Quand l'Intelligence Artificielle Agentique rencontre les Graphes de Connaissances pour révolutionner la Prévention HSE
Le Cerveau Contextuel de la Prévention Intelligente
Dans l'industrie moderne, la coordination maintenance-production et les procédures LOTO génèrent 30-40% de temps perdu et une fragmentation critique des données HSE
Les informations HSE (CNESST, OSHA, IoT, RH, maintenance, LOTO) sont dispersées sans vue unifiée des risques ni traçabilité des chaînes causales.
Les temps de verrouillage (lockout-tagout) excèdent de 30-40% l'optimal. Les plans manuels ignorent les précédences, zones d'accès et disponibilité équipes.
Les connexions machine → énergie → dispositif → procédure → équipe restent opaques. Impossible de modéliser les dépendances complexes.
Les incidents sont analysés après coup. Aucun système ne peut prédire risques émergents ni re-planifier dynamiquement face aux imprévus.
Safety Graph transforme votre organisation en système nerveux intelligent où chaque machine, procédure, agent et décision sont connectés et contextualisés
1389 nœuds, 1625 relations modélisant : Machines • Sous-systèmes • Sources d'énergie • Dispositifs d'isolation • Points LOTO • Procédures • Étapes • Variantes de travail • Personnes • Équipes • Compétences • Autorisations • Zones • Événements • Contraintes • Métriques. Chaque élément relié par arêtes explicites : FED_BY, ISOLATED_BY, EXPOSES, OPERATES_ON, REQUIRES, APPLIES_TO...
6 agents spécialisés orchestrés par LangGraph : Vision (YOLOv8), IoT (HRV/fatigue), Contexte (Neo4j RAG), ML (XGBoost/GNN), Maestro (orchestration TAO), Notification. Pipeline Kafka-Spark ingère événements, analyse et alerte en <5 secondes.
Modèles ML hybrides (XGBoost, LightGBM, GNN) exploitent structure graphe + historique 793K+ incidents CNESST. Prédiction probabilité incident à 7/30/90 jours avec 87% F1-score. SHAP explainability révèle facteurs causaux (fatigue, maintenance différée, config énergétique atypique).
Architecture TAO (Thought-Action-Observation) garantit traçabilité décisions. Conforme C-25 (transparence algorithmique), ISO/TR 12295, LSST, Loi 25/RGPD. Journalisation 13 mois, tests jumeau DES pré-déploiement.
Neo4j Aura Enterprise comme cœur cognitif, API RESTful pour orchestration temps réel, DES pour simulation décisionnelle
HJB paramétré : calcule politique conjointe optimale (taux production, fenêtres maintenance, créneaux LOTO) intégrant coûts stock/retard/maintenance/sécurité. Écrit méta-nœuds PolitiqueActive dans graphe pour synchronisation multi-équipes.
ML multi-tâches : enrichit procédures avec dispositifs attendus + instructions candidates (confiance + justifications). Assisté human-in-the-loop pour machines complexes, automatisé 90% pour équipements standards.
VRP avec précédences (NSGA-II) : optimise routes multi-équipes sur graphe spatial (zones/accès), respectant contraintes procédurales et sécurité. Plans k-best en ≤30s. Gains : -28% à -35% temps trajet.
Exécution + DES : gère temps réel (webhooks événements, re-plan en ≤2s), simule 250 scénarios what-if en ≤90s. Réduit re-plans imprévus de -20% à -30%, équilibrage charge 0.92.
(Machine:M-42) │ ├─[FED_BY]→ (EnergySource:Electrical-480V) │ │ │ └─[ISOLATED_BY]→ (IsolationDevice:Breaker-B110) │ │ {device_type:"breaker", tag:"B-110", state:"closed"} │ │ │ └─[EXPOSES]→ (LOTOPoint:LP-42A) │ │ {risk_level:"high", verification:"test"} │ │ ├─[HAS_SUBSYSTEM]→ (Subsystem:Hydraulic-Press) │ │ │ └─[LOCATED_IN]→ (Zone:Z-03) │ │ (ProcedureStep:STEP-7) ←─────[OPERATES_ON]─────┘ │ {order:7, action:"VERIFY_DEENERGIZED", check:"0V"} │ ├─[REQUIRES]→ (Competency:Electrical-L3) │ └─[PART_OF]→ (Procedure:LOTO-M42-Rev2.1) │ └─[ASSIGNED_TO]→ (Team:T-A) │ {shift:"A", capacity:2} │ └─[INCLUDES]→ (Person:John-Doe) │ {role:"Tech-Senior"} │ └─[HOLDS]→ (Authorization:Electrical) {valid_until:"2025-12-31"} Légende : • Nœuds (Entités) : 14 types (Machine, Subsystem, EnergySource, IsolationDevice, LOTOPoint, Procedure, ProcedureStep, WorkVariant, Person, Team, Competency, Authorization, Zone, Event, Constraint, Metric) • Arêtes (Relations) : 25+ types (FED_BY, ISOLATED_BY, EXPOSES, HAS_STEP, OPERATES_ON, REQUIRES, DERIVES_FROM, ASSIGNED_TO, INCLUDES, HOLDS, LOCATED_IN, CONNECTED_TO, APPLIES_TO, ABOUT, MEASURES) • Propriétés : Attributs structurés (device_type, risk_level, state, order, action, check, shift, capacity, role, valid_until...)
14 Entités : Machine, Subsystem, EnergySource, IsolationDevice, LOTOPoint, Procedure, ProcedureStep, WorkVariant, Person, Team, Competency, Authorization, Zone, Event, Constraint, Metric • 25+ Relations : HAS_SUBSYSTEM, FED_BY, ISOLATED_BY, EXPOSES, HAS_STEP, OPERATES_ON, REQUIRES, DERIVES_FROM, ASSIGNED_TO, INCLUDES, HOLDS, LOCATED_IN, CONNECTED_TO, APPLIES_TO, ABOUT, MEASURES • Contraintes métier : Précédences (VERIFY_DEENERGIZED suit ISOLATE), Autorisations (étapes électriques nécessitent Authorization.type=Electrical), Zones (équipe satisfait access_level), Risque (risk_level=high impose dual verification).
OAuth2 + mTLS, RBAC/habilitations, PII minimization, audit logs 13 mois, tests jumeau DES. Auto-génération CNESST, conformité LSST/RSST/Loi 25/C-25. SLO 99.5% mensuel, scalabilité 500 machines / 3k dispositifs / 10 runs concurrents.
Comment les 6 agents Safety Graph orchestrent détection, prédiction, optimisation et exécution dynamique pour éviter un incident
Agent A1 (Vision YOLOv8 Pose Estimation) détecte posture anormale opérateur près machine M-42 (angle dos critique 45°). Simultanément, Agent A2 (IoT Wearables) signale dérive HRV (Heart Rate Variability) et score fatigue élevé (7.8/10). Événements capturés, horodatés et envoyés via Kafka au Safety Graph en <500ms.
Agent A3 (Contexte Neo4j + Vector Search) exécute requête Cypher traversant graphe : (M-42)-[FED_BY]→(EnergySource:Electrical-480V)-[ISOLATED_BY]→(IsolationDevice:Breaker-B110)-[EXPOSES]→(LOTOPoint:LP-42A)←[OPERATES_ON]-(ProcedureStep:STEP-7). Identifie 7 dispositifs critiques, 2 procédures applicables (LOTO-M42-Rev2.1, Procedure-Hydraulic), vérification duelle requise (risk_level:HIGH). Enrichit contexte avec historique maintenance (3 interventions mois dernier, 1 report), configuration énergétique actuelle (charge 87%, température huile 68°C).
Agent A4 (ML Predictive) lance modèles hybrides : XGBoost (features tabulaires : fatigue, historique, charge machine) + GNN (embeddings graphe : topologie énergétique, proximité zones à risque). Résultat : probabilité incident à 7 jours = 73% (HIGH), gravité prédite = 7.8/10. SHAP explainability pointe 3 facteurs causaux : fatigue opérateur (contribution 32%), maintenance hydraulique différée (28%), configuration énergétique atypique (22%). Historique 793K+ incidents CNESST révèle pattern similaire dans 47 cas (TMS + chutes).
Policy Optimizer recalcule fenêtre maintenance optimale (minimise coût production + stock + maintenance + risque résiduel) via HJB paramétré. Recommande créneau 09:00-11:30 (impact production minimal, équipes T-A disponibles). Node Expander enrichit procédure LOTO-M42 avec 2 dispositifs manquants (Valve-V-HP, Lockbar-LB-23) détectés par ML + justifications (P&ID cross-reference, similarité machines voisines). Route Planner génère routes multi-équipes T-A (2 techs) et T-B (backup) via VRP NSGA-II : 38 min lock time, 740m trajet, balance 0.92. Gain vs plan manuel : -32% temps, -28% distance.
Dynamic LOTO Engine lance exécution plan (POST /loto/execute), webhooks surveillent progression temps réel. À 09:18, événement imprévu : accès Zone Z-03 bloqué (incident adjacent, périmètre sécurité). Engine détecte via IoT (sensor porte Z-03 = locked), déclenche re-planification automatique en 1.8s. Route alternative calculée via Z-02 (contournement +180m). DES simule 250 scénarios Monte Carlo, confirme plan robuste : impact temps +4 min (acceptable), probabilité succès 96%, risque résiduel <2%. Équipe T-A notifiée via mobile (nouveau parcours GPS), superviseur HSE alerté.
Agent A5 (Notification) orchestre alertes : SMS superviseur HSE (Twilio, lat. 2.1s), push notification équipes T-A/T-B (Firebase), email direction maintenance (SendGrid), mise à jour tableau de bord temps réel. Agent Maestro (LangGraph) journalise décisions TAO (Thought: analyse prédictive → Action: re-plan route → Observation: confirmation exécution), graphe mis à jour (nouveaux nœuds Event, relations ABOUT, métriques lock_time/distance). Conformité CNESST auto-générée (rapport incident potentiel évité, preuves audit). Résultat : zéro incident, maintenance complétée en 42 min (-30% vs baseline), traçabilité totale.
Gains issus d'études pilotes, thèse Delpla et simulations DES sur données CNESST réelles (793K+ incidents)
Plans k-best en ≤30s, re-plan en ≤2s, DES 250 scénarios en ≤90s. Réduction moyenne temps LOTO 30%, pics 35% zones complexes. Fiches validées sans incohérences : 98%. Conformité précédences : 100%.
Incidents évités détectables : +73% vs approche réactive. Prédiction 7 jours : 87% F1-score. Gravité (MAE=1.2/10). Explainability SHAP révèle facteurs causaux. Couverture sourçage docs/IoT : 95%.
Coût total (prod + stock + maintenance + LOTO) réduit 22%. MTTR amélioré 18%. Disponibilité équipements +12%. Litiges conformité réglementaire : -85%.
3 exemples de tableaux de bord temps réel exploitant Safety Graph pour insights actionnables
Public : Gestionnaires HSE, superviseurs terrain
KPIs : Incidents chutes (7j/30j/90j), corrélation dispositifs LOTO, zones à risque
Filtres : Secteur, équipe, période, niveau gravité
Visuels : Graphe réseau (nœuds Machine/Zone/LOTOPoint), heatmap zones, timeline événements, distribution gravité
Public : Data scientists, responsables R&D HSE
KPIs : Efficacité procédures, adoption ML, taux enrichissement automatique
Filtres : Type procédure, complexité machine, source données
Visuels : Graphe ontologique (relations Procedure-Device-Competency), matrice confusion ML, treemap sources
Public : Directions, comités exécutifs, auditeurs
KPIs : Couverture graphe (nœuds/relations), incidents prédits vs réels, conformité réglementaire
Filtres : Site, période, type entité, niveau conformité
Visuels : Graphe global (vue système complet), métriques conformité (LSST/RSST/C-25), tendances prédictives, ROI économique
Visualisation interactive des incidents de chutes corrélés avec dispositifs LOTO, zones à risque et équipes. Graphe Neo4j navigable temps réel.
Démonstration orchestration agentique : Policy Optimizer, Route Planner, Dynamic LOTO Engine en action. Scénario terrain interactif.
Analytics avancés sur efficacité procédures HSE, adoption ML (Node Expander), taux enrichissement automatique et human-in-the-loop.
Vue panoramique : couverture graphe (1389 nœuds, 1625 relations), prédictions vs réels, conformité réglementaire, ROI économique, métriques multi-sites.
8 avantages uniques sur le marché mondial HSE
Seule solution exploitant graphes pour modéliser relations causales HSE explicites. Bases SQL ne permettent pas navigation chaînes causales multi-sauts ni GNN.
Architecture multi-agents explicable (LangGraph, SHAP) garantissant traçabilité. Conforme C-25 (transparence algorithmique), opposé "boîtes noires" IA.
Query agents, chunking hiérarchique, mémoire multi-couches, rewriting requêtes. Réduit hallucinations LLM 87%, améliore RAG 62%.
Pipeline Kafka-Spark-Neo4j-Agents avec latence ≤5s. Compétiteurs : batch 24-48h lag ou monitoring réactif sans prédiction ni re-plan dynamique.
Auto-génération rapports CNESST, audit logs 13 mois immuables, tests jumeau DES. LSST/RSST/Loi 25/RGPD/ISO TR 12295 out-of-the-box.
APIs RESTful + webhooks, intégration ERP/MES/CMMS native. Architecture ouverte sans vendor lock-in, connecteurs standardisés.
Fondé sur thèse Delpla (LOTO optimal), 793K+ incidents CNESST réels, normes OSHA/ISO/IRSST. Fusion données + expertise domaine + recherche académique.
Neo4j Aura Enterprise : 500 machines, 3k dispositifs, 10 runs concurrents. SLO 99.5%. Architecture cloud-native (Kubernetes, auto-scaling) multi-sites.
Transformez votre HSE en 12-16 semaines avec un MVP technique éprouvé
S1-2 : Ingestion + ontologie Safety Graph (machines, dispositifs, zones, procédures)
S3-5 : Node Expander (ML) + human-in-the-loop pour validation procédures
S6-8 : Route Planner (VRP NSGA-II) sur graphe spatial avec baseline comparaison
S9-11 : Dynamic LOTO Engine (runtime + DES) avec webhooks événements
S12-16 : Policy Optimizer (HJB), dashboards KPI, RBAC, audit, conformité CNESST
✓ -30% temps verrouillage LOTO → économie 450h/an (site 100 machines)
✓ -25% re-planifications imprévues → réduction stress opérationnel
✓ +73% incidents évités détectables → baisse coûts sinistres/litiges
✓ -85% non-conformités réglementaires → économie amendes/audits
✓ ROI financier estimé : 3.2x (investissement récupéré en 14 mois)
Safety Graph — Le Cerveau Contextuel de la Prévention Intelligente
Développé par GenAISafety | Fondé sur recherche académique & données CNESST réelles | Conforme LSST/C-25/RGPD
When Agentic Artificial Intelligence meets Knowledge Graphs to revolutionize HSE Prevention
The Contextual Brain of Intelligent Prevention
In modern industry, maintenance-production coordination and LOTO procedures generate 30-40% wasted time and critical HSE data fragmentation
HSE information (OSHA, IoT, HR, maintenance, LOTO) is dispersed without unified risk view or causal chain traceability.
Lockout-tagout times exceed optimal by 30-40%. Manual plans ignore precedences, zone access, and team availability.
Machine → energy → device → procedure → team connections remain opaque. Impossible to model complex dependencies.
Incidents analyzed post-facto. No system can predict emerging risks or dynamically replan facing unexpected events.
Safety Graph transforms your organization into an intelligent nervous system where every machine, procedure, agent, and decision are connected and contextualized
1389 nodes, 1625 relationships modeling: Machines • Subsystems • Energy Sources • Isolation Devices • LOTO Points • Procedures • Steps • Work Variants • People • Teams • Competencies • Authorizations • Zones • Events • Constraints • Metrics. Each element linked by explicit edges: FED_BY, ISOLATED_BY, EXPOSES, OPERATES_ON, REQUIRES, APPLIES_TO...
6 specialized agents orchestrated by LangGraph: Vision (YOLOv8), IoT (HRV/fatigue), Context (Neo4j RAG), ML (XGBoost/GNN), Maestro (TAO orchestration), Notification. Kafka-Spark pipeline ingests events, analyzes, and alerts in <5 seconds.
Hybrid ML models (XGBoost, LightGBM, GNN) exploit graph structure + 793K+ CNESST incidents history. Incident probability prediction at 7/30/90 days with 87% F1-score. SHAP explainability reveals causal factors (fatigue, deferred maintenance, atypical energy config).
TAO (Thought-Action-Observation) architecture ensures decision traceability. Compliant with C-25 (algorithmic transparency), ISO/TR 12295, LSST, Bill 25/GDPR. 13-month audit logging, DES twin testing pre-deployment.
Neo4j Aura Enterprise as cognitive core, RESTful APIs for real-time orchestration, DES for decision simulation
Parametric HJB: computes optimal joint policy (production rate, maintenance windows, LOTO slots) integrating stock/delay/maintenance/safety costs. Writes PolitiqueActive meta-nodes in graph for multi-team synchronization.
Multi-task ML: enriches procedures with expected devices + candidate instructions (confidence + justifications). Human-in-the-loop assisted for complex machines, 90% automated for standard equipment.
VRP with precedences (NSGA-II): optimizes multi-team routes on spatial graph (zones/access), respecting procedural and safety constraints. K-best plans in ≤30s. Gains: -28% to -35% travel time.
Execution + DES: manages real-time (event webhooks, replan in ≤2s), simulates 250 what-if scenarios in ≤90s. Reduces unexpected replans by -20% to -30%, load balancing 0.92.
(Machine:M-42) │ ├─[FED_BY]→ (EnergySource:Electrical-480V) │ │ │ └─[ISOLATED_BY]→ (IsolationDevice:Breaker-B110) │ │ {device_type:"breaker", tag:"B-110", state:"closed"} │ │ │ └─[EXPOSES]→ (LOTOPoint:LP-42A) │ │ {risk_level:"high", verification:"test"} │ │ ├─[HAS_SUBSYSTEM]→ (Subsystem:Hydraulic-Press) │ │ │ └─[LOCATED_IN]→ (Zone:Z-03) │ │ (ProcedureStep:STEP-7) ←─────[OPERATES_ON]─────┘ │ {order:7, action:"VERIFY_DEENERGIZED", check:"0V"} │ ├─[REQUIRES]→ (Competency:Electrical-L3) │ └─[PART_OF]→ (Procedure:LOTO-M42-Rev2.1) │ └─[ASSIGNED_TO]→ (Team:T-A) │ {shift:"A", capacity:2} │ └─[INCLUDES]→ (Person:John-Doe) │ {role:"Tech-Senior"} │ └─[HOLDS]→ (Authorization:Electrical) {valid_until:"2025-12-31"} Legend: • Nodes (Entities): 14 types (Machine, Subsystem, EnergySource, IsolationDevice, LOTOPoint, Procedure, ProcedureStep, WorkVariant, Person, Team, Competency, Authorization, Zone, Event, Constraint, Metric) • Edges (Relationships): 25+ types (FED_BY, ISOLATED_BY, EXPOSES, HAS_STEP, OPERATES_ON, REQUIRES, DERIVES_FROM, ASSIGNED_TO, INCLUDES, HOLDS, LOCATED_IN, CONNECTED_TO, APPLIES_TO, ABOUT, MEASURES) • Properties: Structured attributes (device_type, risk_level, state, order, action, check, shift, capacity, role, valid_until...)
14 Entities: Machine, Subsystem, EnergySource, IsolationDevice, LOTOPoint, Procedure, ProcedureStep, WorkVariant, Person, Team, Competency, Authorization, Zone, Event, Constraint, Metric • 25+ Relationships: HAS_SUBSYSTEM, FED_BY, ISOLATED_BY, EXPOSES, HAS_STEP, OPERATES_ON, REQUIRES, DERIVES_FROM, ASSIGNED_TO, INCLUDES, HOLDS, LOCATED_IN, CONNECTED_TO, APPLIES_TO, ABOUT, MEASURES • Business constraints: Precedences (VERIFY_DEENERGIZED follows ISOLATE), Authorizations (electrical steps require Authorization.type=Electrical), Zones (team satisfies access_level), Risk (risk_level=high enforces dual verification).
OAuth2 + mTLS, RBAC/permissions, PII minimization, 13-month audit logs, DES twin testing. Auto-generated OSHA reports, LSST/RSST/Bill 25/C-25 compliance. 99.5% monthly SLO, scalability 500 machines / 3k devices / 10 concurrent runs.
How Safety Graph's 6 agents orchestrate detection, prediction, optimization, and dynamic execution to prevent an incident
Agent A1 (Vision YOLOv8 Pose Estimation) detects abnormal operator posture near machine M-42 (critical back angle 45°). Simultaneously, Agent A2 (IoT Wearables) signals HRV (Heart Rate Variability) drift and high fatigue score (7.8/10). Events captured, timestamped, and sent via Kafka to Safety Graph in <500ms.
Agent A3 (Context Neo4j + Vector Search) executes Cypher query traversing graph: (M-42)-[FED_BY]→(EnergySource:Electrical-480V)-[ISOLATED_BY]→(IsolationDevice:Breaker-B110)-[EXPOSES]→(LOTOPoint:LP-42A)←[OPERATES_ON]-(ProcedureStep:STEP-7). Identifies 7 critical devices, 2 applicable procedures (LOTO-M42-Rev2.1, Procedure-Hydraulic), dual verification required (risk_level:HIGH). Enriches context with maintenance history (3 interventions last month, 1 deferral), current energy configuration (87% load, oil temp 68°C).
Agent A4 (ML Predictive) launches hybrid models: XGBoost (tabular features: fatigue, history, machine load) + GNN (graph embeddings: energy topology, risk zone proximity). Result: 7-day incident probability = 73% (HIGH), predicted severity = 7.8/10. SHAP explainability points to 3 causal factors: operator fatigue (32% contribution), deferred hydraulic maintenance (28%), atypical energy configuration (22%). 793K+ CNESST incidents history reveals similar pattern in 47 cases (MSDs + falls).
Policy Optimizer recalculates optimal maintenance window (minimizes production + stock + maintenance + residual risk cost) via parametric HJB. Recommends 09:00-11:30 slot (minimal production impact, T-A teams available). Node Expander enriches LOTO-M42 procedure with 2 missing devices (Valve-V-HP, Lockbar-LB-23) detected by ML + justifications (P&ID cross-reference, similar machine similarity). Route Planner generates multi-team routes T-A (2 techs) and T-B (backup) via VRP NSGA-II: 38 min lock time, 740m travel, 0.92 balance. Gain vs manual plan: -32% time, -28% distance.
Dynamic LOTO Engine launches plan execution (POST /loto/execute), webhooks monitor real-time progress. At 09:18, unexpected event: Zone Z-03 access blocked (adjacent incident, security perimeter). Engine detects via IoT (door sensor Z-03 = locked), triggers automatic replanning in 1.8s. Alternative route calculated via Z-02 (detour +180m). DES simulates 250 Monte Carlo scenarios, confirms robust plan: time impact +4 min (acceptable), success probability 96%, residual risk <2%. Team T-A notified via mobile (new GPS route), HSE supervisor alerted.
Agent A5 (Notification) orchestrates alerts: HSE supervisor SMS (Twilio, lat. 2.1s), T-A/T-B teams push notification (Firebase), maintenance management email (SendGrid), real-time dashboard update. Agent Maestro (LangGraph) logs TAO decisions (Thought: predictive analysis → Action: replan route → Observation: execution confirmation), graph updated (new Event nodes, ABOUT relationships, lock_time/distance metrics). OSHA compliance auto-generated (prevented potential incident report, audit evidence). Result: zero incidents, maintenance completed in 42 min (-30% vs baseline), total traceability.
Gains from pilot studies, Delpla thesis, and DES simulations on real CNESST data (793K+ incidents)
K-best plans in ≤30s, replan in ≤2s, DES 250 scenarios in ≤90s. Average LOTO time reduction 30%, peaks 35% in complex zones. Validated sheets without inconsistencies: 98%. Precedence compliance: 100%.
Detectable prevented incidents: +73% vs reactive approach. 7-day prediction: 87% F1-score. Severity (MAE=1.2/10). SHAP explainability reveals causal factors. Docs/IoT sourcing coverage: 95%.
Total cost (prod + stock + maintenance + LOTO) reduced 22%. MTTR improved 18%. Equipment availability +12%. Regulatory compliance disputes: -85%.
3 real-time dashboard examples exploiting Safety Graph for actionable insights
Audience: HSE managers, field supervisors
KPIs: Fall incidents (7d/30d/90d), LOTO device correlation, risk zones
Filters: Sector, team, period, severity level
Visuals: Network graph (Machine/Zone/LOTOPoint nodes), zone heatmap, event timeline, severity distribution
Audience: Data scientists, HSE R&D leaders
KPIs: Procedure efficiency, ML adoption, automatic enrichment rate
Filters: Procedure type, machine complexity, data source
Visuals: Ontological graph (Procedure-Device-Competency relations), ML confusion matrix, source treemap
Audience: Management, executive committees, auditors
KPIs: Graph coverage (nodes/relations), predicted vs actual incidents, regulatory compliance
Filters: Site, period, entity type, compliance level
Visuals: Global graph (complete system view), compliance metrics (LSST/RSST/C-25), predictive trends, economic ROI
Interactive visualization of fall incidents correlated with LOTO devices, risk zones, and teams. Real-time navigable Neo4j graph.
Agentic orchestration demonstration: Policy Optimizer, Route Planner, Dynamic LOTO Engine in action. Interactive field scenario.
Advanced analytics on HSE procedure efficiency, ML adoption (Node Expander), automatic enrichment rate, and human-in-the-loop.
Panoramic view: graph coverage (1389 nodes, 1625 relations), predictions vs actuals, regulatory compliance, economic ROI, multi-site metrics.
8 unique advantages in the global HSE market
Only solution exploiting graphs to model explicit HSE causal relationships. SQL databases cannot navigate multi-hop causal chains or leverage GNN.
Explainable multi-agent architecture (LangGraph, SHAP) ensuring traceability. C-25 compliant (algorithmic transparency), opposite of "black box" AI.
Query agents, hierarchical chunking, multi-layer memory, query rewriting. Reduces LLM hallucinations 87%, improves RAG 62%.
Kafka-Spark-Neo4j-Agents pipeline with ≤5s latency. Competitors: 24-48h batch lag or reactive monitoring without prediction or dynamic replanning.
Auto-generated OSHA reports, 13-month immutable audit logs, DES twin testing. LSST/RSST/Bill 25/GDPR/ISO TR 12295 out-of-the-box.
RESTful APIs + webhooks, native ERP/MES/CMMS integration. Open architecture without vendor lock-in, standardized connectors.
Based on Delpla thesis (optimal LOTO), 793K+ real CNESST incidents, OSHA/ISO/IRSST standards. Fusion of data + domain expertise + academic research.
Neo4j Aura Enterprise: 500 machines, 3k devices, 10 concurrent runs. 99.5% SLO. Cloud-native architecture (Kubernetes, auto-scaling) multi-site.
Transform your HSE in 12-16 weeks with a proven technical MVP
W1-2: Ingestion + Safety Graph ontology (machines, devices, zones, procedures)
W3-5: Node Expander (ML) + human-in-the-loop for procedure validation
W6-8: Route Planner (VRP NSGA-II) on spatial graph with baseline comparison
W9-11: Dynamic LOTO Engine (runtime + DES) with event webhooks
W12-16: Policy Optimizer (HJB), KPI dashboards, RBAC, audit, OSHA compliance
✓ -30% LOTO lockout time → savings 450h/year (100-machine site)
✓ -25% unexpected replanning → reduced operational stress
✓ +73% detectable prevented incidents → reduced claims/litigation costs
✓ -85% regulatory non-compliances → saved fines/audits
✓ Estimated financial ROI: 3.2x (investment recovered in 14 months)
Safety Graph — The Contextual Brain of Intelligent Prevention
Developed by GenAISafety | Based on academic research & real CNESST data | LSST/C-25/GDPR compliant