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Les fondements des approches fréquentielle et bayésienne - Applications à la maîtrise du risque industriel

Henri Procaccia

Lanalyse du risque industriel consiste à évaluer la probabilité doccurrence dun évènement redouté, et les conséquences quil induit. Pour évaluer cette probabilité, on a longtemps utilisé la démarche statistique fréquentielle. Dans cette démarche, le paramètre que lon recherche est une quantité fixe dont la valeur est inconnue. Le degré de croyance attribué à cette valeur est élaboré à partir de lanalyse de la fréquence des observations du retour dexpérience. Pour cette raison, elle est considérée comme une approche objective. Mais cette démarche a ses limites. Dune part elle nécessite le recueil dun nombre important dobservations afin de limiter lincertitude sur la probabilité recherchée, dautre part, elle suppose que le futur est limage du passé, elle nest donc pas représentative des installations qui subissent des modifications. Enfin elle nest pas rigoureuse sur le plan mathématique : on démontre que lestimateur probabiliste que lon cherche à évaluer dépend de la procédure dessai qui a généré le retour dexpérience, et que lintervalle de confiance qui caractérise son incertitude possède des bornes qui sont aléatoires, de sorte que lon est jamais certain dêtre conservatif dans lanalyse du risque associé à une installation industrielle particulière. La démarche bayésienne, quant à elle, est basée sur le principe de la probabilité subjective. Elle prend en compte toutes les connaissances disponibles pour réaliser une étude de risque : le retour dexpérience bien entendu, mais aussi, et, en particulier, lexpertise qui peut amender, confirmer ou infirmer les observations statistiques. Dans ces conditions il nest plus nécessaire quelles soient nombreuses pour les exploiter, et il devient possible de prendre en compte leffet des éventuelles modifications. On démontre en outre, que la démarche bayésienne est totalement rigoureuse sur le plan mathématique. Cest aussi une démarche décisionnelle dans ces principes. Elle ne présente aucun problème de calcul lorsque les paramètres de fiabilité recherchés sont constants, grâce au principe de conjugaison. Par contre elle nécessite lutilisation de logiciels lorsque ces paramètres sont variables avec le temps. Une autre difficulté consiste à recueillir, analyser et modéliser lexpertise. Cet ouvrage effectue grâce à une approche originale, une comparaison systématique des avantages, des liens, et des difficultés associés aux démarches fréquentielle et bayésienne, et démontre que la première nest finalement quun cas particulier de la seconde, ce que bien souvent les utilisateurs ignorent.

Les fondements des approches fréquentielle et bayésienne : applications à la maîtrise du risque industriel - Bibliotheque de l'Institut des Risques Majeurs (IRMa)

2.74 MB Taille du fichier
9782743010249 ISBN
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