FR 3140693 A1 20240412 FR 2210421 A 20221011 L’invention concerne une méthode d’identification de modifications à apporter à des postes de travail. Cette méthode comprend les opérations suivantes : S10) on transmet à un ordinateur un enregistrement de poste de travail comprenant différentes caractéristiques du poste de travail à améliorer ; S20) sur la base de cet enregistrement, à l’aide d’un modèle prédictif mis en œuvre par un ordinateur, on identifie les modifications à apporter au poste de travail à améliorer ; le modèle prédictif étant configuré de manière à indiquer en sortie la ou les modifications à apporter au poste de travail en fonction de modifications déjà apportées à des postes de travail existants. Figure pour l’abrégé : Fig. 2 Méthodes et systèmes d’identification de modifications de postes de travail La présente invention concerne les méthodes et systèmes d’identification de modifications à apporter à des postes de travail. Un poste de travail est un ensemble d’équipements comprenant généralement un siège, un plan de travail, le plus souvent une ou plusieurs machines, ainsi que des équipements de confort (matériel d’éclairage, de chauffage, de climatisation, etc.). Un poste de travail est prévu pour accueillir au moins une personne afin de permettre que celle(s)-ci y exerce(nt) une activité professionnelle. Un poste de travail est prévu en général pour accueillir une seule personne pour effectuer l’activité profesionnelle considérée. Cependant dans certains cas, un poste de travail peut être prévu pour accueillir (simultanément) deux personnes ou plus pour effectuer cette activité professionnelle. Par exemple, des opérateurs chargés d’opération de contrôle de surface sur des pièces de grande taille (aile d’avion, etc.) peuvent partager un même poste de travail. L’agencement du poste de travail joue naturellement un rôle primordial dans l’efficacité du travail effectué par la ou les personne(s) exerçant son ou leur activité professionnelle au poste de travail, ainsi que sur la santé de cette ou ces personne(s). Pour cette raison, il existe un besoin permanent de méthodes et systèmes permettant d’améliorer les postes de travail, afin d’améliorer la qualité de vie au travail des professionnels concernés, et de réduire autant que possible les maladies et accidents du travail susceptibles de les affecter. Pour améliorer les postes de travail, de manière connue en soi des méthodes sont utilisées qui définissent des agencements recommandés pour des postes de travail types. Cependant, ces méthodes sont relativement peu efficaces pour déterminer les améliorations souhaitables pour un grand nombre de postes de travail, présentant des caractéristiques individuelles distinctes. Pour remédier aux limites des méthodes existantes d’identification de modifications à apporter à des postes de travail à améliorer, la méthode suivante est proposée. Cette méthode est une méthode d’identification d’au moins une modification à apporter à un poste de travail à améliorer, prévu pour accueillir au moins une personne pour y exercer une activité professionnelle. Cette méthode comprend les opérations suivantes : on transmet à un ordinateur un enregistrement de poste de travail comprenant une pluralité de caractéristiques du poste de travail à améliorer ; sur la base de l’enregistrement du poste de travail, à l’aide d’un modèle prédictif mis en œuvre par l’ordinateur, on identifie au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer ; le modèle prédictif étant configuré (par exemple, ayant été entraîné) de manière à indiquer en sortie ladite au moins une modification à apporter au poste de travail en fonction de modifications déjà apportées à des postes de travail existants. Dans la définition précédente, le terme « ordinateur » désigne de manière large tout dispositif de traitement de données comprenant au moins une mémoire apte à enregistrer des données, et notamment un programme, et un ou plusieurs processeurs aptes à exécuter ce programme. Un ordinateur peut par exemple comprendre un ou plusieurs calculateurs (ordinateurs personnels, serveurs, etc.), disposés en un même endroit ou répartis sur plusieurs sites, etc. Par ‘modèle prédictif’, on désigne ici un traitement informatique (c’est-à-dire un ensemble d’opérations de traitement de données) qui permet, à partir de données initiales concernant une situation, de produire en sortie des informations relatives à cette situation, mais non disponibles jusque là. Un modèle prédictif naturellement est mis en œuvre à l’aide d’un ordinateur. Dans un mode de réalisation, le modèle prédictif est configuré de manière à indiquer en sortie ladite au moins une modification à apporter au poste de travail en fonction de modifications déjà apportées à des postes de travail existants, en prenant en compte au moins une caractéristique individuelle de ladite au moins une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail (par exemple, la taille, l’acuité visuelle, etc.) ; et l’identification de ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer est réalisée en prenant en compte au moins une caractéristique individuelle de ladite au moins une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail. Dans certains modes de mise en œuvre, les modifications déjà apportées à des postes de travail existants sont des modifications apportées à des postes de travail similaires au poste de travail à améliorer. Un poste de travail similaire est défini ici comme un poste de travail dont l’enregistrement présente au moins une caractéristique ayant la même valeur, ou une valeur proche, ou une valeur comprise dans la même plage de valeurs, que l’enregistrement du poste de travail à améliorer. Les caractéristiques prises en compte pour déterminer que deux postes de travail sont similaires sont de préférence des caractéristiques ayant une forte relation avec le niveau de risque au poste de travail. Pour cette raison, de préférence les caractéristiques prises en compte pour déterminer que deux postes de travail sont similaires sont des variables de risque, comme une fréquence d’occurrence, une gravité, un dommage et une détectabilité d’un sinistre susceptible d’affecter une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail considéré. En particulier, ladite au moins une modification à apporter au poste de travail peut être identifiée en interrogeant une base de données comprenant des enregistrements de postes de travail relatifs à des postes de travail similaires au poste de travail à améliorer, la base de données indiquant, pour chaque enregistrement de poste de travail similaire, au moins une modification envisageable ou réalisée pour le poste de travail. Pour la mise en œuvre de la méthode selon la présente divulgation, différents types de modèles prédictifs peuvent être utilisés. Le modèle prédictif peut comprendre un modèle entraîné par apprentissage machine à prédire des modifications ayant (effectivement) été apportées à des postes de travail existants. Le modèle prédictif peut par exemple comprendre un réseau de neurones. Ce réseau de neurones peut par exemple être entraîné pour prédire en sortie ladite au moins une modification à apporter au poste de travail en fonction de modifications déjà apportées à des postes de travail existants, notamment des postes de travail similaires. Dans certains modes de réalisation, le modèle prédictif comprend un modèle entraîné par apprentissage machine à identifier ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer de manière à réduire voire à minimiser un niveau de risque au poste de travail à améliorer. Dans certains modes de mise en œuvre, le modèle prédictif comprend un arbre de décision, et l’identification de ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer est réalisée en parcourant l’arbre de décision. L’arbre de décision est configuré de préférence pour permettre l’identification de modifications qui minimisent (ou du moins qui réduisent) un risque pour la ou les personnes exerçant leur activité professionnelle au poste de travail. Toute méthode de génération d’arbre de décision peut être utilisée. Ainsi dans certains modes de mise en œuvre, l’arbre de décision est un arbre créé par l’algorithme CART ou par l’algorithme C.4.5. Dans certains modes de mise en œuvre, l’arbre de décision prend en compte, comme variable finale, un niveau de risque aux postes de travail ; et ladite au moins une modification à apporter au poste de travail est sélectionnée de manière à réduire ou à minimiser un niveau de risque au poste de travail à améliorer. Les méthodes selon la présente divulgation sont le plus souvent mises en œuvre de manière à réduire le niveau de risque au poste de travail. Le niveau de risque est une variable qui caractérise l’importance du risque qu’encoure(nt) la ou les personnes exerçant leur activité professionnelle au poste de travail. Ce niveau de risque est généralement calculé comme une fonction de plusieurs variables de risque ; ces dernières variables peuvent être notamment une fréquence d’occurrence, une gravité, un dommage et une détectabilité d’un sinistre affectant (c’est-à-dire, susceptible d’affecter) la personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail. Dans ce but, dans certains modes de mise en œuvre, lors du parcours de l’arbre de décision, au moins un choix est fondé sur une variable de risque choisie parmi une fréquence d’occurrence, une gravité, un dommage et une détectabilité d’un sinistre affectant la personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail. Dans certains modes de mise en œuvre, le modèle prédictif est configuré en utilisant une base de données comprenant des enregistrements de postes de travail, lesdits enregistrements comprenant des valeurs de variables de risques ; une valeur de ladite au moins une variable de risque est enregistrée sous forme d’un élément d’une suite de Fibonacci, et/ou est associée à une chaine de caractères (ie, les valeurs correspondent à des mots ou expressions (variables linguistiques) comme ‘jamais’, ‘rarement’, ‘souvent’, ‘toujours’, etc.). Dans certains modes de mise en œuvre, la base de données comprend des enregistrements de postes de travail relatifs à des postes de travail similaires au poste de travail à améliorer, la base de données indiquant, pour chaque enregistrement de poste de travail similaire, au moins une modification envisageable ou réalisée pour le poste de travail. Dans certains modes de mise en œuvre, l’identification de ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer comporte les opérations suivantes : S20) à l’aide du modèle prédictif, on détermine une liste de postes de travail similaires au poste de travail à améliorer ; S40) on sélectionne ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à partir de ladite liste de postes de travail similaires. Dans certains modes de mise en œuvre, l’opération S40 comporte les opérations suivantes : S42) à partir de la liste de postes de travail similaires, on détermine une liste de modifications envisageables ; S44) parmi les modifications de la liste de modifications envisageables, on sélectionne ladite au moins une modification à apporter au poste de travail. L’étape S44 peut être réalisée de différentes manières. Dans certains modes de mise en œuvre, pendant l'opération S44, parmi les modifications de la liste de modifications envisageables, on sélectionne celles qui sont le plus fréquemment utilisées : par exemple, on sélectionne (et on retient) seulement les N modifications qui sont le plus souvent réalisées (par exemple, les 3 modifications les plus fréquentes, ou les 5 modification les plus fréquentes, etc.) parmi les postes de travail similaires de la liste de postes de travail similaires. L’étape S44 peut ainsi par exemple comporter les opérations suivantes : - pour chaque modification de la liste de modifications envisageables, on calcule un nombre de fois où la modification a été apportée à un poste de travail de la liste de postes de travail similaires ; - ladite au moins une modification à apporter au poste de travail est sélectionnée comme étant une modification ou un ensemble de modifications la plus ou les plus fréquemment adoptée(s) pour le poste de travail, éventuellement compte tenu de l’activité professionnelle et/ou de caractéristique(s) individuelle(s) de ladite au moins une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail. Dans d’autres modes de mise en œuvre, à l’étape S44 : on détermine une baisse du niveau de risque pour le poste de travail, pour chacune des modifications de la liste de modifications envisageables ; on sélectionne ladite au moins une modification comme étant la ou les modification(s) qui permet(tent) la plus grande réduction du niveau de risque. Par extension, la présente divulgation inclut aussi une méthode de modification d’un poste de travail. Cette méthode comprend alors une première étape de mise en œuvre d’une méthode telle que définie ci-dessus, de manière à identifier au moins une modification à apporter au poste de travail considéré ; et une deuxième étape consistant à modifier ce poste de travail en lui apportant ladite au moins une modification identifiée(s) à la première étape. Les méthodes présentées ci-dessus sont normalement prévues pour identifier et le cas échéant réaliser des modifications à apporter à un ensemble de postes de travail à améliorer (par exemple, l’ensemble des postes de travail d’un site industriel, etc.). La présente divulgation concerne également une méthode d’identification de modifications à apporter à un ensemble de postes de travail à améliorer, dans laquelle on identifie des modifications à apporter aux postes de travail en mettant en œuvre une méthode d’identification telle que présentée ci-dessus, pour chacun des postes de travail ; et, lors de la mise en œuvre de ladite méthode, on réalise les opérations suivantes : pour chacun des postes de travail, (S20) à l’aide du modèle prédictif, on détermine une liste de postes de travail similaires au poste de travail considéré ; la détermination de ladite liste de postes de travail similaires comprenant une opération (S26) dans laquelle on détermine une classe de risque pour le poste de travail considéré, à partir des niveaux de risque des postes de travail de ladite liste de postes de travail similaires ; et S30) on détermine un ordre de priorité de traitement pour les postes de travail, en fonction des classes de risque déterminées ; puis, on réalise les opérations (S40) d’identification de ladite au moins une modification à apporter, pour les postes de travail, en fonction de l’ordre de priorité déterminé à l’opération S30. Une classe de risque est définie ici comme une estimation du niveau de risque, pour le poste de travail considéré. Dans la méthode présentée ci-dessus, la détermination d’un ordre de priorité permet de déterminer et de réaliser les modifications à réaliser en priorité pour les postes de travail dont la classe de risque est la plus élevée. Dans un mode particulier de réalisation, les différentes opérations (ou étapes) des méthodes présentées précédemment sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. En conséquence, la présente divulgation vise aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur, amènent ledit au moins un processeur à exécuter les opérations d’une méthode présentée précédemment. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. La présente divulgation vise aussi un support de stockage non-volatile lisible par ordinateur, sur lequel est stocké le programme d'ordinateur présenté précédemment. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy disc) ou un disque dur. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Par extension, la présente divulgation vise aussi un dispositif d’identification comprenant au moins un processeur, ainsi qu’un support de stockage tel que défini ci-dessus. La représente de manière schématique un système d’identification de modifications à apporter à des postes de travail selon la présente divulgation ; La est un logigramme représentant les premières étapes d’une première méthode d’identification de modifications à apporter à des postes de travail selon la présente divulgation ; La est un logigramme représentant les étapes suivantes de la première méthode d’identification de modifications à apporter à des postes de travail selon la présente divulgation ; La est un logigramme représentant les étapes d’une deuxième méthode d’identification de modifications à apporter à des postes de travail selon la présente divulgation ; et La est une représentation schématique d’un arbre de décision utilisé dans la première méthode d’identification de modifications. Description de modes de réalisation A titre d’exemple, un système et des méthodes d’identification de modifications à apporter à des postes de travail selon la présente divulgation vont maintenant être présentés en relation avec les figures 1 à 4. Bien que les exemples présentés concernent un poste de travail prévu pour une seule personne, on comprend que les systèmes et méthodes selon la présente divulgation peuvent également être utilisés pour des postes de travail prévus pour plusieurs personnes. La représente ainsi un système 10 d’identification de modifications à apporter à des postes de travail. Le système 10 présente l’architecture matérielle d’un ordinateur, telle qu’illustrée schématiquement sur la . Tout ordinateur peut être utilisé pour la mise en œuvre des méthodes présentées dans la présente divulgation. Le système (ou ordinateur) 10 comprend notamment un processeur 12 et une mémoire non volatile 14. La mémoire non-volatile 14 du système 10 constitue un support d’enregistrement conforme à la présente divulgation, lisible par le processeur 12 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur P conforme à la présente divulgation. Conformément à la présente divulgation, le programme P comporte des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé d’identification de modifications à apporter à des postes de travail et plus largement, comporte des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé d’identification de modifications à apporter à un ensemble de postes de travail. Les méthodes et systèmes selon la présente divulgation permettent le suivi et la modification d’un poste de travail, ou d’un ensemble de postes de travail, de manière à améliorer ces postes de travail, et notamment de manière le plus souvent à réduire le niveau de risque auquel sont exposées les personnes exerçant leur activité professionnelle à ces postes de travail. La mise en œuvre de ces méthodes et systèmes permet d’évaluer et de réduire progressivement le niveau de risque de l’ensemble des postes de travail considérés, de manière itérative, de la manière suivante. Une première et une deuxième méthode selon la présente divulgation, utilisant des modèles prédictifs de types différents, vont maintenant être présentées. Dans la première méthode, le modèle prédictif est un arbre de décision, qui permet d’identifier les modifications préférables à apporter aux postes de travail. Dans la seconde méthode, le modèle prédictif est un réseau de neurones, qui est utilisé pour réaliser la même fonction. Première méthode : détermination des modifications par arbre de décision A. Etape préliminaire : la création d’une base de données BD Enregistrement de postes de travail, de personnes, d’activités professionnelles La première étape, pour la mise en œuvre des méthodes selon la présente divulgation, consiste généralement à constituer une base de données BD. Dans le mode de réalisation présenté, cette base de données est une base de données relationnelle qui associe des enregistrements relatifs à des postes de travail. Dans le mode de réalisation présenté, cette base de données inclut aussi des enregistrements relatifs à des personnes et des enregistrements relatifs à des activités professionnelles pratiquées. Un enregistrement pour un poste de travail, aussi appelé enregistrement de poste de travail, est une donnée qui regroupe différentes caractéristiques du poste de travail considéré. Il peut comprendre par exemple le lieu du poste de travail (adresse, bâtiment, étage, N° de pièce, entreprise, service…). Il indique généralement une catégorie dont fait partie le poste de travail, choisie dans une typologie prédéfinie de postes de travail (industriel, administratif,..). Les caractéristiques du poste de travail incluent principalement des caractéristiques portant sur l’agencement du poste de travail. Ces caractéristiques peuvent inclure par exemple des caractéristiques du mobilier composant le poste de travail ; des caractéristiques géométriques du poste de travail (géométrie du bureau ou plan de travail, et/ou du siège); des caractéristiques relatives à l’éclairage (position, puissance, caractéristiques de la lumière émise, pour chacune des sources de lumière) ; etc.) ; des caractéristiques d’une machine utilisée sur le poste de travail (type (centre d’usinage), dimensions, caractéristiques de bruit, caractéristiques électriques, etc.) ; etc. Les caractéristiques du poste de travail peuvent comprendre : - des informations relatives à un type d’environnement (bureau/usine ; bureau individuel/open space) ; - la température moyenne ; le niveau sonore ; le type de sol (carrelage/béton/..) ; le type d’installation électrique (câble nu / sous goulotte / encastré ; l’activité professionnelle réalisée (tâches effectuées ; postures pendant le travail (et durée passée dans chaque posture)). L’enregistrement pour un poste de travail indique en outre de préférence, si ces informations sont disponibles, la ou les modifications apportées antérieurement au poste de travail (par exemple : un bureau à plateau de hauteur réglable a été installé en remplacement du bureau à plateau de hauteur fixe, à telle date). Une modification est un changement matériel apporté ou à apporter au poste de travail, normalement pour améliorer celui-ci. Une modification par exemple peut consister à : - ajouter une motorisation pour adapter le poste de travail à la morphologie de la personne. - ajouter une ventilation/extraction d’air. – modifier l’agencement (hauteur ou profondeur du plan de travail, distance entre la personne et l’écran, orientation des écrans...) ; choix de l’écran … ; etc. Un enregistrement pour une personne peut notamment indiquer des données de santé de la personne considérée, lorsque de telles données sont disponibles. Un enregistrement pour une activité professionnelle pratiquée peut comprendre une liste de tâches habituellement réalisées dans le cadre de l’activité professionnelle considérée (ex : travail sur ordinateur, soudage,..). La base de données BD peut éventuellement comprendre des centaines de milliers ou des millions d’enregistrements de postes de travail et de personnes. Enregistrement de données relatives aux risques A partir des enregistrements enregistrés dans la base de données BD, on calcule des données statistiques, également enregistrées dans la base de données BD. Tout d’abord, pour chaque poste de travail, on identifie de manière aussi complète que possible l’ensemble des risques auxquels est ou sont exposée(s) la ou les personnes travaillant au poste de travail : exposition aux écrans, exposition à l’amiante, exposition à des températures élevées, à des vibrations,… On établit donc pour chaque poste de travail la liste des risques – ou plutôt, des expositions Em (m=1… M) à des risques, indiquant tous les risques identifiés auxquels est ou sont exposées la ou les personnes exerçant leur activité professionnelle au poste de travail considéré. Cette liste est enregistrée dans l’enregistrement du poste de travail considéré. Par ‘exposition à un risque’, on entend l’exposition à un certain type de risque à un poste de travail considéré. L’exposition est normalement quantifiée. Elle peut de plus notamment être normalisée, de manière à avoir la même valeur pour l’ensemble des personnes ayant une activité professionnelle à un poste de travail d’un type considéré (indépendamment des caractéristiques individuelles de la personne). Cependant, dans certains modes de réalisation l’exposition est déterminée plus finement, en prenant en compte des critères complémentaires, comme notamment : Le type de métier ou le métier exercé par une personne exerçant une activité professionnelle au poste de travail considéré ; la catégorie de la personne exerçant une activité professionnelle à un poste de travail du type considéré, une catégorie de personnes étant définie par une ou plusieurs caractéristiques personnelles spécifiques (sexe, âge, pathologie,..) communes à la catégorie de personnes. Ensuite, pour chaque poste de travail PTi, on détermine et on enregistre dans la base de données BD les valeurs d’une ou plusieurs variables de risques, pour chaque exposition Em identifiée pour le poste de travail considéré. Les variables de risque suivantes peuvent être déterminées : La fréquence d’occurrence F, la gravité G, le dommage DO (Le dommage peut être un écrasement, le décès, un handicap,…) d’un sinistre pour le risque considéré. La détectabilité DE (variable représentant la probabilité de détection d’un sinistre qui a eu lieu, par unité de temps) peut également être utilisée. Les valeurs de variables de risque peuvent être déterminées de différentes manières, par ordre de préférence (ou de précision) décroissante : a) elles peuvent être déterminées directement à partir de données historiques disponibles, relatives aux sinistres survenus pendant la période passée ; b) elles peuvent être calculées à partir d’autres données de la base de données (par exemple par analogie) (par exemple, la fréquence d’une exposition à un risque peut être calculée à partir de tous les postes de travail appartenant à un même type de postes de travail, ou présentant certaines caractéristiques en commun) ; ou c) elles peuvent être déterminées à partir de tables préétablies. La deuxième option (b) peut être choisie si la base de données comporte suffisamment de données pour établir une valeur fiable pour une variable de risque : cette valeur peut alors être calculée à partir des données de la base de données. La valeur peut par exemple être calculée en prenant en compte l’ensemble des personnes exerçant une activité professionnelle sur un poste de travail du type considéré, pour l’ensemble des activités professionnelles réalisées sur le poste de travail. La troisième option (c) peut être utilisée en particulier lorsque les options (a) et (b) ne sont pas disponibles. La valeur de la variable de risque est alors déterminée à partir de tables préétablies indiquant des valeurs préconisées pour certaines variables de risque, pour les expositions à des risques considérées. Cette troisième option fait alors généralement appel à une table de codes métiers. Une telle table de codes métiers est une table relationnelle indiquant, pour un certain type de poste de travail, pour un métier considéré, un ou plusieurs risques auxquels est exposée, ou peut être exposée, une personne exerçant le métier considéré au poste de travail considéré. La table métiers comprend éventuellement, pour les risques qu’elle mentionne, les valeurs des variables de risques pour ces différents risques. Dans la base de données BD, dans certains modes de réalisation, les valeurs de certaines variables, notamment de certaines variables de risque, peuvent être enregistrées sous forme de variables discrètes (non continues). Dans ce cas de préférence, si la variable de risque est une variable numérique (c’est-à-dire, une variable qui normalement est ou peut être représentée par un nombre), au moment où la valeur de la variable doit être saisie ou sélectionnée par l’opérateur chargé de constituer la base de données, il peut être prévu que seules certaines valeurs de la variable considérée soient proposées à l’opérateur ; en particulier, il peut être proposé à l’opérateur des valeurs qui ne soient pas séparées deux à deux par des écarts constants, et soient même de préférence séparées par des écarts croissants, notamment définis à l’aide de suites de Fibonacci. Ce mode de saisie en effet facilite le choix de valeurs adéquates tout en ne proposant qu’un faible nombre de valeurs à l’opérateur, ce qui lui facilite le choix de la valeur la plus appropriée. Pour la même raison, pour la saisie d’une variable numérique, il peut être prévu que la valeur de la variable soit sélectionnée par l’opérateur par un choix entre plusieurs expressions (mots ou groupes de mots), plutôt qu’entre plusieurs valeurs numériques. Cette situation intervient notamment lorsque certaines valeurs que l’on souhaite enregistrer dans la base de données ne sont pas mesurées par des capteurs et doivent donc être saisies par l’opérateur. Par exemple, il se peut que le niveau de vibrations à un poste de travail (comme exemple de variable numérique) n’ait pas été mesuré. Dans ce cas, il peut être nécessaire ou du moins utile qu’une valeur de ce niveau de vibrations soit néanmoins saisie dans la base de données. Dans ce but, il peut être demandé à l’opérateur (qui est dans ce cas de préférence une personne travaillant au poste de travail, et donc qui est exposée aux vibrations) de choisir parmi plusieurs expressions (mot ou groupe de mots) celle qui correspond le mieux au niveau de vibrations au poste de travail considéré. Par exemple, il peut être demandé à l’opérateur de choisir parmi « très faible » « faible » « moyen » « fort » « très fort » l’expression qui correspond le mieux au niveau de vibrations au poste de travail considéré. L’expression choisie peut alors éventuellement être convertie en une valeur numérique. Lorsque pour chaque poste de travail PTi, les valeurs des variables de risques ont été enregistrées pour les différentes expositions Em identifiées pour le poste de travail considéré, le niveau de risque NR(PTi) au poste de travail PTi considéré est calculé. Pour chaque poste de travail PTi et en prenant en compte les différentes expositions à des risques Em identifiées pour le type de poste de travail, on détermine et on enregistre dans la base de données BD le niveau de risque NR(PTi) au poste de travail PTi considéré. Ce niveau de risque NR(PTi) est une variable qui quantifie, à l’aide d’une seule valeur, le niveau global du risque encouru par une personne (ou une des personnes) exerçant son activité professionnelle au poste de travail considéré. Différentes formules ou fonctions peuvent être utilisées pour déterminer le niveau de risque en fonction de la ou des valeur(s) de la ou des variable(s) de risque. En général, le niveau de risque est obtenu par l’une des formules suivantes : NR(PTi) = F x G x DO ou NR(PTi) = F x G x DO x DE si la détectabilité des sinistres est prise en compte. Enfin, le niveau de risque global pour l’ensemble des postes de travail est calculé en faisant la moyenne arithmétique des niveaux de risques NR(PTi) de l’ensemble des postes de travail considérés. Enregistrement de modifications souhaitables pour les postes de travail et/ou de modifications apportées à ceux-ci De plus, pour chaque poste de travail PTi, lorsque c’est possible, on collecte et on enregistre une liste de modifications souhaitables pour le poste de travail, et/ou la liste des modifications ayant été apportées au poste de travail (avec de préférence leur date de réalisation). Par ‘modification souhaitable’, on entend généralement une modification qui permet de réduire le niveau de risque pour le poste de travail considéré. Dans certains modes de réalisation la base de données par défaut peut être configurée de manière à permettre de déterminer une ou plusieurs modifications souhaitables pour chaque poste de travail, ou du moins pour une grande partie des postes de travail enregistrés dans la base. Dans ce but, à savoir pour permettre de déterminer une ou des modifications souhaitables pour un poste de travail, la base de données peut par exemple comporter des valeurs types (valeurs moyennes et/ou valeurs limites minimales ou maximales, considérées comme souhaitables) pour différentes caractéristiques d’enregistrements de postes de travail ; notamment pour des enregistrements de postes de travail type. Par exemple, la base de données peut comporter un enregistrement type pour un poste de travail bureautique, auquel la personne travaille sur un ordinateur, c’est-à-dire un enregistrement servant de référence à suivre, pour des postes de travail bureautique. Dans ce cas, pour l’enregistrement type pour un poste de travail bureautique, la base de données peut comporter des valeurs types pour différentes caractéristiques, comme par exemple une hauteur minimale souhaitable pour le plan de travail, des distances minimale et maximale souhaitables entre la tête de la personne occupant le poste de travail et l’écran, etc. Dans ce cas, pour un enregistrement de poste de travail, une ou plusieurs modifications souhaitables peuvent être déterminées comme étant la ou les modifications à apporter au poste de travail pour faire en sorte que les caractéristiques de celui-ci correspondent aux valeurs de l’enregistrement pour le poste de travail type. La base de données BD peut être structurée de manière à indiquer, pour une exposition à un risque donnée, une ou plusieurs modifications pouvant être appliquées au poste de travail considéré de manière à réduire l’exposition à un risque considérée. Par exemple, pour une exposition à un risque de perte d’acuité visuelle du fait du travail sur écran, la base de données peut associer à cette exposition la modification consistant à augmenter la taille de l’écran, la modification consistant à utiliser un écran et/ou un siège dont la position est réglable, etc. La base de données BD peut aussi être structurée de manière à indiquer, pour un risque considéré, une liste d’accident(s) ou de maladie(s) professionnelle(s) associé(s) au risque considéré. Dans certains modes de réalisation, pour au moins une partie des modifications souhaitables, la modification souhaitable est enregistrée en relation avec une ou plusieurs expositions à un risque identifiée(s) pour le poste de travail considéré, avec éventuellement l’importance de la réduction du niveau de risque NR(PTi), et/ou de la réduction du risque d’accident ou de maladie professionnelle, entraînée par la modification. Ces dernières informations permettent de calculer la baisse du taux d’accidents ou de maladies professionnelles que l’on peut réaliser en apportant certaines modifications aux postes de travail considérés. Une fois la base de données BD constituée, l’ensemble des postes de travail pris en compte dans la base de travail peut être suivi ; des modifications à apporter à ces postes de travail peuvent être déterminées en suivant les méthodes proposées par la présente divulgation de manière à réduire le niveau de risque global pour l’ensemble des postes de travail. Dans la première méthode, la constitution d’une base de données (telle que présentée ci-dessus) constitue une première étape préliminaire à réaliser pour permettre l’identification des modifications nécessaires aux postes de travail. Dans le mode de mise en œuvre présenté ici, une deuxième étape préliminaire est nécessaire : l’établissement d’un arbre de décision. B. Deuxième étape préliminaire : l’établissement d’un arbre de décision Une fois la base de données constituée, c’est-à-dire lorsque les variables statistiques et les variables de risques ont été calculées et les modifications souhaitables et/ou réalisées enregistrées, un arbre de décision est établi à partir de la base de données. Les données d’entrée de cet arbre de décision sont l’ensemble des enregistrements pour les postes de travail PTi, ou éventuellement un sous-ensemble de cet ensemble. La variable de sortie ou ‘variable critique’ de l’arbre de décision est le niveau de risque NR(PTi) au poste de travail. Chacune des variables des enregistrements de postes de travail peut être utilisée comme paramètre déterminant pour parcourir l’arbre de décision (paramètre de parcours de l’arbre de décision) : par exemple, le ‘niveau de vibrations du poste de travail’ (pour un poste sur machine industrielle), etc. Les paramètres servant à parcourir l’arbre de décision sont les variables qui serviront, comme cela sera expliqué plus loin, à identifier les postes de travail similaires au poste de travail considéré. Pour cette raison, les paramètres influençant le plus le niveau de risque au poste de travail sont choisis en priorité comme paramètres de parcours de l’arbre de décision. De préférence, au moins une variable de risque est utilisée comme paramètre de parcours de l’arbre de décision. Pendant la construction de l’arbre de décision, il peut être déterminé que certaines variables faisant partie de l’enregistrement du poste de travail n’influencent pas (ou très peu) le choix de la/des modification(s) recommandées. Dans ce cas, l’arbre de décision est reconstruit sans prendre en compte ces variables. La construction de l’arbre de décision est réalisée au moyen d’un algorithme itératif. Tout algorithme de construction d’arbre de décision connu peut être utilisé, comme par exemple CART, C4.5, etc. Suivant un tel algorithme, le plus souvent à chaque itération, les données (c’est-à-dire les enregistrements PTi de postes de travail) sont divisées en plusieurs groupes. La première division est obtenue en choisissant la variable explicative qui permet de mieux séparer ces enregistrements. Cette division donne des sous-classes (ou sous-groupes) rattachées à la racine de l'arbre. Le processus de division est ensuite répété plusieurs fois pour chaque sous-classe qui correspond à l’un des sous-groupes précédemment calculés, jusqu'à ce que le processus de séparation s’arrête. Le résultat de l’algorithme produit un arbre qui établit des relations hiérarchiques entre les variables. L’arbre de décision ainsi constitué permet donc d’identifier automatiquement les postes de travail similaires au poste de travail considéré. Ainsi, lorsqu’un enregistrement pour un poste de travail PTi à améliorer est fourni en entrée à l’arbre de décision, celui-ci fournit en sortie une liste de postes de travail ({Ptk}, k=1…K) similaires au poste de travail PTi à améliorer. C. Identification et réalisation de modifications pour un ensemble de postes de travail L’arbre de décision obtenu permet alors de mettre en œuvre une méthode selon la présente divulgation pour identifier, puis pour réaliser, les modifications préférables pour un ensemble de postes de travail considérés à améliorer (Cet ensemble de postes de travail peut comprendre des postes de travail de la base de données, et ayant servi à générer l’arbre de décision, et/ou de nouveaux postes de travail non enregistrés dans la base de données). Pour chacun des postes de travail de l’ensemble de postes de travail à améliorer, dans un premier temps les étapes S10 et S20 décrites ci-dessous sont réalisées ( ). Cela permet d’identifier, pour chacun de ces postes de travail, une liste LPS de postes de travail similaires, et optionnellement une classe de risque pour le poste considéré. S10) Saisie des données d’entrée On saisit les données concernant le poste de travail à améliorer (PTi), constituant un enregistrement du poste de travail, et optionnellement on saisit les données concernant la ou les personnes exerçant son ou leurs activité(s) professionnelle(s) au poste de travail à améliorer, constituant un enregistrement de personne. S20) Détermination d’une liste LPS de postes de travail similaires A l’étape S20), on réalise les opérations suivantes : Dans une première étape S22), à partir de la base de données BD, on génère une liste LPS de postes de travail similaires au poste de travail à améliorer. Cette liste LPS comporte des postes de travail qui présentent des caractéristiques similaires au poste de travail à améliorer. Dans ce mode de mise en œuvre, pour déterminer cette liste LPS des postes de travail similaires, on parcourt l’arbre de décision. On fournit à celui-ci en entrée les données de l’enregistrement du poste de travail PTi ainsi que les données de la personne ou des personnes exerçant leur activité professionnelle au poste de travail PTi. On parcourt alors l’arbre de décision, de manière à sélectionner à chaque nœud la branche incluant les enregistrements de postes de travail ayant, pour le paramètre déterminant évalué au nœud considéré, la même valeur que l’enregistrement de poste de travail PTi que l’on souhaite améliorer. En sortie, l’arbre de décision fournit donc une liste LPS de postes de travail similaires au poste de travail PTi. Un exemple de parcours de l’arbre de décision AD représenté par la est détaillé (en partie) ci-dessous. On fournit un enregistrement de poste de travail en entrée à l’arbre AD représenté sur la . Au premier nœud de l’arbre (nœud N1, ou racine), il est déterminé si pour l’enregistrement de poste de travail considéré, la fréquence f1 (d’occurrence d’un type de sinistre donné, par exemple un sinistre de chute) est inférieure ou égale à 2 (2 est une valeur arbitraire, utilisée ici comme valeur de référence à titre d’exemple), auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N2, ou supérieure à 2, auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N21. Dans cet exemple, l’algorithme se poursuit au nœud N2. Au nœud N2, il est déterminé si pour l’enregistrement de poste de travail considéré fourni en entrée, la gravité g1 des sinistres (pour un type de sinistre considéré au nœud N2, dans cet exemple, une chute) est inférieure ou égale à 2, auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N3, ou supérieure à 2, auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N10. Dans cet exemple, l’algorithme se poursuit au nœud N3. Au nœud N3, il est déterminé si pour l’enregistrement de poste de travail considéré fourni en entrée, la fréquence f2 (d’occurrence d’un deuxième type de sinistre, par exemple une électrocution) est inférieure ou égale à 1, auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N4, ou supérieure à 1, auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N7. Dans cet exemple, l’algorithme se poursuit au nœud N4. Au nœud N4, il est déterminé si pour l’enregistrement de poste de travail considéré fourni en entrée, la gravité g2 des sinistres (pour le deuxième type de sinistre considéré au nœud N3, dans cet exemple, le risque d’électrocution) est inférieure ou égale à 1, auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N5, ou supérieure à 1, auquel cas l’algorithme se poursuit au nœud N6. Dans cet exemple, l’algorithme se poursuit au nœud N5. Le nœud N5 est un nœud terminal. Lorsque l’algorithme parvient à un nœud terminal, il renvoie en sortie une liste de postes de travail associés au nœud terminal ; par construction de l’arbre de décision, cette liste est la liste LPS des postes de travail similaires au poste de travail considéré fourni en entrée à l’arbre de décision AD. Dans l’exemple présenté, au nœud N5 la liste LPS des postes similaires retournée par l’arbre de décision AD comprend un nombre n (n = 93) d’enregistrements de postes de travail. S24) Détermination du nombre de postes de travail similaires dans la liste L Dans une deuxième étape S24), on détermine le nombre n de postes similaires au poste de travail PTi considéré : c’est le nombre d’éléments n de la liste LPS retournée par l’arbre de décision (n=93 dans l’exemple présenté). On évalue alors si le nombre n de postes similaires tombe dans une plage de valeurs qui permet d’identifier de manière efficace des améliorations pour le poste de travail. S241) Cas où le nombre n de postes similaires identifiés est trop faible Dans certains cas, l’arbre de décision indique en sortie un nombre n de postes de travail similaires qui est trop faible ; par exemple, aucun poste similaire n’est identifié. Dans ce cas, on relâche le critère de similarité, par exemple en réduisant la liste des caractéristiques définissant le poste de travail fournies en entrée à l’arbre de décision. On peut par exemple supprimer des caractéristiques qui ne semblent pas avoir d’impact sur le niveau de risque au poste de travail considéré. La réduction de la liste des caractéristiques définissant le poste de travail conduit donc à obtenir un enregistrement de poste de travail simplifié PTi_simpl. L’enregistrement PTi_simpl du poste de travail simplifié grâce à la suppression de certaines données est alors fourni en entrée à l’arbre de décision. La simplification opérée permet que le parcours de l’arbre de décision s’interrompe à une profondeur plus faible qu’avec l’enregistrement initial PTi pour le poste de travail ; par conséquent, le nombre n simpl de postes de travail similaires identifiés dans la liste LPS par l’arbre de décision sur la base de l’enregistrement du poste de travail ainsi complété est généralement plus élevé que le nombre n de postes de travail similaires déterminé initialement. S242) Cas où le nombre n de postes similaires identifiés est trop élevé Dans certains cas à l’inverse, l’arbre de décision en sortie identifie un nombre n de postes de travail similaires trop élevé. Dans de tels cas, on veut donc réduire la liste des postes de travail similaires. Dans ce but, de préférence on collecte des informations supplémentaires concernant le poste de travail. Ces informations peuvent être demandées à la ou aux personne(s) occupant le poste de travail ; ou bien on faire faire appel à des sources de données supplémentaires : médecin du travail, ergonome,... L’enregistrement PTi_compl du poste de travail complété grâce à ces informations supplémentaires est alors fourni en entrée à l’arbre de décision. Ces informations complémentaires permettent de parcourir l’arbre de décision jusqu’à une profondeur plus grande ; par conséquent, le nombre n compl de postes de travail similaires identifiés dans la liste LPS par l’arbre de décision sur la base de l’enregistrement du poste de travail ainsi complété est normalement plus faible que le nombre n de postes de travail similaires déterminé initialement. Lorsque le nombre n de postes de travail similaires est dans la plage de valeurs souhaitée, l’algorithme se poursuit par l’étape S26. S26) Détermination d’une classe de risque pour le poste de travail considéré Lorsque le nombre de postes similaires identifiés est considéré comme acceptable, on réalise l’opération S26. Lors de l’opération S26, à partir de la liste LPS de postes de travail similaires, obtenue au nœud terminal atteint, la valeur y de la classe de risque est calculée. Cette valeur de classe de risque est une variable représentative du niveau de risque moyen des postes de travail de la liste d’enregistrements obtenue pour un nœud terminal. Elle peut être calculée par exemple en faisant la moyenne du niveau de risque des postes de travail de la liste de postes de travail similaires. Dans l’exemple présenté, la valeur obtenue pour le nœud terminal N5 (y=1) signifie un niveau de risque moyen très faible pour les enregistrements des postes de travail similaires au poste de travail considéré. Une fois que les opérations S10 et 20 ont été réalisées pour chacun des postes de travail, l’algorithme se poursuit avec l’opération S30 ( ). S30) Détermination de l’ordre de priorité pour les postes de travail Lors de l’opération S30, on détermine un ordre de priorité de traitement pour l’ensemble des postes de travail, en fonction des classes de risque déterminées pour chacun d’entre eux. S40) Détermination des modifications préférables pour les postes de travail On réalise alors pour chacun des postes de travail de l’ensemble des postes de travail (ou éventuellement seulement pour une partie d’entre eux), une opération (S40) durant laquelle on identifie la ou les modification(s) (préférables) à apporter aux postes de travail. L’ordre dans lequel les opérations S40 sont faites est fonction de l’ordre de priorité déterminé à l’opération S30. Par exemple, les opérations S40 sont faites dans l’ordre de priorité calculé à l’étape S30. L’opération S40 indiquée ci-dessus consiste à sélectionner une ou plusieurs modifications à apporter à un poste de travail, à partir de la liste LPS de postes de travail similaires à celui-ci établie lors de l’opération S20. L’opération S40 peut être réalisée en réalisant successivement les deux opérations S42 et S44 suivantes : Opération S42 : A partir de la liste LPS de postes de travail similaires, on établit tout d’abord une liste LME de modifications envisageables pour le poste de travail PTi. Cette liste LME peut par exemple comprendre l’ensemble des modifications apportées à l’un au moins des postes de travail de la liste LPS. Une modification envisageable pour le poste de travail peut aussi être une modification enregistrée dans la base de données BD en tant que modification envisageable pour un poste de travail type, correspondant au poste de travail considéré. Par exemple, la base de données peut comprendre comme poste de travail type, un poste de travail de type bureautique. Dans ce cas, les modifications envisageables enregistrées peuvent être : changer la hauteur de l’écran, changer l’agencement du siège et du plan de travail de manière à changer la position de travail de la personne, etc. La liste LME peut éventuellement inclure, pour chaque modification envisageable : - une proportion du nombre de fois où cette modification a été adoptée pour des postes de travail de la liste (c’est-à-dire : nombre de cas de mise en œuvre de la modification considérée / nombre de postes de travail de la liste LPS) ; et/ou - une baisse d’une ou plusieurs exposition(s) à un risque entraînée par la modification considérée. Opération S44 : parmi les modifications de la liste LME de modifications envisageables, on sélectionne une ou plusieurs modifications considérées comme préférables. Dans certains cas, le nombre de modifications envisageables listées dans la liste LME est assez faible. Dans ce cas, on peut éventuellement déterminer directement les modifications à apporter, sans phase d’optimisation préalable. Cependant, la plupart du temps, le nombre de modifications envisageables listé dans la liste LME est relativement grand. Dans ce cas, les modifications préférables peuvent être sélectionnées de deux manières. Suivant une première approche, les modifications sélectionnées comme préférables sont les modifications qui apparaissent le plus souvent parmi les modifications envisageables. Par exemple dans ce cas, l’étape S44 peut comporter les actions suivantes : - pour chaque modification de la liste LME de modifications envisageables, on calcule un nombre de fois où la modification a été apportée à un poste de travail de la liste (LPS) de postes de travail similaires ; - on sélectionne ladite au moins une modification sélectionnée comme étant une modification ou un ensemble de modifications la plus ou les plus fréquemment adoptée(s) pour le poste de travail, éventuellement compte tenu du métier effectué et/ou de caractéristique(s) individuelle(s) de la ou des personne(s) postée(s) au poste de travail. Suivant une deuxième approche, les modifications sélectionnées comme préférables sont identifiées de la manière suivante. Dans ce cas, la base de données BD comporte, pour chaque enregistrement de poste de travail, un niveau de risque NR(PTi) audit poste de travail PTi ou des données permettant de déterminer un niveau de risque (NR(PTi)) audit poste de travail (PTi). A l’étape S40 (et en particulier lorsqu’elle a lieu, comme dans l’exemple présenté, à l’étape S44), la ou les modifications préférables sont sélectionnées de manière à réduire ou à minimiser le niveau de risque (NR(PTi)) au poste de travail à améliorer. Concrètement, pour chaque modification Mj envisageable pour le poste de travail PTi, on calcule la baisse du niveau de risque ΔNRij obtenue lorsque la modification Mj considérée est réalisée au poste de travail à améliorer PTi de la manière suivante. On détermine d’abord le niveau de risque actuel NR(PTi) pour le poste de travail à améliorer PTi. On détermine ensuite le niveau de risque NR(PTij) du poste de travail PTij qui est le poste de travail PTi modifié en lui apportant la modification Mj envisagée. Le niveau de risque NR(PTij) peut être déterminé par exemple en fournissant en entrée à l’arbre de décision l’enregistrement PTij du poste de travail PTi après réalisation de la modification Mj : l’arbre de décision indique en sortie la liste des postes de travail PTk similaires au poste de travail modifié PTij. On calcule alors le niveau de risque NR(PTij) pour le poste de travail modifié comme étant le niveau de risque moyen des postes de travail PTk similaires au poste de travail modifié PTij. On calcule alors la baisse ΔNRij du niveau de risque pour le poste PTi comme étant égale à la différence : ΔNRij = NR(PTij) – NR(PTi). On détermine alors une liste LMP de modifications préférables, qui sont les modifications considérées comme étant à apporter en priorité au poste de travail considéré. Cette liste LMP de modifications préférables peut par exemple être établie comme étant la liste des modifications envisageables pour le poste de travail PTi pour lesquelles la baisse ΔNRij du niveau de risque pour le poste PTi est la plus grande (par exemple, est supérieure à un seuil, le seuil pouvant être prédéterminé ou déterminé de manière itérative comme étant la plus faible valeur de seuil pour laquelle le nombre de modifications préférables retenues est supérieur à un certain nombre minimal prédéterminé). S50) Réalisation des modifications On modifie alors le poste de travail PTi en réalisant alors une ou plusieurs des modifications préférables identifiées à l’étape S40. Grâce à la réalisation de cette ou de ces modifications, le poste de travail est généralement amélioré. Notamment, si les améliorations choisies ont été choisies de manière à réduire le niveau de risque, la réalisation de la ou des améliorations choisies au poste de travail fait diminuer le niveau de risque au poste de travail PTi. Mise à jour des informations Les modifications réalisées au poste de travail PTi sont alors enregistrées dans la base de données BD. L’algorithme reprend ensuite aux étapes A et B : La base de données globale BD est mise à jour, et l’arbre de décision AD est mis à jour. La méthode proposée ci-dessus permettant le choix de modifications à apporter à des postes de travail et la réalisation de ces modifications est mise en œuvre de préférence de manière répétée, par exemple à intervalles fixes. Deuxième mode de mise en œuvre : détermination directe des modifications à l’aide d’un modèle numérique préétabli Dans le premier mode de mise en œuvre présenté ci-dessus, le modèle prédictif comprend principalement un arbre de décision obtenu grâce à une base de données BD, comprenant des enregistrements de postes de travail existants, indiquant des modifications déjà apportées à ceux-ci. Il est apparu cependant que des modèles entraînés par apprentissage machine, en utilisant une base d’apprentissage comprenant des modifications déjà apportées à des postes de travail existants, peuvent également présenter des performances remarquables. Dans le deuxième mode de mise en œuvre, qui va maintenant être présenté, un modèle prédictif est configuré (entraîné) pour établir directement la liste de la ou des modifications préférables à apporter à un poste de travail PTi à améliorer. Cette liste est établie de manière directe à partir de l’enregistrement du poste de travail considéré, c’est-à-dire sans qu’il soit nécessaire d’identifier préalablement une liste de postes de travail similaires au poste de travail considéré. La procédure à suivre pour identifier et réaliser des modifications pour un ensemble de postes de travail est la suivante : Etape préliminaire : Etablissement du modèle prédictif Un modèle prédictif configuré pour fournir en sortie une liste de modifications préférables à apporter à un poste de travail PTi à améliorer, à partir de l’enregistrement de ce poste de travail, est établi. Ce modèle prédictif peut être réalisé sous la forme d’un réseau de neurones. Ce réseau peut notamment être un réseau de type « Perceptron multi-couches » (Multi-layer Perceptron (MLP)). La configuration suivante peut par exemple être adoptée pour le réseau de neurones : une couche d'entrée comprenant un nombre de neurones égal au nombre de paramètres d’entrée ; une couche ou éventuellement deux couches intermédiaire(s) ; et une couche de sortie comprenant un nombre de neurones égal au nombre de classes de sorties. Pour l’entraînement de ce réseau de neurones, on peut préparer une base de données d’entraînement de la manière suivante. Pour un certain nombre de postes de travail existants, pour chaque poste de travail (chacun étant défini par un enregistrement de poste de travail, avant réalisation des modifications), on détermine la liste des modifications ayant été apportées au poste de travail considéré. Cette liste de modifications réalisées constitue la sortie souhaitée du modèle (‘ground truth data’) pour le poste de travail considéré. Ainsi dans ce mode de mise en oeuvre, la base de données d’entraînement comporte des données associant un enregistrement pour un poste de travail existant et une ou des modifications ayant été apportées à ce poste de travail. On entraîne alors le modèle à fournir en sortie les modifications réalisées, pour chacun des postes de travail pris en compte dans la base de données d’entraînement. La fonction de coût utilisée pour l’entraînement peut être toute fonction permettant de minimiser l’écart entre la sortie effective du modèle et la sortie souhaitée du modèle. Après entraînement, le modèle ainsi entraîné peut être utilisé pour mettre en œuvre la méthode ci-dessous, conformément à la présente divulgation. Identification et réalisation de modification(s) pour un ensemble de postes de travail Pour un ensemble de postes de travail PTi devant être améliorés, les modifications préférables sont alors déterminées et réalisées de la manière suivante ( ) : La première étape est une étape S110 de saisie des données, qui est réalisée pour chacun des postes de travail de la même manière que l’étape S10 du premier mode de réalisation. Ensuite, l’étape S120 suivante est réalisée pour chacun des postes de travail : S120) on fournit en entrée l’enregistrement du poste de travail à améliorer (ou une partie des données de cet enregistrement) ; cet enregistrement est alors traité par le modèle prédictif : celui-ci fournit en sortie une liste de modifications considérées comme préférables pour le poste de travail considéré PTi. Sur la base de cette liste, pour chacun des postes de travail, la ou les modifications identifiées comme préférables à l’étape S120 pour le poste de travail considéré sont réalisées, au cours d’une opération S130 similaire à l’opération S50 du premier mode de réalisation. Ensuite, les opérations de mise à jour sont réalisées : L’opération A de mise à jour de la base de données est réalisée de la même manière que pour le premier mode de réalisation. L’opération B, dans le deuxième mode de réalisation, consiste à mettre à jour le modèle prédictif. Cette mise à jour peut consister en une nouvelle séance d’apprentissage pour le modèle prédictif, sur la base d’une base de données mise à jour en prenant en compte dans celle-ci les informations ajoutées à la base de données. Méthode d’identification d’au moins une modification à apporter à un poste de travail à améliorer, ledit poste de travail étant prévu pour accueillir au moins une personne pour y exercer une activité professionnelle ; la méthode comprenant les opérations suivantes : on transmet à un ordinateur un enregistrement de poste de travail comprenant une pluralité de caractéristiques du poste de travail à améliorer ; sur la base de l’enregistrement du poste de travail, à l’aide d’un modèle prédictif mis en œuvre par l’ordinateur, on identifie au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer ; le modèle prédictif étant configuré de manière à indiquer en sortie ladite au moins une modification à apporter au poste de travail en fonction de modifications déjà apportées à des postes de travail existants S50) on réalise ladite au moins une modification à apporter . Méthode d’identification selon la revendication 1, dans laquelle le modèle prédictif est configuré de manière à indiquer en sortie ladite au moins une modification à apporter au poste de travail en fonction de modifications déjà apportées à des postes de travail existants, en prenant en compte au moins une caractéristique individuelle de ladite au moins une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail ; et l’identification de ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer est réalisée en prenant en compte au moins une caractéristique individuelle de ladite au moins une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail. Méthode d’identification selon la revendication 1 ou 2, dans laquelle lesdites modifications déjà apportées à des postes de travail existants sont des modifications apportées à des postes de travail similaires au poste de travail à améliorer. Méthode d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans laquelle le modèle prédictif comprend un arbre de décision (AD), et l’identification de ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer est réalisée en parcourant l’arbre de décision (AD). Méthode d’identification selon la revendication 4, suivant laquelle lors du parcours de l’arbre de décision, au moins un choix est fondé sur une variable de risque choisie parmi une fréquence d’occurrence (F), une gravité (G), un dommage (DO) et une détectabilité (DE) d’un sinistre affectant une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail. Méthode d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans laquelle le modèle prédictif est configuré en utilisant une base de données (BD) comprenant des enregistrements de postes de travail, lesdits enregistrements comprenant des valeurs de variables de risques ; une valeur d’au moins une variable de risque étant enregistrée sous forme d’un élément d’une suite de Fibonacci, ou étant associée à une chaine de caractères. Méthode d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans laquelle l’identification de ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer comporte les opérations suivantes : S20) à l’aide du modèle prédictif (AD), on détermine une liste (LPS) de postes de travail similaires au poste de travail à améliorer ; S40) on sélectionne ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à partir de ladite liste (LPS) de postes de travail similaires. Méthode d’identification selon la revendication 7, dans laquelle l’opération S40) comporte les opérations suivantes : S42) à partir de la liste (LPS) de postes de travail similaires, on détermine une liste (LME) de modifications envisageables ; S44) parmi les modifications de la liste (LME) de modifications envisageables, on sélectionne ladite au moins une modification à apporter au poste de travail. Méthode d’identification selon la revendication 8, dans laquelle l’opération S44) comporte les actions suivantes : - pour chaque modification de la liste (LME) de modifications envisageables, on calcule un nombre de fois où la modification a été apportée à un poste de travail de la liste (LPS) de postes de travail similaires ; - ladite au moins une modification à apporter au poste de travail est sélectionnée comme étant une modification ou un ensemble de modifications la plus ou les plus fréquemment adoptée(s) pour le poste de travail, éventuellement compte tenu de l’activité professionnelle et/ou de caractéristique(s) individuelle(s) de ladite au moins une personne exerçant son activité professionnelle au poste de travail. Méthode d’identification selon la revendication 4 et l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans laquelle l’arbre de décision prend en compte, comme variable finale, un niveau de risque (NR(PTi)) aux postes de travail (PTi); et ladite au moins une modification à apporter au poste de travail est sélectionnée de manière à réduire ou à minimiser un niveau de risque (NR(PTi)) au poste de travail à améliorer. Méthode d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans laquelle le modèle prédictif comprend un modèle entraîné par apprentissage machine à prédire des modifications ayant été apportées à des postes de travail existants. Méthode d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans laquelle le modèle prédictif comprend un modèle entraîné par apprentissage machine à identifier ladite au moins une modification à apporter au poste de travail à améliorer de manière à réduire un niveau de risque au poste de travail à améliorer. Méthode d’identification de modifications à apporter à un ensemble de postes de travail à améliorer, dans laquelle on identifie des modifications à apporter aux postes de travail en mettant en œuvre une méthode d’identification suivant l’une quelconque des revendications 1 à 12 pour chacun des postes de travail ; et, lors de la mise en œuvre de ladite méthode, on réalise les opérations suivantes : pour chacun des postes de travail, S20) à l’aide du modèle prédictif (AD), on détermine une liste de postes de travail similaires au poste de travail considéré ; la détermination de ladite liste de postes de travail similaires comprenant une opération S26) dans laquelle on détermine une classe de risque (y) pour le poste de travail considéré, à partir des niveaux de risque des postes de travail de ladite liste de postes de travail similaires ; et S30) on détermine un ordre de priorité de traitement pour les postes de travail, en fonction des classes de risque déterminées ; puis, on réalise les opérations S40) d’identification de ladite au moins une modification à apporter, pour les postes de travail, en fonction de l’ordre de priorité déterminé à l’opération S30). Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur, amènent ledit au moins un processeur à exécuter les opérations d’une méthode d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 13. Support de stockage non-volatile lisible par ordinateur, sur lequel est stocké le programme d'ordinateur selon la revendication 14. Dispositif (10) d’identification comprenant au moins un processeur, ainsi qu’un support de stockage selon la revendication 15.