La “Santé-Sécurité au Travail“ (SST) est au cœur des politiques d'entreprise et la judiciarisation de la société concourt à une inflation du nombre de textes réglementaires publiés chaque année. Les préventeurs sont donc confrontés au traitement croissant de données afin de rester en conformité. Ils se forment au droit et s'entourent de compétences interne (direction juridique) ou externe (bureaux de contrôle et de conseil) et se dotent de systèmes d'information. Ces derniers sont principalement des bases de données de "veille juridique" proposant des textes réglementaires accompagnés de commentaires. L'ensemble de ces données demeure complexe à interpréter et à exploiter en raison du nombre croissant de textes, de l'expertise nécessaire à fin de les comprendre et de la difficulté à s'assurer qu'ils concernent les activités de l'entreprise. Ce besoin peut être satisfait par le recours aux modèles et méthodes de l'intelligence artificielle. Parmi ceux ci, les concepts d'ontologies et de bases de connaissances ont été retenus. Une ontologie est un modèle d'un domaine particulier de connaissances réalisé dans un but précis. Un cas pratique de gestion des connaissances est décrit dans le cadre d'une expérimentation conduite avec une entreprise du domaine de la production d'énergie. / Occupational health and safety (OHS) is at the heart of corporate policies and the increasing trend towards litigation has contributed to the inflated number of regulatory texts published each year. OHS professionals are therefore faced with the need to process a growing amount of data in order to remain in compliance. They train themselves in law, draw upon internal expertise (the company's legal department) or external consultants (advisory and enforcement agencies) and equip themselves with information systems. These systems are mainly ‘judicial monitoring' databases that contain regulatory texts and associated comments. For the most part, this data is complex to interpret and difficult to exploit given the growing number of texts, the expertise needed to understand them and the difficulty in being sure that they are relevant to the activities of the company. This need for clarity may be met by models and methods from artificial intelligence. Amongst these, we have selected the concepts of the ontology and the knowledge base. An ontology is a model of a particular domain of knowledge created for a specific purpose. A case study of the knowledge management is described as part of an experiment with a company in the energy production sector.

La "Santé-Sécurité au Travail" (SST) est au cœur des politiques d'entreprise et la judiciarisation de la société concourt à une inflation du nombre de textes réglementaires publiés chaque année. Les préventeurs sont donc confrontés au traitement croissant de données afin de rester en conformité. Ils se forment au droit et s'entourent de compétences interne (direction juridique) ou externe (bureaux de contrôle et de conseil) et se dotent de systèmes d'information. Ces derniers sont principalement des bases de données de "veille juridique" proposant des textes réglementaires accompagnés de commentaires. L'ensemble de ces données demeure complexe à interpréter et à exploiter en raison du nombre croissant de textes, de l'expertise nécessaire à fin de les comprendre et de la difficulté à s'assurer qu'ils concernent les activités de l'entreprise. Ce besoin peut être satisfait par le recours aux modèles et méthodes de l'intelligence artificielle. Parmi ceux ci, les concepts d'ontologies et de bases de connaissances ont été retenus. Une ontologie est un modèle d'un domaine particulier de connaissances réalisé dans un but précis. Un cas pratique de gestion des connaissances est décrit dans le cadre d'une expérimentation conduite avec une entreprise du domaine de la production d'énergie.