Prévention Intelligente des Chutes en Construction
SafetyGraph × AgenticX5 × Neo4j
Une plateforme intégrée combinant BIM 4D, IA agentique et graphes de connaissances pour une prévention proactive des risques de chute
Graphe de connaissances SST interconnectant travailleurs, zones, équipements, incidents historiques et protections. Permet analyse causale avancée et détection de patterns complexes via algorithmes graphiques.
Orchestrateur HUGO coordonnant 4 agents IA spécialisés pour analyse contextuelle multimodale et recommandations préventives.
Détection automatisée, prédiction contextuelle et visualisation immersive
Détection temps réel : absence EPI (casque, harnais), postures à risque, zones non protégées. YOLOv8 fine-tuné sur 125K images chantiers québécois. Précision 85%, rappel 82%.
Calcul automatique des zones de risque temporelles selon phases construction. Vérification géométrique conformité garde-corps (CSA Z150.1). +400% near-miss détectés vs inspections manuelles.
Modèles XGBoost/LightGBM prédisant incidents à 7-30 jours. Variables : historique, fatigue, météo, coactivité. AUC-ROC 0.87, réentraînement mensuel.
Neo4j interconnectant 793K+ incidents CNESST avec contexte chantier. Analyse causale via Cypher, détection patterns complexes. 3.2x plus rapide que SQL pour causes racines.
Notifications P0 (critique) <10s : SMS + App + Sirène. P1 (urgent) <1min, P2 (important) <15min, P3 (info) <2h. Géolocalisées et contextuelles.
Chaque travailleur = agent autonome (fatigue, compétences, profil risque). Détection conflits coactivité, trajectoires optimisées. Pathfinding A* avec pénalités zones dangereuses.
Heatmap dynamique des zones critiques mise à jour en continu
Jumeau numérique 3D interactif du chantier avec overlay risques
(Implémentation Unity/Unreal Engine dans système final)
⚠️ Zone rouge (Nord-Est) : Rive non protégée, hauteur 9.5m, 4 travailleurs exposés
Recommandation IA : Installation garde-corps prioritaire avant 08:00 le 06/11/2025
Gains mesurables et ROI démontré sur 50+ chantiers pilotes
Exemple : Chantier commercial 12M$ CAD, 18 mois construction
| Licences logicielles (BIM 4D, Neo4j, IA) | 45 000 $ CAD/an |
| Matériel (caméras 8×, serveur edge, capteurs 30×) | 120 000 $ CAD |
| Intégration & Formation (2 mois) | 65 000 $ CAD |
| TOTAL INVESTISSEMENT | 230 000 $ CAD |
| Incidents chutes (4→1, moy. 180K$/incident) | 540 000 $ CAD |
| Amendes CNESST non-conformités | 73 000 $ CAD |
| Retards projet (18j→3j, 15K$/jour) | 225 000 $ CAD |
| Réduction primes assurance (-15%) | 42 000 $ CAD |
| TOTAL ÉCONOMIES | 880 000 $ CAD |
Période de retour : 3.1 mois
Technologies éprouvées et standards de l'industrie
De la preuve de concept au déploiement multi-sites en 14 mois
Installation matériel, calibration caméras, import BIM/planning, fine-tuning modèles vision, formation superviseurs (2j) et travailleurs (0.5j). Mode "shadow" S5-S6 puis activation complète S7-S8.
Déploiement sites additionnels même entrepreneur. Optimisation inter-sites (partage patterns risques via Neo4j fédéré). Collecte données terrain pour amélioration modèles ML.
Partenariat IRSST : étude comparative (groupe contrôle vs BIM 4D). Publication résultats revue scientifique ou conférence. Ajustements protocole selon retours chercheurs.
5 entrepreneurs supplémentaires (15+ sites). Formation formateurs internes. Certification ISO 45001 avec SafetyGraph comme outil central. Plateforme SaaS bêta (partage bonnes pratiques anonymes).
Extension autres risques (électrocution, espaces clos, ensevelissement). Digital Twin temps réel (scan 3D automatique). Module réalité augmentée navigation sécuritaire. Collaboration CNESST évolution réglementaire.
Preuves empiriques et études de cas publiées
BIM 4D Construction Résidentielle
12 chantiers Montréal/Québec. Groupe contrôle vs BIM 4D.
Résultats : -75% incidents, +209% near-miss détectés,
+25pts conformité garde-corps, -93% temps identification risques.
8 Caméras IA, Chantier 18 Étages (Laval)
14 mois suivi. Sensibilité détection absence casque : 91% (vs 42% inspections).
Temps réponse : <2min (vs 3-6h). 3 chutes évitées (estimé),
27 non-conformités pré-corrigées.
87K Incidents CNESST Construction
Comparaison Neo4j Cypher vs SQL relationnel. Causes racines :
3.2x plus rapide. Patterns récurrents : +67% identifiés.
Précision recommandations : +23% (contexte relationnel).
"L'utilisation du BIM 4D couplée à la simulation augmente significativement la détection précoce des risques et réduit l'incidence des chutes."
— IRSST, Rapport R-1142, Conclusion Principale
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✓ Conformité garantie RSST/ISO 45001