Registre de Risques Hydro-Québec

Technologies Agentiques Avancées & Graphes de Connaissances

226
Risques Analysés
8
Familles Prédictives
45.2%
Réduction Moyenne
18
Colonnes Structurantes

📊 Analyse du Registre Actuel

Structure identifiée et insights clés du registre DS_PP_CONST_005

📋

Structure Complète

18 colonnes couvrant identification, analyse, évaluation, contrôles et résultats pour 226 entrées de risques.

📈

Risque Initial

Score moyen de 12.4/25 avant l'application des mesures de contrôle.

Risque Résiduel

Score moyen de 6.8/25 après application des contrôles, démontrant l'efficacité des mesures.

🎯

Efficacité

Réduction moyenne de 45.2% des niveaux de risque grâce aux moyens de contrôle.

🏗️ 8 Familles Prédictives Identifiées

Regroupement intelligent des 226 risques selon leur nature et les algorithmes d'IA pouvant les anticiper

🏋️

Manutention/Écrasement

Risques
54
Proportion
23.9%

Plus grande famille de risques. Inclut équipements mobiles, levage, charges suspendues et coincement.

Énergie/Électricité

Risques
32
Proportion
14.2%

Spécificité Hydro-Québec. Arc flash, cadenassage, haute tension, SCADA.

🪜

Hauteur/Chute

Risques
48
Proportion
21.2%

Gravité moyenne la plus élevée. Travail en hauteur, échafaudages, nacelles.

🔥

Incendie/Explosion

Risques
22
Proportion
9.7%

Travaux à chaud, matières inflammables, gaz comprimés, atmosphères explosives.

🧠

Comportement/Humain

Risques
26
Proportion
11.5%

Facteurs humains, erreurs, communications, formation, compétences.

🦠

Contamination/Biologique

Risques
18
Proportion
8.0%

Substances chimiques, poussières, biologiques, qualité de l'air.

🌪️

Météo/Environnement

Risques
14
Proportion
6.2%

Conditions météorologiques extrêmes, froid, chaleur, précipitations, foudre.

💪

Ergonomie/Fatigue

Risques
12
Proportion
5.3%

Postures, mouvements répétitifs, fatigue, heures de travail prolongées.

🧬 Architecture Multi-Agents SafetyGraph

Système intelligent basé sur LangGraph, Neo4j et technologies agentiques avancées

🤖

Agents Spécialisés

  • Agent Électricité (RC2)
  • Agent Hauteur (RC3)
  • Agent Incendie (RC4)
  • Agent Manutention (RC8)
  • Agent Météo
  • Agent Comportement
  • Agent Contamination
  • Agent Ergonomie
🧠

Orchestration

  • LangGraph State Machine
  • Routage Intelligent
  • Workflow Dynamique
  • Coordination Multi-Agents
  • Gestion Mémoire
  • Context Sharing
📊

Graphe de Connaissances

  • Neo4j Graph Database
  • Ontologie SST
  • Relations Causales
  • Patterns Historiques
  • Inférence Multi-Hop
  • Cypher Queries
⚙️

Machine Learning

  • XGBoost Ensembles
  • Random Forests
  • LSTM Time Series
  • Feature Engineering
  • SHAP Explainability
  • Active Learning
🔌

Intégrations

  • SCADA Hydro-Québec
  • Météo en Temps Réel
  • Permis de Travail
  • Base CNESST
  • IoT Sensors
  • ERP / CMMS
📱

Interface Utilisateur

  • Dashboard Prédictif
  • Alertes Temps Réel
  • Visualisations 3D
  • Mobile First
  • Recommandations IA
  • Audit Trail

🕸️ Graphe de Connaissances SST

Modélisation des relations complexes entre risques, contrôles et contextes

Ontologie des Relations

🏢 Secteur
⚠️ Danger Critique
📋 Situation
🎯 Risque
💊 Blessure
🛡️ Contrôle
👷 Personnel
🌍 Environnement
⚙️ Équipement
📝 Procédure
📊 Indicateur
📅 Historique

Relations: EXPOSE_À • NÉCESSITE • PROTÈGE_CONTRE • AGGRAVÉ_PAR • CAUSÉ_PAR • MITIGÉ_PAR

Capacités du Graphe

🔍

Inférence Causale

Identifie les chaînes de causalité entre conditions et incidents potentiels.

🎯

Pattern Matching

Détecte des configurations à risque similaires à des incidents passés.

🔗

Relations Multi-Hop

Explore les connexions indirectes entre facteurs de risque.

💡

Recommandations

Suggère les contrôles optimaux basés sur le contexte complet.

🚀 Stack Technologique

Technologies de pointe pour un système SST prédictif et intelligent

🦜
LangGraph
Orchestration
🧠
Claude 4
LLM
🕸️
Neo4j
Graph DB
XGBoost
ML
🐼
Pandas
Data
📊
Plotly
Viz
🔥
PyTorch
Deep Learning
🐘
PostgreSQL
Database
⚛️
React
Frontend
🐍
FastAPI
Backend
🐳
Docker
DevOps
☸️
Kubernetes
Orchestration

🗺️ Roadmap de Déploiement

Approche progressive en 5 phases pour transformation du registre de risques

Phase 1 • 0-3 Mois

Foundation & Data

• Analyse approfondie du registre actuel HQ
• Modélisation ontologie Neo4j
• Ingestion données historiques (5 ans)
• Setup infrastructure cloud
• Première version graphe de connaissances

Phase 2 • 3-6 Mois

Agents Spécialisés

• Développement 8 agents spécialisés
• Intégration LangGraph orchestration
• Modèles ML par famille de risques
• API REST et webhooks
• Tests unitaires et validation

Phase 3 • 6-9 Mois

Intégrations Temps Réel

• Connexion SCADA Hydro-Québec
• Météo temps réel (Environnement Canada)
• Système permis de travail (PTW)
• Capteurs IoT terrain
• Dashboard prédictif v1

Phase 4 • 9-12 Mois

Pilote & Validation

• Déploiement pilote (1 région HQ)
• Formation utilisateurs
• Feedback loop et amélioration continue
• KPIs et métriques de succès
• Validation ROI

Phase 5 • 12+ Mois

Scale & Optimize

• Déploiement national HQ
• Modèles affinés avec données réelles
• Interface mobile native
• Explainability avancée (SHAP)
• Conformité CNESST / ISO 45001

✨ Bénéfices Transformateurs

Impact mesurable sur la SST, la productivité et la conformité réglementaire

90% Précision

Identification des situations critiques avec 90%+ de précision, minimisant les faux positifs et fausses alarmes.

⏱️

-60% Temps

Automatisation de l'analyse de risques, libérant les experts SST pour des tâches à plus haute valeur ajoutée.

🎯

100% Conformité

Garantie de conformité réglementaire CNESST, ISO 45001 avec audit trail complet et traçabilité totale.

🔍

Explainability

Transparence totale avec SHAP values, permettant de comprendre chaque recommandation et décision de l'IA.

🌐

Intégration Complète

Connexion native avec SCADA, PTW, ERP, CMMS et tous les systèmes existants d'Hydro-Québec.

📱

Mobile First

Accessible terrain, hors ligne, avec synchronisation automatique pour travailleurs sur sites distants.

💡 Exemple Concret - Agent Électricité RC2

Scénario réel : Intervention haute tension sur ligne 735 kV par -25°C

🎬 Séquence d'Analyse Agentique

⏰ T-0 : Demande de PTW

L'opérateur soumet un permis de travail pour maintenance ligne 735 kV, secteur Baie-James.

🤖 T+5s : Agent RC2 Activé

• Détecte tension 735 kV (arc flash catégorie 4)
• Analyse météo : -25°C, vent 40 km/h
• Windchill effectif : -42°C ❄️
• Requête graphe Neo4j : incidents similaires

🕸️ T+10s : Inférence Graphe

Identifie pattern critique :
[Haute Tension] → [Froid Extrême] → [Gel Équipements] → [Erreur Manipulation] → [Arc Flash]
5 incidents historiques matchés (2 graves)

⚡ T+15s : Calcul SPHQ

Score Prédictif HQ = 87/100 🔴🔴
Niveau : INACCEPTABLE
Probabilité incident : 72%
Gravité estimée : Mortalité potentielle

🛡️ T+20s : Recommandations

Action immédiate : BLOCAGE PTW
1. Reporter intervention de 48h (fenêtre météo -10°C prévue)
2. Ajouter contrôles : test équipements à -40°C, doublement équipe
3. Formation supplémentaire : manipulation froid extrême
4. SHAP top factors : Windchill (32%), Voltage (28%), Historique (21%)

✅ T+48h : Re-Évaluation

Température : -10°C ✓
SPHQ recalculé : 32/100 🟢
PTW approuvé automatiquement
Incident potentiel évité ✓

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