UC-E04 • ERGONOMIE
🟡 PRIORITÉ HAUTE

Fatigue Musculaire Générale

Monitoring biométrique en temps réel (FC, HRV, température) avec modèle charge-récupération pour prévenir l'accumulation de fatigue et optimiser les performances • Architecture WEARABLES + ML + AGENTIC + KG

📊

Vue d'Ensemble - UC-E04

Dimension Détails
Risque/Problématique Accumulation fatigue musculaire générale (précurseur TMS, baisse performance, incidents)
Action/Solution Monitoring charge physique + récupération optimisée via biométrie temps réel
Données Utilisées • Wearables: FC (fréquence cardiaque), HRV (variabilité cardiaque), température cutanée
• IMU: Activité physique, métabolisme énergétique
• Échelles RPE: Rate of Perceived Exertion (subjectif)
• Environnement: WBGT (indice chaleur), humidité relative
• Récupération: Sommeil, pauses, nutrition
Architecture WEARABLES + AGENTIC + ML + KG
• Wearables: Bracelet FC/HRV + capteur T°
• ML: Modèle charge-récupération (TRIMP score)
• Agentic: Ajustement intensité tâches + rotation dynamique
• KG: Relations charge→fatigue→incidents
Modules SafetyGraph • BehaviorX Module 7: Métriques performance & engagement
• Analytics Dashboard: Charge cumulée, tendances
• RiskPredictor: Prédiction fatigue à 24-72h
• Dashboard Temporalité: Patterns hebdo/mensuels
ROI Estimé • Réduction 25% incidents liés fatigue
• Productivité: +12% (optimisation charge)
• Absentéisme: -18%
Priorité 🟡 HAUTE (prévention primaire)
🎯

Enjeux & Objectifs

⚠️
Problématique Critique

La fatigue musculaire générale est un facteur de risque majeur sous-estimé. Elle précède de nombreux TMS, augmente le risque d'accident de 3-5x, et réduit la productivité de 15-25%. Les approches traditionnelles (observation, questionnaires) détectent la fatigue trop tard, une fois les symptômes installés.

🎯 Objectifs du Système UC-E04

  • ▸ Détection précoce: Identifier l'accumulation de fatigue 24-48h AVANT les symptômes via biomarqueurs (FC, HRV)
  • ▸ Quantification objective: Score TRIMP (charge) + indices de récupération (sommeil, HRV matinale)
  • ▸ Interventions proactives: Micro-pauses automatiques, rotation tâches, allégement charge
  • ▸ Optimisation récupération: Recommandations personnalisées (durée pauses, étirements, hydratation)
  • ▸ Conformité ergonomique: Alignement CSA Z1004, ISO 8996/9886, NIOSH FRM
📋

Normes & Standards Applicables

ℹ️
Couverture Réglementaire Complète

UC-E04 s'appuie sur un cadre normatif solide couvrant Québec, Canada, USA et normes internationales (ISO, ACGIH, NIOSH) pour la mesure de la charge métabolique, la contrainte thermique et la surveillance physiologique.

🇨🇦 Québec / Canada

⚖️
RSST / LSST (Québec)

Cadre général SST - Obligations de prévention, organisation du travail, adaptation des tâches

Application UC-E04: Base légale pour justifier micro-pauses et rotations basées sur données de fatigue.
📎 Référence: Légis Québec - RSST, LSST
🔧
CSA Z1004:2024

Workplace Ergonomics - Management & Implementation

Standard de management ergonomique (PDCA) pour structurer programme, indicateurs et revues.

Application UC-E04: Framework PDCA pour Dashboards charge cumulée & RiskPredictor.
if program_type == "fatigue_management":
    # CSA Z1004 PDCA cycle
    plan: define_workload_metrics(TRIMP, HRV_baseline)
    do: monitor_continuous(wearables_data)
    check: analyze_trends(weekly, monthly)
    act: adjust_workload_if_fatigue_threshold_exceeded()
📎 Référence: CSA Group - Z1004:2024
🛡️
Energy Safety Canada - FRM Guideline

Fatigue Risk Management (FRM)

Guide pratique pour bâtir un programme fatigue (facteurs de risque, contrôles, formation, suivi).

Application UC-E04: Structure pour identifier facteurs (horaires, charge, récupération) et mettre en place contrôles.
📎 Référence: energysafetycanada.com - FRM Guideline

🇺🇸 USA / Référentiels de Fond

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NIOSH - Center for Work and Fatigue Research

Recherche scientifique & solutions FRMS

Ressources de recherche et solutions Fatigue Risk Management Systems (FRMS) pour gérer la fatigue (horaires atypiques, charge, récupération).

Application UC-E04: Evidence-based pour modèle ML charge-récupération et seuils d'intervention.
📎 Référence: CDC - NIOSH Work and Fatigue Research
📊
ANSI/ASSP Z10.0

OSH Management Systems

Cadre de Système de Management SST (SMS) pour intégrer la fatigue comme risque opérationnel (objectifs, audits, amélioration continue).

Application UC-E04: Framework SMS pour intégrer fatigue dans politique SST, objectifs mesurables, audits.
# ANSI/ASSP Z10.0 Integration
SMS_objective: "Reduce fatigue-related incidents by 25% YoY"
KPI_1: avg_TRIMP_score < 150 (daily)
KPI_2: HRV_recovery_ratio > 0.85 (weekly)
audit_frequency: monthly_dashboard_review()
📎 Référence: ASSP - Z10.0 Standard

🌍 ISO / ACGIH (Mesure Charge, Contrainte Thermique, Biométrie)

🔥
ISO 8996:2021

Détermination du Métabolisme Énergétique

Méthodes pour estimer la charge métabolique (W/m², MET - niveaux d'activité).

Application UC-E04: Input clé pour modèle charge-récupération (TRIMP-like). Estimation métabolisme selon tâche.
# ISO 8996 - Métabolisme par activité
MET_levels = {
    "repos": 1.0,
    "leger": 2.0-2.9, # marche lente, travail assis
    "modere": 3.0-5.9, # marche rapide, manutention legere
    "intense": 6.0-8.9, # course, levage lourd
    "tres_intense": ≥9.0 # effort maximal
}

# Seuil UC-E04
if MET ≥ 4.0 for >30 min:
    schedule_micro_break(duration=2-3 min, frequency=every_30_min)
📎 Référence: ISO 8996:2021
💓
ISO 9886:2004

Évaluation de la Contrainte Thermique par Mesures Physiologiques

Protocole pour mesurer FC (fréquence cardiaque), températures centrale/cutanée, pertes hydriques.

Application UC-E04: Cadre l'usage FC/HR et interprétation HRV comme indicateur complémentaire de fatigue.
# ISO 9886 - Surveillance physiologique
collect_HR(per_ISO_9886_methods)
compute_HRV_trend(RMSSD, SDNN)

# Seuil alerte fatigue
if sustained_HR_above_baseline AND HRV_below_baseline:
    fatigue_flag = True
    recommend_recovery(micro_sieste, etirements, charge_reduite)
📎 Référence: ISO 9886:2004
🌡️
ISO 7243:2017 + ACGIH TLV®

Indice WBGT (Wet Bulb Globe Temperature) + Seuils Stress Thermique

ISO 7243: Méthode screening chaleur (WBGT) pour détecter risque thermique.

ACGIH TLV: Seuils WBGT et stratégies (travail/repos, hydratation, acclimatation).

Application UC-E04: Lier contrainte thermique (facteur aggravant majeur fatigue) à déclencheurs allégement/pauses/hydratation.
# ISO 7243 + ACGIH TLV - Contrainte thermique
if WBGT ≥ seuil_ACGIH(charge_travail=modere):
    # Exemple: WBGT ≥28°C pour travail modéré
    apply_work_rest_schedule(75% travail, 25% repos/heure)
    hydration_prompt(every_15_min)
    cooling_break(ombre, ventilation)
    log_exposition_pauses(Analytics_Dashboard)
📎 Références: ISO 7243:2017, ACGIH TLV® Heat Stress
🔗

Mappage Normes → Architecture UC-E04

Module Normes/Standards Application Concrète
WEARABLES
FC, HRV, T°, IMU		 ISO 9886
ISO 8996
ISO 7243		 • Mesurer FC (ISO 9886)
• Estimer métabolisme via IMU (ISO 8996)
• Surveiller WBGT si chaleur (ISO 7243)
→ Règle: Si MET élevé + FC soutenue + WBGT↑ ⇒ micro-pause/rotation
ML
Charge-Récupération		 ISO 8996
ACGIH TLV
NIOSH FRM		 • Indice TRIMP = f(durée × intensité FC)
• Enrichi métabolisme (ISO 8996)
• Exposition chaleur (WBGT/ACGIH)
→ Sortie: Score fatigue + reco récupération
AGENTIC
Ajustements Temps Réel		 ANSI Z10
CSA Z1004
ACGIH		 • Orchestrer pauses micro/macro (Z1004)
• Rotation tâches selon SMS (Z10)
• Déclencher hydratation/ombrage (ACGIH)
→ Action: Interventions proactives personnalisées
KG
Graphe Connaissances		 ISO 8996
ISO 7243
ISO 9886		 • Graph: Tâche → métabolisme (8996)
• → exposition thermique (7243/ACGIH)
• → biomarqueurs FC/HRV (9886)
• → incident/écart
→ Valeur: Conserver seuils & actions par contexte
💡

Snippets de Conformité (Prêts à Injecter)

1️⃣ Charge Aiguë Élevée

# ISO 8996 + CSA Z1004 + ANSI Z10
if MET ≥ 4.0 (≈ intense) for >30 min OR TRIMP_day > threshold_X:
    # Action conforme
    schedule_micro_break(duration=2-3 min, frequency=every_30_min)
    rotate_task(to_lighter_workload)
    log_intervention(CSA_Z1004_dashboard)

2️⃣ Contrainte Thermique (Aggravant Fatigue)

# ISO 7243 + ACGIH TLV
if WBGT ≥ seuil_ACGIH(workload_level):
    # Exemple: WBGT ≥28°C pour travail modéré acclimaté
    apply_work_rest(schedule="75% work, 25% rest per hour")
    hydration_prompt(frequency=every_15_min)
    cooling_break(location="shaded area", ventilation=True)
    log_exposition_pauses(Analytics_Dashboard)

3️⃣ Surveillance Physiologique

# ISO 9886 - Mesures physiologiques
collect_HR(per_ISO_9886_methods) # Fréquence cardiaque
compute_HRV_trend(metrics=['RMSSD', 'SDNN']) # Variabilité

# Détection fatigue
if sustained_HR_increase(above_baseline=True) AND HRV_decrease(below_baseline=True):
    fatigue_flag = True
    recommend_recovery({
        "micro_sieste": "10-15 min",
        "etirements_doux": True,
        "charge_reduite": "prochain_cycle"
    })
    notify_supervisor(priority="medium")

4️⃣ Programme FRMS (Fatigue Risk Management System)

# Energy Safety Canada FRM + NIOSH + ANSI Z10
FRMS_program = {
    "facteurs_risque": [
        "horaires_atypiques",
        "charge_physique_elevee",
        "recuperation_insuffisante",
        "exposition_thermique"
    ],
    "controles": {
        "monitoring_continu": "wearables_FC_HRV",
        "pauses_adaptatives": "basees_TRIMP_score",
        "rotation_taches": "selon_charge_cumulee",
        "formation": "reconnaissance_signes_fatigue"
    },
    "KPIs": {
        "TRIMP_moyen_quotidien": "<150",
        "ratio_recuperation_HRV": ">0.85",
        "incidents_lies_fatigue": "-25% YoY"
    }
}
🏗️

Architecture Multi-Agents Complète

⌚
WEARABLES

Capteurs biométriques & environnementaux en temps réel

  • ✓ Bracelet FC/HRV: Fréquence cardiaque continue (1 Hz), variabilité HRV (RMSSD, SDNN)
  • ✓ Température cutanée: Capteur T° pour détecter contrainte thermique (corrélation WBGT)
  • ✓ IMU (accéléromètre): Activité physique, estimation métabolisme (MET) selon ISO 8996
  • ✓ Capteurs environnement: WBGT (chaleur), humidité relative, ambiance sonore
🧠
MACHINE LEARNING

Modèle charge-récupération avec score TRIMP

  • ✓ Score TRIMP: Training Impulse = durée × intensité FC relative (% FCmax ou FC réserve)
  • ✓ Enrichissement métabolisme: Intégration MET (ISO 8996) et WBGT (ISO 7243)
  • ✓ Indice récupération: HRV matinale, qualité sommeil, ratio charge aiguë/chronique
  • ✓ Prédiction fatigue: LSTM pour prédire score fatigue à 24-72h (précision >85%)
🤖
AGENTIC AI

Orchestration interventions & ajustements temps réel

  • ✓ Pauses micro/macro: Déclenchement automatique selon seuils TRIMP et conformité CSA Z1004
  • ✓ Rotation tâches: Optimisation charge de travail (léger ↔ modéré ↔ intense)
  • ✓ Coaching récupération: Recommandations personnalisées (hydratation, étirements, micro-sieste)
  • ✓ Alertes contrainte thermique: Si WBGT ≥ seuil ACGIH → hydratation, ombrage, ventilation
🕸️
KNOWLEDGE GRAPH

Graphe relations charge → fatigue → incidents

  • ✓ Nœuds: Tâches, métabolisme MET (ISO 8996), WBGT (ISO 7243), FC/HRV (ISO 9886), incidents
  • ✓ Relations: Tâche → génère charge → affecte biomarqueurs → augmente risque incident
  • ✓ Seuils contextuels: Conservation seuils et actions adaptés par secteur, tâche, saison
  • ✓ Historiques: Enrichissement continu avec résultats interventions passées
🔄

Flux de Données & Agents

┌─────────────┐
│ WEARABLES │ FC (1 Hz) + HRV (5 min) + T° + IMU → MQTT
└──────┬──────┘
       │
       ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ AGENT CAPTEURS (Data Collector) │
│ • Validation qualité signal (artifacts, gaps) │
│ • Calcul métriques temps réel (FC moy, HRV RMSSD) │
│ • Fusion données environnement (WBGT, humidité) │
└──────┬───────────────────────────────────────────────┘
       │
       ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ AGENT ANALYSE (ML Inference) │
│ • Calcul TRIMP score (intensité × durée FC) │
│ • Estimation métabolisme MET (ISO 8996) │
│ • Évaluation contrainte thermique (ISO 7243/ACGIH) │
│ • Prédiction fatigue 24-72h (LSTM model) │
└──────┬───────────────────────────────────────────────┘
       │
       ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ AGENT DÉCISION (Agentic Orchestrator) │
│ • Si TRIMP > seuil → schedule micro-pause │
│ • Si HRV ↓ + FC ↑ → flag fatigue + coaching │
│ • Si WBGT ≥ ACGIH → hydratation + ombrage │
│ • Orchestration rotation tâches (CSA Z1004) │
└──────┬───────────────────────────────────────────────┘
       │
       ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ AGENT CONNAISSANCE (KG Query) │
│ • Requêtes Neo4j: patterns charge → incidents │
│ • Récupération seuils contextuels (secteur, saison) │
│ • Enrichissement historique interventions │
└──────┬───────────────────────────────────────────────┘
       │
       ↓
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ AGENT ANALYTICS (Dashboard) │
│ • Visualisation charge cumulée (jour/semaine/mois) │
│ • Tendances récupération HRV │
│ • KPIs conformité (CSA Z1004, ANSI Z10) │
│ • Rapports automatisés (SMS SST) │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
🛠️

Stack Technologique

# 🔌 Wearables & IoT
- Capteurs: Polar H10 (FC/HRV), Garmin Forerunner, Fitbit Charge
- Environnement: HOBO MX2301 (T°/HR), Quest QUESTemp°36 (WBGT)
- Protocoles: BLE 5.0, ANT+, MQTT (pub/sub)
- Fréquence: FC (1 Hz), HRV (5 min epochs), IMU (50 Hz), WBGT (1/min)

# 🧠 Machine Learning
- Framework: TensorFlow 2.x, PyTorch 2.0
- Modèles:
  • LSTM (prédiction fatigue, précision 87%)
  • Random Forest (classification charge: léger/modéré/intense)
  • XGBoost (prédiction incidents, AUC 0.91)
- Features: TRIMP, HRV (RMSSD/SDNN), MET, WBGT, ratio charge aiguë/chronique
- Deployment: TensorFlow Lite (edge), ONNX Runtime

# 🤖 Agentic AI
- Framework: LangChain, AutoGen, LlamaIndex
- LLM: GPT-4-turbo (coaching), Claude 3 Opus (analyse complexe)
- Orchestration: Ray (distributed), Celery (task queue)
- Rules Engine: Drools (seuils conformité ISO/ACGIH)

# 🕸️ Knowledge Graph
- Database: Neo4j 5.x (graphe), TimescaleDB (séries temporelles)
- Query: Cypher (graph traversal), GraphQL (API)
- Ontologie: OWL 2 (SafetyOntology), SKOS (taxonomies)
- Embeddings: Node2Vec (graph), sentence-transformers (text)

# 📊 Analytics & Viz
- Backend: FastAPI (Python), Redis (cache), PostgreSQL
- Frontend: React, D3.js, Plotly, Deck.gl (geo)
- Dashboards: Grafana (métriques temps réel), Superset (analytics)
- Exports: PDF (rapports conformité), CSV (données brutes)
⚙️

Workflow Détaillé - Détection à Intervention

PHASE 1 - BASELINE

Établissement Baseline Individuelle (Jour 1-7)

• Collecte FC, HRV, T° au repos et en activité normale
• Calibration seuils personnalisés (FCmax, HRV baseline, MET repos)
• Questionnaires sommeil, RPE, historique médical
• Définition profil individuel (âge, forme physique, acclimatation chaleur)

PHASE 2 - MONITORING

Surveillance Continue en Temps Réel

• Wearables actifs: FC (1 Hz), HRV (5 min), T° (30 s), IMU (50 Hz)
• Calcul continu: TRIMP score, MET estimation (ISO 8996), intensité relative
• Surveillance environnement: WBGT si ambiance chaude
• Transmission: MQTT vers Agent Capteurs (latence <500 ms)

PHASE 3 - ANALYSE

Analyse ML & Détection Précoce

• Agent Analyse: Calcul TRIMP cumulé (glissement 24h/7j/30j)
• Modèle LSTM: Prédiction score fatigue 24-72h (probabilité incident)
• Seuils dynamiques: Ajustement selon contexte (saison, tâche, historique)
• Détection patterns: FC soutenue élevée + HRV basse = flag fatigue

Exemple: Si TRIMP_quotidien > 150 ET HRV_matinale < 85% baseline → Alerte Jaune

PHASE 4 - DÉCISION

Orchestration Interventions Agentic

• Agent Décision: Évaluation gravité (Normal / Attention / Critique)

Niveau ATTENTION (TRIMP 120-150):
  → Micro-pause recommandée (2-3 min / 30 min)
  → Coaching hydratation si WBGT > 24°C
  → Notification travailleur (vibration bracelet)

Niveau CRITIQUE (TRIMP >150 OU HRV <70% baseline):
  → Pause obligatoire 10-15 min
  → Rotation vers tâche légère (MET <3.0)
  → Alerte superviseur + note au dossier
  → Coaching récupération (micro-sieste, étirements)

Contrainte thermique (WBGT ≥ seuil ACGIH):
  → Application horaire travail/repos (ex: 75%/25%)
  → Hydratation toutes les 15 min
  → Ombrage + ventilation forcée

PHASE 5 - INTERVENTION

Exécution & Suivi

• Notification multi-canal: Bracelet vibrant + app mobile + dashboard superviseur
• Guidance: Instructions vocales/visuelles (durée pause, exercices, hydratation)
• Validation conformité: Confirmation pause prise (géolocalisation zone repos)
• Logging: Enregistrement Neo4j (intervention, timestamp, contexte, efficacité)

PHASE 6 - RÉCUPÉRATION

Monitoring Post-Intervention & Adaptation

• Surveillance HRV: Retour vers baseline (indicateur récupération efficace)
• Score récupération: HRV matinale suivante, qualité sommeil auto-reportée
• Ajustement seuils: Si récupération lente → seuils plus conservateurs
• Analytics: Dashboard tendances (charge hebdo, ratio aiguë/chronique, incidents évités)

Feedback loop: Efficacité interventions → enrichissement KG → amélioration modèle ML

✨ Avantage de l'Approche Proactive

Contrairement aux approches réactives traditionnelles (observation, questionnaires post-quart), UC-E04 détecte l'accumulation de fatigue 24-48h AVANT les symptômes grâce aux biomarqueurs (FC soutenue, HRV diminuée). Cette détection précoce permet des interventions légères et graduelles (micro-pauses, rotations) plutôt que des arrêts complets coûteux. Résultat: 25% de réduction des incidents liés à la fatigue et +12% de productivité grâce à l'optimisation charge-récupération.

🎭

Scénarios Typiques UC-E04

Scénario 1: Opérateur Manufacturier - Fatigue Aiguë

Contexte: Opérateur ligne d'assemblage, quart de 8h, tâches répétitives modérées (MET 3.5-4.5)

Baseline: FC repos 65 bpm, HRV (RMSSD) 45 ms, seuil TRIMP quotidien 120

Timeline Journée:
08:00-10:00

État Normal
FC moy: 95 bpm (75% FCmax), TRIMP cumulé: 40
→ Pas d'intervention

10:00-12:00

Alerte Attention
FC moy: 105 bpm (82% FCmax), TRIMP: 95 → approche seuil
→ Agentic: micro-pause 3 min suggérée à 11:30
→ Travailleur prend pause, FC redescend à 85 bpm

13:00-15:00

Alerte Critique
FC moy: 110 bpm soutenue, HRV chute à 30 ms, TRIMP: 145 (>seuil)
→ Agentic: pause obligatoire 15 min + rotation tâche légère
→ Coaching: hydratation, étirements, micro-sieste 10 min
→ Superviseur notifié

15:00-16:00

Récupération
Rotation vers tâche inspection (MET 2.5, assis)
FC stabilisée 80 bpm, HRV remonte à 38 ms
→ Fin de quart sans incident, TRIMP final: 155

✅ Résultat:

Interventions proactives ont évité accumulation fatigue excessive. Lendemain: HRV matinale 42 ms (récupération 93% baseline) → reprise charge normale possible.

Scénario 2: Travailleur Construction - Contrainte Thermique

Contexte: Manœuvre construction, canicule estivale (32°C ambiant, WBGT 29°C), tâche intense (MET 5.5-7.0)

Baseline: FC repos 70 bpm, HRV 40 ms, acclimaté (15 jours exposition)

Problématique:
  • ⚠️ WBGT 29°C > seuil ACGIH (28°C pour travail modéré acclimaté)
  • ⚠️ Charge physique intense (MET 6.5) + chaleur = double stress
  • ⚠️ Risque: épuisement thermique, déshydratation, accidents
Interventions AgenticX5:
# ISO 7243 + ACGIH TLV - Contrainte thermique
WBGT_measured = 29.0 # °C
workload = "moderate" # MET 6.5
acclimation = True

threshold_ACGIH = get_WBGT_threshold(workload, acclimation)
# → 28°C pour modéré acclimaté

if WBGT_measured > threshold_ACGIH:
    # DÉPASSEMENT → Actions immédiates
    apply_work_rest_schedule(
        work_pct=75, # 45 min travail
        rest_pct=25 # 15 min pause / heure
    )
    hydration_prompt(frequency="every_15_min")
    cooling_break(location="shaded_area", fans=True)
    monitor_core_temp(via="skin_temp_sensor")
Monitoring Physiologique (ISO 9886):
Heure FC (bpm) T° cutanée (°C) TRIMP Action Agentic
09:00 110 35.5 25 Normal - Hydratation rappel
10:30 125 36.8 65 Attention - Pause ombrage 15 min
12:00 135 37.2 105 Critique - Arrêt travail, repos climatisé
14:00 95 35.9 110 Récupéré - Reprise possible tâche légère
✅ Résultat:

Détection précoce contrainte thermique (T° cutanée, FC élevée) a permis intervention avant épuisement. Horaire travail/repos ACGIH respecté → pas de malaise thermique, incident évité.

Scénario 3: Travailleur Bureau - Fatigue Chronique

Contexte: Employé bureau, sédentaire (MET 1.5-2.0), mais stress psychologique élevé, sommeil insuffisant

Baseline: FC repos 72 bpm, HRV 35 ms (déjà bas, indicateur stress chronique)

Problématique:

Charge physique faible, mais fatigue psychologique et manque de récupération (sommeil <6h/nuit, HRV matinale basse) augmentent risque burnout, baisse performance cognitive, erreurs.

Détection UC-E04:
  • 📉 HRV chroniquement basse: RMSSD 25-30 ms (vs baseline 35 ms) sur 2 semaines
  • 😴 Sommeil: Auto-reporté <6h/nuit, qualité subjective faible
  • 📈 FC repos augmentée: 78-82 bpm (vs 72 bpm baseline) = signe stress chronique
  • ⚠️ Modèle LSTM: Prédiction risque burnout élevé (85%) dans 2-4 semaines
Interventions Agentic Multiples:

1. Coaching récupération (BehaviorX Module 7):

• Recommandation sommeil: viser 7-8h, routine coucher cohérente
• Exercices relaxation: respiration 4-7-8, méditation 10 min/jour
• Pauses actives: marche 5-10 min toutes les 2h (↑ HRV)

2. Ajustement charge travail:

• Réduction temporaire deadlines serrés
• Priorisation tâches critiques
• Délégation tâches non-essentielles

3. Support RH/superviseur:

• Discussion confidentielle avec RH
• Orientation vers PAE (Programme Aide Employés)
• Ajustements ergonomiques si nécessaire

Suivi sur 4 semaines:
Semaine HRV moy (ms) FC repos (bpm) Sommeil (h/nuit) Score Fatigue
S0 (baseline) 28 80 5.5 8.5/10
S1 30 78 6.2 7.2/10
S2 33 75 6.8 5.8/10
S3 35 73 7.1 4.5/10
S4 36 72 7.3 3.8/10
✅ Résultat:

Interventions précoces (détection HRV basse, coaching sommeil, ajustement charge) ont permis récupération progressive. Risque burnout écarté, retour à baseline en 4 semaines. Économie estimée: 15K$ CAD (coût indirect burnout évité).

🎮

Démo Interactive - Simulateur Fatigue Musculaire

Simulez en temps réel le monitoring biométrique (FC, HRV) et le calcul du score TRIMP de charge-récupération. Ajustez l'intensité de travail et la température ambiante pour observer les interventions agentiques automatiques.

Fréquence Cardiaque
85
bpm
↓ Dans la norme
HRV (RMSSD)
42
ms
↑ Bonne récupération
Score TRIMP
65
/ 120 seuil
Normal
Température
22
°C
Confortable
1.5 = Sédentaire • 3.5 = Modéré • 8.0 = Intense
18-24 = Confortable • 28-32 = Chaud • 35+ = Canicule
✅
État: NORMAL

Tous les indicateurs dans la normale. Continuez le travail actuel.

📝 Journal des Interventions Agentiques

[Prêt] Simulation initialisée. Ajustez les paramètres et démarrez.

ℹ️ Comment Interpréter les Résultats

  • 💚 NORMAL (vert): TRIMP <80, FC <90 bpm, HRV >38 ms → Pas d'intervention
  • 💛 ATTENTION (jaune): TRIMP 80-120, FC 90-110 bpm, HRV 30-38 ms → Micro-pause recommandée
  • 🧡 CRITIQUE (orange): TRIMP >120, FC >110 bpm, HRV <30 ms → Pause obligatoire + rotation
  • 🔴 URGENT (rouge): FC >130 bpm + T° >35°C → Arrêt immédiat + repos climatisé
💰

ROI & Impact Économique

📊
ROI Global Estimé: 215% sur 3 ans

Basé sur déploiement 200 travailleurs, secteur manufacturier, avec coûts incidents fatigue baseline.

💸 Réductions de Coûts

Catégorie Impact Économies Annuelles (200 employés)
Incidents liés fatigue -25% (détection précoce) 125K$ CAD
(8 incidents évités × 15.6K$ coût moyen)
Absentéisme -18% (amélioration récupération) 85K$ CAD
(72 jours évités × 1.18K$ salaire/jour)
TMS prévenus -15% (fatigue = facteur aggravant) 67K$ CAD
(3 TMS évités × 22.4K$ coût moyen)
Productivité +12% (optimisation charge) 180K$ CAD
(gain efficacité opérationnelle valorisé)
Coûts CNESST -22% (primes assurance) 42K$ CAD
(réduction cotisations expérience)
TOTAL ÉCONOMIES ANNUELLES 499K$ CAD

💵 Investissement Initial

Poste Coût Unitaire Quantité Total
Wearables (FC/HRV) 450$ CAD 200 90K$ CAD
Capteurs environnement (WBGT) 1,200$ CAD 10 zones 12K$ CAD
Infrastructure Edge/Cloud - - 25K$ CAD
Licences logicielles (3 ans) 180$/employé/an 200 × 3 ans 108K$ CAD
Formation (personnel + superviseurs) - - 15K$ CAD
Déploiement & intégration - - 18K$ CAD
INVESTISSEMENT TOTAL (3 ans) 268K$ CAD

📈 Analyse ROI sur 3 Ans

Année 1:
  Économies: 499K$ CAD
  Investissement: 160K$ CAD (matériel + déploiement)
  Net: +339K$ CAD

Année 2:
  Économies: 524K$ CAD (amélioration continue +5%)
  Coûts récurrents: 36K$ CAD (licences)
  Net: +488K$ CAD

Année 3:
  Économies: 550K$ CAD (amélioration +5%)
  Coûts récurrents: 36K$ CAD
  Net: +514K$ CAD

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BILAN 3 ANS:
  Total économies: 1,573K$ CAD
  Total investissement: 268K$ CAD
  Gain net: 1,305K$ CAD
  ROI: +387% (retour 4.87x)
  Payback period: 6.4 mois

🎯 Bénéfices Intangibles

  • ⭐ Culture SST renforcée: Perception proactive vs réactive, engagement employés +35%
  • ⭐ Attractivité employeur: Technologie innovante, marque employeur différenciante
  • ⭐ Conformité anticipée: Prêt pour évolutions réglementaires (monitoring obligatoire fatigue)
  • ⭐ Data-driven SST: Décisions basées données objectives vs intuition, amélioration continue
  • ⭐ Réduction risques juridiques: Preuve diligence raisonnable, défense assurance/CNESST