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© DGE Signaux Faibles est un projet numérique public interministériel ayant pour objectif de soutenir les entreprises en difficulté. Le projet repose sur un algorithme qui cible les fragilités des entreprises afin de mettre en place des actions d'accompagnement le plus rapidement possible. "Signaux Faibles": pour anticiper la fragilité des entreprises - ARE. Un algorithme pour lutter contre la faillite Identifier le plus en amont possible les difficultés des entreprises afin de mieux les accompagner constitue une orientation prioritaire du gouvernement, portée par le ministre de l'Economie et des Finances dans le cadre du plan d'action pour la croissance et la transformation des entreprises (PACTE). Signaux Faibles repose sur le traitement, par le biais d'algorithmes basés sur des mécanismes d'apprentissage, des données relatives aux entreprises dont disposent les différents services de l'Etat. L'Intelligence Artificielle et la Data pour une coopération renforcée au service des entreprises Expérimenté depuis 2017 en Bourgogne-Franche-Comté, à l'initiative de la DREETS, Signaux Faibles met l'intelligence artificielle au service des entreprises fragiles en permettant de détecter le risque de défaillance d'une entreprise de plus de 10 personnes à 18 mois.
Ceci permet d'adapter très précisément les processus de sécurité aux situations rencontrées. Si cela est nécessaire, les collaborateurs sont informés des risques identifiés et peuvent adapter leur comportement en conséquence. Le modèle d'IA propre à chaque entreprise est créé à partir d'une analyse de l'historique de ses accidents et de ses données. L'algorithme va rechercher les corrélations entre les données à dispositions et l'occurrence des accidents. Signaux faibles sécurité routière. La capacité à détecter des accidents sera directement lié à la quantité de données à analyser. Une mutualisation des données pour améliorer la qualité du modèle Afin d'améliorer les performances du modèle dans les cas où la quantité de données historiques est trop faible, il est possible d'exploiter l'historique d'accidents de plusieurs entreprises. Cela permet d'exploiter le retour d'expérience d'un secteur industriel au profit de la sécurité de ses collaborateurs. Cette méthode permet à chaque entreprise de garder la maitrise sur ses données.
Cependant, ce processus heuristique dépend du degré d'attention de chaque personne comme le souligne Ambre Brizon et Audrey Auboyer. Tant bien que même le signal soit détecté par plusieurs personnes, une seule d'entre elles peut le considérer comme pertinent et y consacrer toute son attention. Vient alors la problématique des représentations différentes en fonction des personnes lors de l'interprétation d'un signal pour lui donner du sens. Dans leur étude, Ambre Brizon et Audrey Auboyer proposent l'idée que « la pertinence du niveau de faiblesse ou de force du signal dépend de l'individu; de sa sensibilité à détecter ou non une anomalie, puis de sa capacité à l'interpréter correctement ou non. 5.2 ANGEL.AI : Améliorer la sécurité des collaborateurs par l’identification de signaux faibles grâce à l’exploitation des données d’activité et d’environnement - Bengs. La sensibilité à détecter peut être innée, mais nous privilégions ici la causalité culturelle, c'est-à-dire la capacité acquise de savoir à quels signaux il faut être particulièrement attentif. Cette attention que l'individu va développer ou affiner par sa culture, son apprentissage, particulièrement en terme de succès versus échecs.