La "Santé-Sécurité au Travail" (SST) est au coeur 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.
Apports des ontologies à la création de bases de connaissances pour la maîtrise des conformités légales en santé et sécurité au travail