Un protocole technique complet pour démontrer l'apport des graphes de connaissances Neo4j et agents IA multi-spécialisés dans la détection proactive des risques professionnels. Algorithmes, outils, API et structure de résultats pour transformer les pratiques de prévention au Québec.
Une approche systématique pour intégrer graphes de connaissances et IA dans la prévention SST
Ingestion de données hétérogènes (CNESST, IRSST, IoT, RH) via pipeline distribué Apache Kafka + Spark. Validation schématique (JSON Schema, Avro) et garanties de qualité (complétude, fraîcheur, cohérence).
Nettoyage (outliers, duplicatas, valeurs manquantes), anonymisation GDPR/Loi 25 (pseudonymisation SHA-256, k-anonymité), normalisation taxonomique (SCIAN, SIMDUT, codes SST), enrichissement géographique et contextuel.
# Pipeline ETL Spark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, hash spark = SparkSession.builder \ .appName("SafetyGraph_ETL") \ .config("spark.neo4j.url", "bolt://neo4j:7687") \ .getOrCreate() # Anonymisation pseudonymisation df_anonymized = df_raw.withColumn( "id_anonyme", hash(col("nas"), col("salt")) ).drop("nas", "nom", "prenom")
Construction d'un modèle sémantique avec 12 entités-clés (Travailleur, Zone_Travail, Équipement, Incident_CNESST, Near_Miss, Agent_IA, Formation, Procédure_SST, Document_IRSST, Norme_ISO, Capteur_IoT, Événement) et 25+ types de relations avec propriétés temporelles.
// Cypher - Création modèle graphe CREATE (:Travailleur { id_anonyme: "hash_sha256", age_groupe: "45-50", experience_annees: 12 }) CREATE (:Zone_Travail { nom: "Atelier_Usinage_C14", niveau_risque_iso: 3, superficie_m2: 450 }) // Relation avec propriétés temporelles MATCH (t:Travailleur), (z:Zone_Travail) CREATE (t)-[:TRAVAILLE_DANS { date_debut: datetime(), frequence_presence: 0.95, poste: "Opérateur CN" }]->(z)
Extraction de features à partir du graphe : walk-based (Node2Vec, DeepWalk), agrégations structurelles (degré, centralité, clustering), embeddings Graph Neural Networks (GNN), similarité vectorielle (cosine, euclidienne).
Entraînement de modèles supervisés (classification incidents à 7 jours) avec XGBoost, LightGBM, CatBoost. Utilisation GNN (PyTorch Geometric) pour propagation contextuelle. Validation croisée spatiale (éviter data leakage géographique).
# Entraînement XGBoost import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split # Features from graph + IoT X = features_df[[ 'zone_risque_iso', 'travailleur_age', 'heures_consecutives', 'formations_manquantes', 'equipement_incidents_historique', 'fatigue_score_bracelet', 'posture_anormale_count_7j', 'node2vec_embedding_128d' # From graph ]] y = labels_df['incident_7j'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, stratify=y ) model = xgb.XGBClassifier( n_estimators=500, max_depth=8, learning_rate=0.05, objective='binary:logistic' ) model.fit(X_train, y_train)
Architecture multi-agents avec 5 agents spécialisés (Vision YOLOv8, IoT biométrique, Contexte graphe, ML prédiction, Notification) orchestrés par un Maestro. Inférence temps réel avec latence <200ms.
Tests rigoureux : métriques quantitatives (Precision, Recall, F1, AUC-ROC), validation externe (sites pilotes), tests adversariaux (robustesse), monitoring drift de modèle (réentraînement automatique si dégradation).
Stack algorithmique pour analyse prédictive et graphes de connaissances
Apprentissage profond sur graphes pour propagation contextuelle et embeddings
Modèles ensemblistes haute performance pour classification/régression
Représentations vectorielles de nœuds pour similarité et ML
Détection objets et postures pour analyse vidéo temps réel
Analyse et prédiction de tendances temporelles SST
Identification automatique de comportements à risque
Transparence des prédictions pour confiance et audit
Algorithmes classiques pour analyse structurelle
Écosystème complet pour traitement grande échelle et déploiement production
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│ ARCHITECTURE SAFETYGRAPH │
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│ │ COUCHE INGESTION │ │
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│ │ │ CNESST API │ │ IRSST Docs │ │ IoT MQTT │ │ │
│ │ │ (REST) │ │ (Scraping) │ │ (Sensors) │ │ │
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│ │ ┌────────────────┐ │ │
│ │ │ Apache Kafka │ │ │
│ │ │ Event Streaming│ │ │
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│ │ COUCHE ETL/ELT │ │
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│ │ │ Apache Spark │ │ │
│ │ │ PySpark ETL │ │ │
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│ │ COUCHE GRAPHE DE CONNAISSANCES │ │
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│ │ │ Neo4j Aura │ │ │
│ │ │ Enterprise v5.x │ │ │
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│ │ │ • Cypher queries │ │ │
│ │ │ • GDS algorithms │ │ │
│ │ │ • Vector similarity │ │ │
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│ │ COUCHE ML & IA │ │
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│ │ │ PyTorch GNN │ XGBoost ML │ YOLOv8 CV │ │ │
│ │ │ (GraphSAGE) │ (Predict.) │ (Vision) │ │ │
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│ │ │ LangGraph │ │ │
│ │ │ Multi-Agents │ │ │
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│ │ COUCHE API & APPS │ │
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│ │ │ FastAPI │ │ Dashboard │ │ Mobile │ │ │
│ │ │ REST/WS │ │ React.js │ │ App │ │ │
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Base de données graphe cloud-native, managed, avec scalabilité automatique
Event streaming distribué pour ingestion temps réel millions d'événements/sec
ETL massivement parallèle avec PySpark pour transformation grande échelle
Librairies scientifiques pour ML, analyse et visualisation
Framework web moderne pour API REST haute performance
Orchestration d'agents IA multi-spécialisés avec workflows complexes
Observabilité complète pour production (métriques, logs, traces)
Déploiement containerisé avec orchestration Kubernetes
Interfaces REST pour intégration avec systèmes existants (CNESST, SIRH, ERP)
Prédiction de probabilité d'incident pour un travailleur/zone donnés. Retourne probabilité à 7 jours + facteurs contributifs + recommandations actionnables.
# Request body { "travailleur_id": "T-45872", "zone_id": "Z-Atelier-C14", "contexte": { "fatigue_score": 0.82, "heures_consecutives": 4.5, "postures_anormales_count": 4 } } # Response { "probabilite_incident_7j": 0.783, "facteurs_principaux": [ {"facteur": "zone_risque_iso", "contribution": 0.32}, {"facteur": "fatigue_score", "contribution": 0.28} ], "recommandations": [ "Retrait immédiat zone rouge", "Pause obligatoire 30min" ] }
Recherche de chemins causaux dans le graphe entre deux nœuds. Utile pour enquêtes incidents (identifier chaînes causales).
Ingestion bulk d'incidents CNESST. Validation schématique, enrichissement automatique et insertion dans graphe Neo4j.
Calcul score de risque agrégé pour une zone donnée. Combine historique incidents, near-miss, conformité procédures, état équipements.
Endpoint pour détection temps réel via agents IA (vision, IoT). Traite flux vidéo/capteurs et retourne alertes anomalies.
Export formaté pour déclaration CNESST. Auto-génération formulaires avec traçabilité complète.
Organisation des outputs pour servir de référence dans la transformation des pratiques SST
Document structuré avec sections : méthodologie (protocole 7 phases), architecture système (diagrammes), algorithmes utilisés (hyperparamètres), résultats de validation (métriques, tests), discussion (limites, améliorations futures).
Dump complet du graphe (nodes, relationships, properties) avec scripts de reconstruction. Export Cypher statements pour réplication. Documentation ontologie SST (schéma entités-relations avec contraintes).
# Export Neo4j dump neo4j-admin dump \ --database=safetygraph \ --to=/exports/safetygraph_v1.dump # Export Cypher statements CALL apoc.export.cypher.all( "/exports/safetygraph_schema.cypher", {format: 'cypher-shell'} )
Datasets anonymisés pour reproduction expérimentations : train/validation/test splits, features engineerées, labels. Format Parquet/CSV avec documentation métadonnées.
Interface web (React.js + D3.js) pour exploration résultats : visualisation graphe (force-directed layout), métriques ML (courbes ROC, confusion matrix), analyses sectorielles (heatmaps risques par SCIAN).
Instructions step-by-step pour reproduire expérimentations : prérequis infrastructure (versions logiciels), scripts d'installation (Docker Compose), notebooks Jupyter annotés (analyses exploratoires).
Article académique pour revue à comité de lecture (ex: Safety Science, Accident Analysis & Prevention) : introduction (état de l'art), méthodologie, résultats, discussion, conclusion. Soumission avec données supplémentaires open access.
Documents opérationnels pour praticiens SST : comment interpréter prédictions IA, workflows décisionnels (matrice risque-action), formation utilisateurs finaux (responsables SST, superviseurs).
Documentation complète API (OpenAPI/Swagger) : endpoints, paramètres, exemples requêtes/réponses, codes d'erreur, rate limits. SDK Python/JavaScript pour intégration simplifiée.