Intelligence artificielle et bien-être au travail : l’EU-Osha publie huit études de cas

Les huit études de cas publiées par l’EU-Osha examinent l’incidence des systèmes basés sur l’intelligence artificielle (IA) sur la sécurité et la santé au travail et recensent les éléments moteurs, les obstacles et les facteurs de réussite afin de tirer le meilleur parti de cette technologie tout en protégeant les travailleurs.

La première étude de cas concerne un robot collaboratif soulevant des pièces chez un fournisseur automobile et industriel. Une entreprise slovène spécialisée dans le domaine de l’automobile et des technologies industrielles a introduit un cobot pour aider les travailleurs à soulever des pièces entre les postes de travail.

Cet exemple montre que la mise en œuvre pratique de systèmes fondés sur l’IA peut poser un certain nombre de difficultés pour les entreprises, comme trouver le juste équilibre entre l’utilisation efficace des capacités du cobot et le respect de la réglementation en matière de sécurité.

Cette étude de cas concerne un système basé sur l’intelligence artificielle pour l’inspection de produits dans l’industrie manufacturière. Dans cet exemple, l’adoption par un conglomérat allemand de systèmes de vision par ordinateur dans le cadre de l’inspection de produits s’est révélée très efficace en termes de coût et d’exactitude.

Cela a également soulagé les travailleurs d’une charge de travail inutile. Et transformé la routine au niveau de l’encadrement, avec de nouvelles possibilités en matière de planification et de gestion qui n’étaient pas disponibles auparavant.

Cet exemple concerne une société spécialisée dans les véhicules automatisés, fondée en 2016 aux États-Unis, qui développe des logiciels et du matériel pour automatiser des équipements de construction. L’entreprise propose ainsi des excavatrices automatisées pour le creusement de tranchées.

Le principal objectif est de fournir des solutions robotiques qui répondent aux besoins évolutifs de l’industrie de la construction, tout en suscitant un regain d’intérêt pour ce secteur chez les jeunes travailleurs.

Une autre étude de cas porte sur un système basé sur l’intelligence artificielle pour la reconnaissance visuelle de particules dangereuses dans un échantillon d’air. Dans cet exemple, un institut de recherche allemand utilise un microscope électronique basé sur l’IA pour analyser une image électronique et détecter et classer les fibres en fonction de leur taille.

Cela a permis de remplacer des tâches manuelles et répétitives et de réduire le risque de contamination des prélèvements, améliorant ainsi la dynamique sociale au sein du groupe de recherche.

Dans cette étude de cas, une société d’infrastructure gazière norvégienne utilise deux systèmes robotiques pour l’inspection et la maintenance des infrastructures gazières et pétrolières.

Auparavant effectuées manuellement, ces opérations exposaient les travailleurs aux risques liés aux opérations à l’intérieur d’une cuve sous pression. Désormais, les travailleurs contrôlent les deux systèmes robotiques de l’extérieur pour effectuer ces opérations.

Dans cet exemple, une association caritative enregistrée en Angleterre a constaté une augmentation de la vitesse, de l’ampleur et de la qualité de son travail grâce à un logiciel d’examen de faits fondé sur l’IA.

L’étude de cas pointe cependant que des mesures spécifiques peuvent être nécessaires pour prévenir une exposition accrue des travailleurs à des contenus préjudiciables, comme la violence graphique ou les discours haineux. L’association encourage la mise en place d’un soutien social sur le lieu de travail afin de lutter contre d’éventuels risques pour les travailleurs.

Une entreprise suédo-norvégienne qui développe et intègre des systèmes fondés sur l’IA donne un aperçu des effets possibles de l’apprentissage automatique sur les travailleurs et les entreprises.

Dans cette étude de cas, l’imprévisibilité inhérente à la nature de l’auto-apprentissage de l’IA a incité l’entreprise à dispenser une formation spécialisée à ses employés et clients, et à élaborer des mesures de sécurité plus strictes qui peuvent même nécessiter la séparation physique complète des travailleurs et des robots.

Dans cet exemple d’une société norvégienne d’infrastructure gazière, l’utilisation de drones équipés de logiciels d’IA permet d’accélérer les inspections sur site et de les achever de manière plus efficace, sans risque d’effets indésirables dus à la fatigue physique ou à l’exposition à de mauvaises conditions météorologiques et environnementales.