Data-driven Inspection
Data-driven Inspection, une initiative du SPF Emploi, Travail et Concertation sociale
L’exploitation des données rend les inspections plus ciblées, plus efficaces et plus impactantes.
Cette initiative modernise l’Inspection du travail (Contrôle des lois sociales – CLS et Contrôle du bien-être au travail – CBE) en introduisant un système d’inspection fondé sur les données, adaptatif et auto-apprenant. Celui-ci remplace le modèle traditionnel basé sur des échantillonnages statiques, des données historiques et une programmation fixe.
Le focus passe d’échantillons statiques à un système d’inspection intelligent. Au lieu de méthodes figées, le modèle utilise l’IA pour analyser les risques et prioriser les inspections de manière ciblée. Cela permet d’éviter la surinspection et de faire évoluer l’inspection vers un processus d’apprentissage continu, en combinant des inspections exploratoires et répressives.
Le machine learning classe et catégorise les employeurs selon leur niveau de risque, en veillant à l’explicabilité et à l’utilisation de sources de données variées. Un outil interactif aide les inspecteurs à explorer efficacement leur secteur.
Cette approche progressive, fondée sur l’analyse et le retour d’expérience, renforce une culture d’apprentissage et d’innovation. Le résultat va au-delà de la simple digitalisation : il s’agit d’une transformation en profondeur du travail d’inspection, avec une efficacité accrue et un impact sociétal renforcé.
