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.
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.
- Dos / Rachis lombaire 23%
- Mains / Doigts 19%
- Épaules 14%
- Genoux / Jambes 12%
- Tête / Yeux 8%
- Manutention manuelle 53%
- Chutes (hauteur + plain-pied) 25%
- Outillage à main 9%
- Machines / Équipements 7%
- Véhicules / Collision 6%
- Construction spécialisée Rang #1
- Transport par camion Rang #2
- Extraction minière Rang #3
- Fabrication plastique Rang #4
- Admin. municipales Rang #5
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).
Cas d'Usage Concrets
Comment la synergie CNESST × Supply Chain × SafetyGraph transforme la gestion des pièces de sécurité.
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
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
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
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
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
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 TRACERecommandation : Commander +35% Ceintures Lombaires
📊 Facteurs Contributifs (SHAP Values)
📚 Sources de Données (Audit Trail)
Chaîne de Décision Traçable
AUDITABLE1. 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.
Tableau de Bord Approvisionnement SST
Vision temps réel de la synergie CNESST × Supply Chain pour une prise de décision éclairée.
Supply Chain Safety Dashboard
| 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 |
| EPI | Priorité | Stock |
|---|---|---|
| 🦺 Harnais antichute | CRITIQUE | 12 / 50 |
| 🧤 Gants anti-coupure | HAUTE | 45 / 100 |
| 🥽 Lunettes protection | MOYENNE | 78 / 80 |
| 👷 Casques chantier | MOYENNE | 65 / 75 |
ROI Mesuré
Les bénéfices tangibles de l'intégration CNESST × Supply Chain × SafetyGraph
📋 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.
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