Mémoire Online: Caractérisation de l’incertitude dans les différentes phases d’analyse et évaluation des risques

Mémoire online application des techniques de l’intelligence artificielle aux problèmes de gestion des risques industriels, tutoriel & rapport PDF.

État de l’art sur les incertitudes en analyse et évaluation des risques industriels

Introduction

L’évaluation quantitative des risques (QRA), appelée aussi l’évaluation probabiliste des risques, consiste à identifier tous les scénarios possibles pouvant conduire à des événements indésirables, à évaluer la gravité de leurs conséquences et à calculer leurs probabilités d’occurrence et les évaluer par rapport aux critères d’acceptabilité établis au préalable.
Or un problème crucial, auquel les analystes de risques sont confrontés, s’impose est celui de la crédibilité et l’utilisation des résultats obtenus. En effet, il s’agit de savoir comment traiter les incertitudes liées aux différentes étapes du processus d’évaluation des risques (Abr, 02), (Kum, 07), (Ave, 11), et comment les prendre en considération à des fins de prise de décision qui est la finalité du processus de gestion des risques.

Dans l’étape évaluation des risques, l’erreur de mesure et l’incertitude surgissent en raison de la limitation de l’outil de mesure, de la procédure de mesure, et de la personne effectuant la mesure (Nai, 04). La complexité de système augmente l’incertitude, puisque les modèles théoriques et empiriques ne prennent pas en considération certains phénomènes pertinents,y compris leurs régimes, les mécanismes et les valeurs des paramètres, et peuvent être basés sur un large éventail d’hypothèses sujettes à l’incertitude (Zad, 73), (Lee, 96), (Muh, 04). En outre, les conditions de fonctionnement et l’exploitation des systèmes changent constamment.

Les données historiques sur la fréquence de défaillance du système et de sa défense sont rares. Un exemple typique est celui les systèmes instrumentés de sécurité (SIS) fonctionnant en mode faible demande qui est le mode le plus commun dans les processus (Sal, O8). Les demandes ou sollicitations pour activer une fonction instrumentée de sécurité d’un SIS sont des événements rares (moins d’une fois par an) et les composants d’un SIS n’avaient pas fonctionné assez longtemps pour fournir des données fiables sur leurs défaillances. Ainsi, l’utilisation des expériences historiques n’est pas évidente dans le traitement de ces taux de défaillances (Lee, 96), (Abr, 02), (Ave, 08).
Certaines hypothèses sont utilisées dans l’établissement des scores de risque lorsque les données statistiques ne sont pas fiables ou non disponibles, «le risque augmente l’incertitude» en est la plus connue. C’est une approche conservatrice exigeant que le risque soit surestimé en supposant des conditions défavorables.

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