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Édition · 25 mai 2026
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CAS D'USAGE IA

Surveillance IA de la Sécurité sur Chantier

Détectez automatiquement les infractions EPI et les dangers sur les chantiers grâce à la vision par ordinateur.

Voir si ce cas s'applique à votre contexte, diagnostic gratuit de 7 min

Lancer le diagnostic
Budget typique
€25K-€120K
Délai avant valeur
10 sem.
Effort
8-20 sem.
Coût mensuel récurrent
€2K-€6K
Maturité data minimale
basic
Prérequis technique
some engineering
Fonction
Opérations
Type IA
computer vision

De quoi il s'agit

Des modèles de vision par ordinateur analysent les flux vidéo en direct sur les chantiers pour détecter les absences d'EPI, les proximités dangereuses avec des engins et d'autres violations de sécurité en temps réel. Les responsables sécurité reçoivent des alertes immédiates, permettant une intervention plus rapide et une réduction estimée des incidents de 30 à 50 %. Les rapports automatisés remplacent les rondes manuelles de sécurité, économisant 5 à 10 heures par chantier et par semaine. Sur le long terme, les données de tendances alimentent les programmes d'amélioration continue et facilitent la conformité réglementaire.

Données nécessaires

Flux vidéo en direct ou enregistrés provenant de caméras de surveillance CCTV ou IP couvrant les zones clés du chantier, avec une résolution suffisante pour identifier les équipements de protection individuelle et le personnel.

Systèmes requis

  • none

Pourquoi ça marche

  • Effectuer un audit des caméras avant le déploiement pour garantir que la couverture, l'angle et la résolution répondent aux exigences du modèle.
  • Ajuster les seuils d'alerte de manière itérative lors d'une phase pilote pour équilibrer la sensibilité et le taux de faux positifs.
  • Communiquer le programme aux travailleurs comme un outil de sécurité, et non comme une mesure de surveillance disciplinaire.
  • Intégrer les alertes dans les outils de communication existants sur le chantier (p. ex. radio, application mobile) pour une réaction rapide.

Comment ça rate

  • Un mauvais positionnement des caméras ou des images de faible résolution entraîne un taux élevé de faux négatifs pour les violations.
  • La fatigue d'alerte s'installe lorsque les faux positifs sont trop fréquents, ce qui pousse les responsables de la sécurité à ignorer les notifications.
  • Les performances du modèle se dégradent dans des conditions d'éclairage variables, par mauvais temps ou dans des environnements de chantier encombrés.
  • La résistance des travailleurs et des syndicats face à la surveillance perçue compromet l'adoption et la confiance.

Quand NE PAS faire ça

Ne pas déployer ce système sur un chantier disposant de moins de 4 à 6 caméras bien positionnées, car une couverture visuelle insuffisante produit des alertes peu fiables et érode la confiance envers l'outil.

Fournisseurs à considérer

Sources

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