Risques physiques, mécaniques ou de sécurité Becker, M., Hwang, S., Schriver, E., Douma, C., Duffy, C., Atkins, J., . . . Mowery, D. L. (2025). Automatically identifying event reports of workplace violence and communication failures using large language models. AMIA Jt Summits Transl Sci Proc, 2025, 74-83. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12150719/  Sun, L., Zhang, H., Li, W. et Yuan, X. (2025). Mechanism of cognitive style effects on hazard recognition of construction workers: A machine learning-aided approach. Work, article 10519815251351289. https://doi.org/10.1177/10519815251351289 Retour vers le sommaire |
Risques ergonomiques Heravi, M. Y., Jang, Y. et Chauhan, H. (2025). Comparative analysis of deep-learning approaches for automatic recognition of awkward postures in construction environments through wrist-worn biosensors. Journal of Construction Engineering and Management, 151(8), article 04025108. https://doi.org/10.1061/JCEMD4.COENG-15888 Omidokun, J., Darlington, E., Bochen, J. et Yang, L. (2025). Leveraging digital perceptual technologies for analysis of human biomechanical processes: A contactless approach for workload assessment. IISE Transactions on Occupational Ergonomics and Human Factors, 13(1), 40-53. https://doi.org/10.1080/24725838.2025.2469076 Safari, M., Naserbakht, A. H., Badri Kouhi, A. et Varmazyar, S. (2025). Artificial intelligence and emerging technologies in assessing ergonomic risk factors in the workplace: A systematic review. Work, article 10519815251349793. https://doi.org/10.1177/10519815251349793 Retour vers le sommaire |
SST et travail en général Giuntella, O., Konig, J. et Stella, L. (2025). Artificial intelligence and the wellbeing of workers. Scientific Reports, 15(1), article 20087. https://doi.org/10.1038/s41598-025-98241-3  Jetha, A., Liao, Q., Shahidi, F. V., Vu, V., Biswas, A., Smith, B. et Smith, P. (2025). Machine learning and the labor market: A portrait of occupational and worker inequities in Canada. Social Science & Medicine, 381, article 118295. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2025.118295
Khurram, M., Zhang, C., Muhammad, S., Kishnani, H., An, K., Abeywardena, K., . . . Behdinan, K. (2025). Artificial intelligence in manufacturing industry worker safety: A new paradigm for hazard prevention and mitigation. Processes, 13(5), article 1312. https://doi.org/10.3390/pr13051312 Topçu, Bayram, M., Tepe, S., Eti, S., Çabuk, A., Aslantaş, S. et Güneri, A. F. (2025). Evaluation of flight crew risk factors in aviation occupational health and safety: Application of Fermatean Fuzzy DEMATEL approach and machine learning. Work, article 10519815251346469. https://doi.org/10.1177/10519815251346469 Zhang, M. M., Cooke, F. L., Ahlstrom, D. et McNeil, N. (2025). The rise of algorithmic management and implications for work and organisations. New Technology, Work and Employment. https://doi.org/10.1111/ntwe.12343 Retour vers le sommaire |
L'information à votre portée Cette veille sur l’intelligence artificielle en SST propose une sélection d’articles scientifiques et de littérature grise. Les éléments sélectionnés sont fournis « tels quels », sans garantie d'exhaustivité, de fiabilité et d’exactitude. Les articles sont sélectionnés pour leur pertinence avec les objectifs de cette veille, qu’ils soient en libre accès () ou non. Voyez avec votre bibliothèque ou centre de documentation pour obtenir par prêt entre bibliothèques les articles bloqués. Sinon, un outil qui peut vous aider à découvrir la version libre accès d’un article en toute légalité est Unpaywall avec son extension pour Chrome. Par la force des choses, les articles scientifiques seront plus souvent qu'autrement en anglais. Membres de la cellule de veille : - Clothilde Brochot, professionnelle de recherche
- Marie Comeau, conseillère en mobilisation des connaissances
- Jessica Dubé, chercheuse
- Catherine Dufresne, technicienne en documentation
- Bénédicte Nauche, conseillère en veille et en information scientifique
- Alireza Saidi, chercheur
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