Méthodes ML SafetyGraph

Une architecture ML hybride unique combinant les technologies d'IA les plus avancées pour l'analytique prédictive en santé et sécurité au travail

01
🎯

Temporal Fusion Transformer

Moteur principal de prédiction

Application
Prédictions multi-horizons (7, 30, 90 jours)
Avantage
Mécanisme d'attention pour facteurs critiques temporels
99.2% (1j) 97.8% (7j) 95.4% (30j)
02
🧠

Deep Learning & Réseaux Neuronaux

Analytics avancés

Application
Classification des incidents et détection de patterns comportementaux
Spécialisation
8 modèles IA spécialisés par secteur SCIAN
03
📊

Analyse de Séries Temporelles

Patterns historiques

Application
Analyse temporelle OSHA/CNESST, patterns saisonniers
Données
22M+ enregistrements historiques
04
🕸️

Knowledge Graph & GNN

Relations causales

Infrastructure
Neo4j avec 12 entités et 9 relations
Application
Relations causales incidents-facteurs de risque
3 → 20+ secteurs SCIAN
05
🎲

Ensemble Learning

Robustesse prédictive

Application
Combinaison de prédictions sectorielles
Avantage
Réduction variance prédictive via Random Forest
06
✓

Apprentissage Supervisé

Classification de risques

Application
Classification niveaux de risque (CRITICAL → VERY_LOW)
Données
793,737 lésions CNESST avec secteurs
Confiance 0.95
07
🤖

Agents Multi-Spécialisés

Architecture distribuée

Architecture
Orchestration via LangGraph
Spécialisations
A1 (collecteur), A2 (observateur), AN1, R1
100+ agents
08
🔍

Apprentissage Non-Supervisé

Détection d'anomalies

Module
STORM Research pour patterns émergents
Temps réel
Capteurs IoT → BehaviorX

Architecture ML Hybride Unique

TFT

Prédictions temporelles précises

Knowledge Graphs

Relations causales

Ensemble Methods

Robustesse sectorielle

Deep Learning

Patterns complexes

Time Series

Tendances historiques

SafetyGraph ML Methods

A unique hybrid ML architecture combining the most advanced AI technologies for predictive analytics in occupational health and safety

01
🎯

Temporal Fusion Transformer

Main prediction engine

Application
Multi-horizon predictions (7, 30, 90 days)
Advantage
Attention mechanism for critical temporal factors
99.2% (1d) 97.8% (7d) 95.4% (30d)
02
🧠

Deep Learning & Neural Networks

Advanced analytics

Application
Incident classification and behavioral pattern detection
Specialization
8 specialized AI models by NAICS sector
03
📊

Time Series Analysis

Historical patterns

Application
OSHA/CNESST temporal analysis, seasonal patterns
Data
22M+ historical records
04
🕸️

Knowledge Graph & GNN

Causal relationships

Infrastructure
Neo4j with 12 entities and 9 relationships
Application
Causal relationships between incidents and risk factors
3 → 20+ NAICS sectors
05
🎲

Ensemble Learning

Predictive robustness

Application
Combination of sectoral predictions
Advantage
Reduced predictive variance via Random Forest
06
✓

Supervised Learning

Risk classification

Application
Risk level classification (CRITICAL → VERY_LOW)
Data
793,737 CNESST injuries with sectors
Confidence 0.95
07
🤖

Multi-Specialized Agents

Distributed architecture

Architecture
Orchestration via LangGraph
Specializations
A1 (collector), A2 (observer), AN1, R1
100+ agents
08
🔍

Unsupervised Learning

Anomaly detection

Module
STORM Research for emerging patterns
Real-time
IoT Sensors → BehaviorX

Unique Hybrid ML Architecture

TFT

Precise temporal predictions

Knowledge Graphs

Causal relationships

Ensemble Methods

Sectoral robustness

Deep Learning

Complex patterns

Time Series

Historical trends