🚀 Architecture d'Intelligence Prédictive
🚀 Predictive Intelligence Architecture

Écosystème WAVE 4

WAVE 4 Ecosystem

122+ agents IA spécialisés orchestrés en temps réel pour anticiper, analyser et prévenir les incidents HSE

122+ specialized AI agents orchestrated in real-time to anticipate, analyze, and prevent HSE incidents

122+ Agents IA AI Agents
5 Couches Layers
C-25 Conformité Compliance
24/7 Temps Réel Real-Time
🏗️ Architecture 🏗️ Architecture

5 Couches d'Intelligence

5 Intelligence Layers

Une architecture modulaire et scalable pour une prévention HSE de nouvelle génération

A modular and scalable architecture for next-generation HSE prevention

📊

Couche 1 : Sources de données

Layer 1: Data Sources

Connecteurs multi-sources en temps réel

Real-time multi-source connectors

32 agents
32 agents
Vision (CV)
YOLOv8, MediaPipe
IoT Sensors
MQTT, BLE, LoRaWAN
Documents
OCR, NLP, Embedding
Voix & Audio
Voice & Audio
Whisper, Pyannote
⚙️

Couche 2 : Traitement & Normalisation

Layer 2: Processing & Normalization

Transformation et enrichissement des données

Data transformation and enrichment

28 agents
28 agents
Data Cleaner
Pandas, Validators
Context Enricher
Graph DB, Redis
Multimodal Fusion
CLIP, BLIP-2
Vector Embedder
BGE, Cohere
🧠

Couche 3 : Intelligence & Analyse

Layer 3: Intelligence & Analysis

Modèles IA générative et prédictive

Generative and predictive AI models

26 agents
26 agents
LLM Orchestrator
Claude 4, GPT-4
Risk Predictor
Transformer, LSTM
STORM Research
RAG + LLM
XAI Engine
SHAP, LIME
🎯

Couche 4 : Décision & Orchestration

Layer 4: Decision & Orchestration

Priorisation et coordination des actions

Action prioritization and coordination

18 agents
18 agents
Risk Prioritizer
Multi-criteria
Action Planner
LLM + Templates
Agent Orchestrator
LangGraph
Workflow Engine
Temporal, Celery

Couche 5 : Exécution & Feedback

Layer 5: Execution & Feedback

Action et apprentissage continu

Action and continuous learning

18 agents
18 agents
Dashboard
Real-time UI
Push Notifier
Firebase, WebSocket
API Gateway
REST, GraphQL
Learning Loop
MLOps Pipeline
💡 Exemples 💡 Examples

Applications Concrètes

Concrete Applications

Des scénarios réels montrant la puissance de l'écosystème WAVE 4

Real scenarios demonstrating the power of the WAVE 4 ecosystem

🎥

Détection EPI en temps réel

Real-time PPE Detection

Un travailleur entre dans une zone chimique sans masque respiratoire. Le système détecte l'absence d'EPI via vision par ordinateur (YOLOv8), corrèle avec les données de géolocalisation et les seuils de toxicité, puis génère automatiquement une alerte contextualisée "Risque d'inhalation - Toluène détecté à 150 ppm" avec procédure d'urgence adaptée.

A worker enters a chemical zone without a respirator. The system detects the missing PPE via computer vision (YOLOv8), correlates with geolocation data and toxicity thresholds, then automatically generates a contextualized alert "Inhalation Risk - Toluene detected at 150 ppm" with adapted emergency procedure.

📈

Prédiction de défaillance

Failure Prediction

L'agent Risk Predictor analyse 6 mois d'historique de vibrations, température et maintenance d'un équipement de levage. Le modèle LSTM prédit une probabilité de défaillance de 78% dans les 15 prochains jours, déclenchant automatiquement une maintenance préventive planifiée avec pièces de rechange commandées.

The Risk Predictor agent analyzes 6 months of vibration, temperature, and maintenance history of lifting equipment. The LSTM model predicts a 78% probability of failure within the next 15 days, automatically triggering scheduled preventive maintenance with spare parts ordered.

🔍

Recherche scientifique automatisée

Automated Scientific Research

Un gestionnaire demande "Quelles sont les meilleures pratiques pour prévenir les chutes en hauteur dans le BTP ?". L'agent STORM effectue automatiquement une recherche scientifique, synthétise 20+ articles académiques, normes OSHA et retours terrain, puis génère un rapport complet avec recommandations hiérarchisées en 60 secondes.

A manager asks "What are the best practices to prevent falls from height in construction?". The STORM agent automatically performs scientific research, synthesizes 20+ academic articles, OSHA standards and field feedback, then generates a complete report with prioritized recommendations in 60 seconds.

⚖️

Priorisation multi-critères

Multi-criteria Prioritization

À 14h23, le système reçoit 3 alertes simultanées : température équipement à 95°C, travailleur sans EPI en zone chimique, et fuite H2S à 15 ppm. Le Risk Prioritizer évalue criticité, impact et urgence, puis traite immédiatement l'évacuation H2S (critique), notifie l'alerte EPI au superviseur (2 min), et planifie l'inspection équipement (30 min).

At 2:23 PM, the system receives 3 simultaneous alerts: equipment temperature at 95°C, worker without PPE in chemical zone, and H2S leak at 15 ppm. The Risk Prioritizer evaluates criticality, impact and urgency, then immediately handles H2S evacuation (critical), notifies PPE alert to supervisor (2 min), and schedules equipment inspection (30 min).

🔊

Analyse vocale d'urgence

Emergency Voice Analysis

Un microphone capte un cri "Attention, fuite de gaz !". L'agent audio transcrit instantanément via Whisper, détecte les mots-clés de danger, analyse la tonalité (stress élevé détecté), géolocalise la source sonore, et déclenche automatiquement le protocole d'évacuation de la zone avec notification tous superviseurs en moins de 3 secondes.

A microphone captures a shout "Warning, gas leak!". The audio agent instantly transcribes via Whisper, detects danger keywords, analyzes tone (high stress detected), geolocates the sound source, and automatically triggers the zone evacuation protocol with notification to all supervisors in less than 3 seconds.

🤖

Assistant vocal contextuel

Contextual Voice Assistant

Un technicien demande via commande vocale "Rappelle-moi les étapes de cadenassage pour ce compresseur". L'assistant identifie l'équipement via géolocalisation, récupère la procédure spécifique du modèle, vérifie les dernières mises à jour réglementaires, et répond avec instructions vocales pas-à-pas adaptées au contexte et niveau de formation de l'utilisateur.

A technician asks via voice command "Remind me the lockout steps for this compressor". The assistant identifies the equipment via geolocation, retrieves the model-specific procedure, checks the latest regulatory updates, and responds with step-by-step voice instructions adapted to the context and user's training level.

⭐ Avantages ⭐ Advantages

Avantages Compétitifs

Competitive Advantages

Ce qui distingue l'écosystème WAVE 4 des solutions traditionnelles

What distinguishes the WAVE 4 ecosystem from traditional solutions

🧩

Architecture Modulaire

Modular Architecture

Ajout ou retrait d'agents sans réécriture complète du système. Adaptabilité maximale aux besoins évolutifs.

Add or remove agents without complete system rewrite. Maximum adaptability to evolving needs.

🎼

Orchestration Intelligente

Intelligent Orchestration

Coordination automatique de 122+ agents via LangGraph pour une efficacité optimale.

Automatic coordination of 122+ agents via LangGraph for optimal efficiency.

Conformité C-25

C-25 Compliance

Transparence algorithmique, explicabilité et contrôle humain renforcé selon standards éthiques.

Algorithmic transparency, explainability and enhanced human control according to ethical standards.

📊

Scalabilité Industrielle

Industrial Scalability

De 10 à 10,000 travailleurs sans dégradation de performance. Infrastructure cloud native.

From 10 to 10,000 workers without performance degradation. Cloud native infrastructure.

🔄

Apprentissage Continu

Continuous Learning

Amélioration automatique via feedback terrain et nouvelles données scientifiques.

Automatic improvement via field feedback and new scientific data.

🔐

Sécurité & Confidentialité

Security & Privacy

Chiffrement end-to-end, anonymisation des données, conformité RGPD et normes industrielles.

End-to-end encryption, data anonymization, GDPR compliance and industrial standards.