✦ Cadrage IA
Le Cadrage RI assisté par IA accélère le pré-remplissage des analyses en générant automatiquement des scénarios à partir d'une description textuelle de votre installation. C'est une étape optionnelle mais efficace avant de démarrer les pages d'analyse.
Configuration IA
Avant toute génération, renseignez deux paramètres dans le bloc ⚙ Configuration IA :
Moteur IA — configuré une fois pour toute l'application sur /gestion/ia (voir Configuration IA), parmi 8 moteurs disponibles : Gemini, Claude, Mistral, Groq, HuggingFace, OpenRouter, Ollama (modèle local, aucune donnée sortante) et un fournisseur personnalisé. Les plus utilisés pour le Cadrage RI :
- Gemini Flash/Pro (Google) — recommandé pour les grandes listes de scénarios ; gratuit avec quota généreux
- Claude Haiku/Sonnet (Anthropic) — meilleure qualité de raisonnement, nécessite un compte Anthropic payant
- Ollama (local) — pour un contexte sensible, exécute le modèle sur votre poste sans clé API ni donnée sortante
Clé API — saisissez votre clé dans le champ mot de passe. La clé est stockée localement dans votre navigateur (jamais envoyée aux serveurs EasyRisk).
Obtenir une clé Gemini gratuite
- Rendez-vous sur aistudio.google.com
- Connectez-vous avec un compte Google
- Cliquez sur Get API key → Create API key
- Copiez la clé (commence par
AIza…) et collez-la dans le champ Clé API - Le quota gratuit est largement suffisant pour une étude complète (des centaines de générations/jour)
Aucune carte bancaire requise pour le plan gratuit.
Obtenir une clé Claude (Anthropic)
- Rendez-vous sur console.anthropic.com
- Créez un compte et ajoutez un mode de paiement (facturation à l'usage)
- Dans API Keys, cliquez Create Key
- Copiez la clé (commence par
sk-ant-…)
Le coût typique pour une étude RI complète (APR + AMDEC + HAZOP) est de l'ordre de quelques centimes avec Haiku.
Onglets de méthodes
Sélectionnez la méthode à pré-remplir :
| Onglet | Statut | Ce qui est généré |
|---|---|---|
| ⚙ APR Physique | Disponible | Scénarios APR (danger, événement redouté, causes, conséquences, mesures) |
| ☣ APR Étude de Dangers | Disponible | Scénarios EDD (ERC, phénomènes dangereux, MMR, cotation PIGC) |
| 🔩 AMDEC | Disponible | Modes de défaillance par composant (effets, causes, cotation G/O/D) |
| 📋 HAZOP | Disponible | Déviations par nœud et mot-clé (causes, conséquences, mesures) |
| 📊 LOPA | Disponible | Scénarios LOPA avec IPL et PFD estimés |
| 🔷 BowTie | Bientôt | (en développement) |
| 🌳 Arbre défaillances | Bientôt | (en développement) |
Fiche de description
Chaque onglet propose une fiche téléchargeable (.txt) listant les rubriques à renseigner pour maximiser la qualité de la génération :
- ⬇ Télécharger la fiche — récupère le modèle de fiche structurée pour la méthode active
- Charger exemple [méthode] — insère un exemple complet prérempli pour tester la génération sans données réelles
- Effacer — vide la zone de texte
Renseignez au minimum 400 caractères dans la zone de description (indicateur affiché en bas de la zone) — en dessous, l'IA manque de contexte et produit des scénarios génériques.
Zone de description
Collez ou tapez la description de votre installation dans la zone de texte. Vous pouvez utiliser :
- Le contenu de la fiche téléchargée (rubriques renseignées)
- Un extrait de rapport d'étude existant
- Une description libre en langage naturel
Lancer la génération
- Cliquez sur ✦ Analyser et pré-remplir — [Méthode]
- Une boîte de confirmation apparaît — elle rappelle que les scénarios générés seront ajoutés aux données existantes (rien n'est effacé)
- Cliquez Lancer l'import pour confirmer
- La génération prend 10 à 60 secondes selon le moteur et la longueur de la description (un compteur est affiché)
- En cas de succès, un résumé d'import s'affiche avec le nombre de scénarios créés et un lien direct vers la page dédiée
Confidentialité
Le texte de la zone de description est envoyé au service IA choisi (sauf avec Ollama, où il ne quitte pas votre poste). Ne collez pas de données personnelles réelles, de secrets industriels sensibles ou d'informations sous NDA dans un contexte de démonstration.
Après la génération
Naviguez vers la page de la méthode pour réviser les scénarios importés :
- Complétez les champs vides ou incomplets
- Corrigez les cotations si elles ne correspondent pas aux métriques du projet
- Supprimez les scénarios non pertinents
- Ajoutez les scénarios spécifiques que l'IA n'aurait pas couverts
Qualité de génération
Plus la description est précise (équipements nommés, pressions, températures, matières, barrières existantes), meilleurs sont les scénarios. L'exemple fourni dans chaque onglet illustre le niveau de détail attendu.