lésions grâce à l'anticipation EPI
📦
-35%
Stock Dormant
Optimisation basée sur prédiction des besoins
🚚
-60%
Urgences Livraison
Approvisionnement anticipé vs réactif
⏱️
72h
Anticipation
Prédiction des besoins avant émergence

📋 Note Méthodologique

Source des données : Les statistiques CNESST présentées proviennent des publications officielles « Statistiques annuelles » et « CNESST en bref » (2020-2024). Chiffres d'impact : Les valeurs de ROI (-48%, -35%, -60%) sont des projections issues de scénarios pilotes combinant les données CNESST agrégées, des hypothèses logistiques sectorielles (construction, mines, transport) et des benchmarks industriels en maintenance prédictive. Validation : Ces projections nécessitent une validation terrain lors d'un POC avec données réelles du partenaire. Les résultats effectifs peuvent varier selon le secteur d'activité, le réseau de fournisseurs, le profil de risque spécifique et la maturité des systèmes d'information existants. Modèle ML : Le score de précision (87-91%) correspond aux performances mesurées sur les jeux de données d'entraînement SafetyGraph; la généralisation à de nouveaux contextes fait partie des objectifs du POC.

Prêt à transformer votre Supply Chain ?

Rejoignez l'écosystème AgenticX5 et bénéficiez de la puissance des données CNESST pour anticiper vos besoins en approvisionnement SST.