Risques physiques, mécaniques ou de sécurité Ait Lamkademe, H. et Naddami, A. (2025). Predictive analysis of causal factors influencing occupational accidents in construction workplaces using a machine learning unified data model. International Journal of System Assurance Engineering and Management. https://doi.org/10.1007/s13198-025-03064-0 Akhanova, G., Ashmawi, A., Ko, C.-H. et Nguyen, P. (2025). Enhancing construction safety training using artificial intelligence: Existing applications and future directions. Safety and Reliability. https://doi.org/10.1080/09617353.2025.2575706 Chen, Q., Yin, X., Yuan, B. et Chen, Q. (2026). Personalized safety training for construction workers: A large language model-driven multi-agent framework integrated with knowledge graph reasoning. Computers in Industry, 174, article 104399. https://doi.org/10.1016/j.compind.2025.104399  Persiya, J. et Sasithradevi, A. (2025). Artificial intelligence-based multimodal framework for non-invasive detection of digital eye strain using thermal imaging and behavioral metrics. Journal of Thermal Biology, 133, article 104280. https://doi.org/10.1016/j.jtherbio.2025.104280 Retour vers le sommaire |
Risques ergonomiques Konstant, A., White, N., Mutlu, B. et Radwin, R. G. (2025). Ergonomics analysis for a simulation approach to human-robot collaborative task allocation. IISE Transactions on Occupational Ergonomics and Human Factors, 13(4), 290-300. https://doi.org/10.1080/24725838.2025.2562469 Ohueri, C. C., Seghier, T. E., Jing, K. T. et Esa, M. (2026). AI-powered adaptive exoskeletons for long-term musculoskeletal disorder prevention in dynamic construction environments. Advanced Engineering Informatics, 69, article 104042. https://doi.org/10.1016/j.aei.2025.104042 Retour vers le sommaire |
SST et travail en général Anttila, A., Nuutinen, M., Leskelä, R.-L., van Gils, M. et Sauni, R. (2025). Identifying risk factors of long sickness absences: A registry-based study using explainable AI methods. BMJ Open, 15(11), article e101921. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2025-101921 Hennum Nilsson, K., Bodin, T., Strauss, P., Matilla-Santander, N., Badarin, K., Brulin, E. et Håkansta, C. (2025). Algorithmic management is associated with psychological distress, musculoskeletal pain, and occupational accidents: A cross-sectional study in logistics. International Archives of Occupational and Environmental Health. https://doi.org/10.1007/s00420-025-02180-5 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
L'IRSST produit d'autres veilles scientifiques qui pourraient vous intéresser : Veille scientifique en santé et en sécurité du travail. | | | | |
