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Modèles probabilistes d’évaluation des risques et aide à la décision

Nous travaillons au développement de nouveaux modèles d'évaluation probabilistes des risques suffisamment puissants pour prendre en compte la complexité des systèmes et des phénomènes étudiés, ainsi qu'aux méthodologies de prise de décision associées (analyse de sensibilité, détermination et évaluation d'indicateurs de risque pertinents, hiérarchisation des composants pour la maintenance, ...). Il s'agit par exemple d'étendre les modèles classiques pour prendre en compte les dépendances (parfois masquées) entre composants et sous-systèmes (défaillances de cause commune, dépendances fonctionnelles, …) Les recherches sur la thématique de l’évaluation probabiliste des risques portent aussi bien sur la modélisation que sur les méthodes de prise de décision associées.

Ces travaux concernent principalement les systèmes technologiques, mais l’approche peut se généraliser aux processus opérationnels en général et à l’analyse de leur comportement dynamique et de leurs dysfonctionnements. Les systèmes logistiques, dans leurs formes d’organisation stratégiques, et compte tenu des enjeux en termes de compétitivité constituent un terrain d’application intéressant et d’actualité. Pour cette application aux processus organisationnels, la recherche se concentre sur trois points :

  • la définition d’indicateurs sur l’aptitude des processus à remplir leurs objectifs. Il s’agit de mesures probabilistes.
  • l’explicitation de la relation en effets et cause, de manière hiérarchique et descendante, depuis les indicateurs de résultats jusqu’aux indicateurs de processus les plus proches des variables d’actions
  • la mise au point d’un simulateur pour des modèles à base de réseau de Petri à file d’attente (QPN) pour obtenir des estimations statistiques par des méthodes de type Monte Carlo.

Ces travaux de recherche devraient donner lieu à des collaborations, déjà en cours pour certaines d’entre elles, avec plusieurs laboratoires universitaires et en partenariat avec des industriels : LAPS Université de Bordeaux I (Y. Dutuit), Institut de Mathématiques de Luminy – CNRS (A. Rauzy), Laboratoire de Conduite et Fiabilité des Réacteurs – CEA (N. Devictor), EDF R&D Département Management des Risques Industriels (D. Vasseur, S. Laroche), DM2S/SERMA – CEA (M. Eid), FC-Lab– CEA (W. Charon, R. Kouta).