Dans une situation de travail sur une machine d'assemblage automatisée, des dérives techniques en cours de fonctionnement peuvent conduire à des dysfonctionnements de la machine. Ces dysfonctionnements peuvent amener l'opérateur supervisant la machine à s'adapter et à réagir pour réduire l'effet de ces dérives techniques sur le reste de la situation de travail. Pour répondre à ces dysfonctionnements, l'opérateur peut s'exposer à des phénomènes dangereux et donc être en situation de danger. (Lamy & Perrin, 2020) ont montré la faisabilité d'identifier ce type de situation potentiellement dangereuse en observant la situation de travail. Nous proposons ici une méthode appelée Working Situation Health Monitoring (WSHM). L'objectif de cette méthode est d'identifier ces situations potentiellement dangereuses en analysant la dérive potentielle des situations de travail et de suivre l'émergence des situations potentiellement dangereuses à l'aide des données d'équipement et de production. Elle se compose de trois étapes : premièrement, nous modélisons la situation de travail étudiée pour caractériser la situation de travail nominale ; deuxièmement, nous analysons les relations de cause à effet entre les dérives potentielles du procédé, les réponses potentielles des opérateurs et les situations potentiellement dangereuses ; et troisièmement, nous construisons un indicateur de santé de la situation de travail à partir de la connaissance des situations potentiellement dangereuses identifiées dans la deuxième étape et par les données de l'équipement. Cet article présente également l'application de la méthode à une étude de cas (une machine d'assemblage automatisée à vocation pédagogique).