Une partie importante des
activités d'hygiène du travail concerne la mesure des niveaux d'exposition des
travailleurs. Une variabilité spatiale et temporelle considérable est
habituellement observée dans la plupart des études de l’évaluation de
l'exposition, souvent avec des écarts décuplés dans l'intensité de l'exposition
pour des conditions apparemment similaires. Cela a toujours représenté un défi
important pour l'interprétation des niveaux mesurés en comparaison avec les valeurs
limites d'exposition professionnelle (VLE). Progressivement développé au cours
des deux dernières décennies, il existe désormais un cadre d'analyse qui fait
consensus concernant les niveaux d'exposition et leur comparaison aux VLE. Dans
ce cadre, les niveaux d'exposition sont considérés suivre, au moins
approximativement, une distribution log-normale. Plusieurs paramètres de la
distribution sous-jacente, réputés associés à un risque sanitaire sont estimés
à partir d'un certain nombre de mesures et comparés à la VLE.
Ces développements, bien que permettant une meilleure évaluation des risques
par rapport aux approches historiques, n'ont pas été largement adoptés par les
hygiénistes du travail. Ils impliquent des notions de statistiques généralement
non enseignées dans les programmes d'études traditionnels. Du reste, ils
exigent des calculs généralement indisponibles dans les outils communs tels que
les calculatrices ou les tableurs. Alors que certains outils spécifiques ont
été développés au fil des ans généralement par bénévolat, la plupart font
défaut sous plusieurs aspects, que ce soient l'accessibilité, les
fonctionnalités, la convivialité ou la complexité. En outre, l'incertitude des
estimations des paramètres a surtout été prise en compte par des tests
d'hypothèse formels ou le calcul d’intervalles de confiance, dont les résultats
ne sont pas facilement compris par les décideurs, ce qui entrave la capacité
des praticiens à communiquer efficacement le risque. Enfin, les outils
disponibles sont des applications autonomes, ne se prêtant pas facilement à
l'intégration au sein d'une structure de gestion de données existante.
Webexpo vise à améliorer les pratiques actuelles dans l'interprétation des
données d'exposition professionnelle par la création d'une bibliothèque de
solutions algorithmiques à des questions fréquemment posées d'évaluation des
risques en hygiène du travail. La plupart de ces questions nécessitent
l'estimation des paramètres d'une ou plusieurs distributions. Cela sera réalisé
sur la base des statistiques bayésiennes qui permettent d'apporter des réponses
en termes probabilistes (p. ex. quelles sont les chances que...?), de
faciliter la communication du risque, et permettent d'aborder des questions
méthodologiques traditionnellement rarement prises en compte, telles que les
données non détectées, une préoccupation croissante. La liste des questions à
résoudre sera établie par consensus avec un groupe d'experts internationaux. En
bref, nous envisageons quatre principaux modèles d'exposition pour l'estimation
bayésienne :
1.
Estimation
des paramètres d'une distribution. Ceci est l'approche traditionnelle du groupe
homogène d'exposition. Les mesures sont réputées provenir d'une distribution
des expositions partagées par un groupe de travailleurs. À titre
d'illustration, ce modèle permettra de répondre à la question : quelle est
la probabilité que les expositions non mesurées pour ce groupe dépassent la VLE
plus de 5 % du temps?
2.
Estimation
des paramètres d'un modèle impliquant une hiérarchie à un niveau. Ce modèle
étend le 1er modèle en permettant d'estimer dans quelle mesure un
groupe de travailleurs partage ou non des expositions similaires. La
variabilité globale de l'exposition est divisée en deux : la variabilité
individuelle et celle entre les travailleurs. Il est possible d'évaluer le
risque de groupe, mais également si certains travailleurs individuels peuvent courir
un risque plus élevé que le groupe. À titre d'illustration, ce modèle permettra
de répondre à la question : bien que l'exposition de groupe semble acceptable,
quelle est la probabilité qu'un travailleur choisi au hasard puisse subir une
exposition dépassant la VLE plus que 5 % du temps?
3.
Estimation
des paramètres d'un modèle où la distribution de l'exposition est affectée par
un facteur externe. Cela permettra d'évaluer p. ex. dans quelle mesure une
intervention pour maîtriser l'exposition a été couronnée de succès, ou si
l'exposition dépend de tâches spécifiques. À titre d'illustration, ce modèle
permettra de répondre à la question : quelle est la probabilité que cette
intervention réduise l'exposition de moitié?
4.
Estimation
des paramètres d'un modèle combinant les situations 2 et 3. Cela
constituera le modèle le plus complexe. À titre d'illustration, ce modèle
permettra de répondre à la question : quelle est la probabilité qu'un
travailleur choisi au hasard et effectuant la tâche A puisse subir une exposition
dépassant la VLE deux fois plus souvent qu’un travailleur choisi au hasard et
effectuant la tâche B?
Chacun des modèles précédents, estimés à la fois pour les distributions log-normale
et normale, comprendra plusieurs modules pour permettre un maximum de flexibilité
pour les futurs utilisateurs des algorithmes :
1.
Un module de
saisie des données;
2.
un module
pour estimer les paramètres de la distribution (le module d'estimation
bayésienne de base) ;
3.
un module d'interprétation
des données numériques;
4.
un module de
génération de graphiques;
5.
un module
permettant de compléter les données de mesure avec des informations externes,
telles que les opinions d'experts recueillies auparavant.
Des experts internationaux ainsi qu'un panel de praticiens seront consultés
pour enrichir les fonctionnalités de base incluses et fournir des commentaires
et des suggestions sur la façon de communiquer le plus efficacement l'incertitude
statistique auprès de non-statisticiens.
Le produit livrable du projet sera une bibliothèque d'algorithmes écrits en
plusieurs langages de programmation pour répondre à divers usages :
langage statistique, langage Web et langage destiné aux applications hors ligne
autonomes. Le code source et la documentation seront accessibles publiquement
afin de permettre aux utilisateurs de créer leurs propres applications. En
outre, dans un deuxième projet distinct de transfert de connaissances, la
bibliothèque sera utilisée comme base pour la création d'une application Web
gratuite.
Le projet Webexpo fournira
ultimement à la communauté des hygiénistes du travail une boîte à outils
complète pour l'interprétation des données d'exposition professionnelle, incluant
la possibilité pour les utilisateurs de développer ou d'adapter leur propre
logiciel au lieu d’en utiliser un nouveau. L’architecture de la boîte à outils
sera le résultat d'un large consensus sur les fonctionnalités les plus utiles
et les différents outils seront tous basés sur le même puissant moteur de
calcul.
Webexpo est financé de 2015 à 2018
par l'Institut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travail.