L'IA propose des moyens innovants pour améliorer le respect des lois du travail

Les inspecteurs du travail font face à une tâche ardue chaque jour. Au-delà de l’identification et de la prévention des violations des lois du travail, ils doivent fournir des conseils, une expertise technique et promouvoir les bonnes pratiques afin de favoriser des environnements de travail plus sains et conformes. Ce travail implique d’examiner des milliers de cas pour détecter des infractions, un processus long et fastidieux qui peut souvent laisser passer des cas critiques et gaspiller des ressources précieuses.

C’est là qu’intervient la Matrice d’Intelligence et d’Évaluation des Risques (MIRA). Développée pour l’Inspection du travail et des services sociaux albanaise avec le soutien de l’Organisation internationale du Travail (OIT) et un financement de l’Union européenne, MIRA révolutionne la façon dont les inspections sont menées. En abandonnant les outils traditionnels comme la «Matrice des sanctions» et les évaluations manuelles des risques, MIRA intègre une gestion avancée des données et des dossiers avec des capacités d’évaluation des risques basées sur l’exploration de données et l’apprentissage automatique.

Eljo Muçaj, Inspecteur général de l’Albanie, a souligné la nécessité de cette transformation: "Les approches traditionnelles avaient besoin d’une refonte depuis longtemps. La solution résidait dans la modernisation de nos outils et l’adoption des technologies pour rendre les inspections plus efficaces."

Grâce à ses capacités d’évaluation des risques par apprentissage automatique, MIRA constitue une avancée majeure dans la planification des inspections du travail. Le système utilise simultanément neuf algorithmes avancés qui analysent les données historiques des inspections pour détecter plus précisément les cas de travail non déclaré ou d’autres violations des lois du travail et des normes de sécurité et de santé au travail (SST), tout en réduisant considérablement le temps d’analyse et de reporting.

© OIT

Comprendre l’inspection assistée par l’IA avec MIRA

MIRA est un outil complet qui combine deux éléments clés: un système de gestion des dossiers et des données et un outil avancé d’évaluation des risques basé sur l’exploration de données et l’apprentissage automatique.

L’un des principaux avantages de MIRA est son accès en temps réel aux lois et réglementations les plus récentes. Les inspecteurs disposent des informations les plus actuelles à portée de main, évitant ainsi le risque d’utiliser des pratiques obsolètes ou incohérentes. Associé à des flux de travail standardisés, ce système garantit un traitement équitable pour toutes les entreprises. Cette cohérence permet non seulement d’économiser du temps, mais aussi de renforcer la confiance des entreprises, qui peuvent être assurées que les inspections sont justes et transparentes.

Exploiter l’exploration de données et l’apprentissage automatique

Le système structuré de collecte de données et les analyses prédictives de MIRA transforment la manière dont les inspections du travail sont planifiées et exécutées. En collectant et en organisant des données détaillées, MIRA constitue un référentiel complet permettant aux inspecteurs d’identifier les tendances et les risques. Mais ce qui distingue réellement MIRA, c’est son recours avancé à l’exploration de données et à l’apprentissage automatique.

Exploration de données

L’exploration de données est la première étape de MIRA pour interpréter les vastes quantités d’informations collectées. En analysant de grands ensembles de données, MIRA aide à détecter des tendances cachées, des corrélations et des schémas qui passeraient autrement inaperçus.

MIRA aide les inspecteurs à cibler les zones prioritaires, en mettant en lumière les risques liés aux relations de travail et à la sécurité et santé au travail. Sans cet outil, ces informations cruciales resteraient enfouies dans des feuilles de calcul et des rapports, obligeant les inspecteurs à se fier à leur intuition ou à des données incomplètes.

Apprentissage automatique

MIRA est particulièrement efficace grâce à son analyse complexe de divers facteurs historiques à l’aide de neuf algorithmes d’apprentissage automatique.

Par exemple, l’apprentissage automatique peut prédire les entreprises à risque et identifier les cas de travail non déclaré ou sous-déclaré en fonction de plusieurs critères: taille et type d’entreprise, localisation, secteur d’activité, variations saisonnières, horaires de travail, périodes d’activité et historique de conformité. L’implémentation de cet apprentissage automatique a permis une amélioration de 30 % dans la détection du travail non déclaré et sous-déclaré par rapport aux méthodes d’évaluation traditionnelles.

Albana Kuka, responsable du secteur d’analyse des risques, a précisé: "Environ 68 % des cas identifiés de travail informel font partie des inspections planifiées, une nette amélioration par rapport aux inspections non planifiées. La planification automatisée a réduit les erreurs et accéléré le processus, permettant aux inspecteurs de se concentrer sur les violations les plus critiques."

MIRA offre une puissance prédictive impressionnante: 70 % des inspections sont planifiées grâce à son évaluation des risques et ses analyses de données. Toutefois, 30 % des inspections restent aléatoires, afin de recueillir de nouvelles données pour affiner les prédictions et garantir une couverture équitable de toutes les entreprises.

Surmonter les défis et réduire les biais

L’adoption d’outils basés sur l’IA comme MIRA n’a pas été sans défis. Les inspecteurs ont dû s’habituer à faire confiance aux prédictions d’un système, ce qui allait parfois à l’encontre de leurs intuitions sur les lieux où se produisent les violations. La planification traditionnelle des inspections tendait à privilégier certains secteurs ou régions en se basant sur des expériences anecdotiques.

Irida Qosja, Directrice des inspections du travail, a expliqué:
"Au départ, le système était perçu comme une charge supplémentaire dans leur travail quotidien. Mais peu à peu, ses avantages sont devenus évidents. La transparence dans le processus d’inspection s’est révélée être un élément clé pour renforcer la crédibilité et l’efficacité des inspections. MIRA a recentré l’attention, non plus sur l’inspecteur, mais sur le processus lui-même, le plaçant au cœur des opérations."

MIRA analyse des variables que les inspecteurs n’auraient peut-être pas considérées, ce qui lui permet de détecter plus rapidement et plus précisément les comportements à risque ou les changements dans les tendances du travail. En s’appuyant sur des données plutôt que sur des jugements personnels, MIRA réduit les risques de biais subjectifs et garantit des décisions plus objectives et cohérentes.

Contrairement aux systèmes statiques, MIRA évolue constamment. Avec plus de 12 000 inspections menées chaque année en Albanie et la collecte de données pour plus de 100 variables par inspection, ses capacités d’apprentissage automatique et de prédiction s’améliorent en continu. Il s’adapte aux nouvelles tendances et peut gérer de plus grands ensembles de données sans nécessiter de ressources supplémentaires. Ainsi, MIRA ne se contente pas d’aider les inspecteurs à mieux travailler aujourd’hui – il continue d’évoluer pour relever les défis de demain.

L’avenir des inspections du travail

Alors que l’Inspection du travail albanaise continue d’améliorer ses processus, MIRA se positionne comme un modèle de transformation technologique dans les inspections du travail. Il permet aux inspecteurs de se concentrer sur leur mission fondamentale: créer des lieux de travail plus sûrs, plus équitables et plus conformes pour tous.