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Journal Articles Rapport Scientifique INERIS Year : 2007

Human factors in bayesian tools

De l’humain dans le bayésien

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Abstract

Risk analysis of industrial systems has to include not only technical but also human and organisational factors. EDF (Electricité de France) and INERIS are presently developing a tool for "transverse" risk analysis that considers these three dimensions. We have chosen a Bayesian network as the basic tool for this development. A conceptual framework is proposed, based on the System-Action- Management principles developed by Paté-Cornell and Murphy. Consisting of three layers, it includes the technical level through a ”bow-tie” developed within the European ARAMIS project, human interventions - considered as major contributions to safety barriers - and organisational factors, which are studied at a global level. Simultaneously, a classification of the main sources of uncertainty is suggested, which is adapted to our approach. Specific recommendations are made, related to the global modelling approach of the industrial system and to the practical use of Bayesian networks. The final goal is to assess safety barriers in their environment, by providing probabilistic estimations that are able to help decision makers. We aim to apply this approach to a concrete industrial problematic, including interviews with key players in the plant in question.
Le programme de recherche DIRIS, mené en collaboration avec EDF R&D (Département Maîtrise des Risques Industriels), a pour objectif principal de permettre une analyse de risques dite « transverse » d’un système industriel en incluant son environnement humain et organisationnel, en plus des facteurs techniques, via un « réseau bayésien ». également appelés « diagrammes d’influence », les réseaux bayésiens sont des outils très intéressants à exploiter dans le cadre de l’analyse des risques, car ils peuvent représenter les relations de dépendance entre différents éléments ainsi que les probabilités associées, le tout via un support graphique. Ils permettent donc d’élargir la notion d’arbre des défaillances et d’estimer la probabilité d’occurrence de différents scénarios d’accident tout en intégrant la complexité de l’ensemble du système industriel. Cette complexité se caractérise par de nombreuses interactions entre les éléments du système et par une dynamique propre, soit l’aspect évolutif et adaptatif de l’organisation. Le réseau bayésien permet, par exemple, de traiter plus rigoureusement des causes liées et incontournables dans l’analyse des systèmes organisationnels. Plus largement, l’objet de notre programme de recherche est d’intégrer des facteurs humains et organisationnels, telles la gestion du REX (retour d’expérience), les stratégies de maintenance, la gestion des procédures. Nous avons prédéfini un cadre général, ou schéma conceptuel, structuré en trois niveaux principaux. Une grande souplesse à l’intérieur de ces niveaux est affirmée, et la construction du modèle est basée sur l’environnement réel du système à risque - approche cas par cas. Le niveau 1 est focalisé sur les éléments techniques, il s’agit d’un premier réseau bayésien élaboré comme un diagramme en « noeud papillon » et représentant les scénarios accidentels : ce mode de représentation, centré sur un ERC (Événement Redouté Central), est construit selon les règles précisées par le projet européen ARAMIS, à partir d’une analyse de risques classique (de type APR ou HAZOP). à partir de l’approche développée par Paté-Cornell et en cohérence avec les approches existant au sein d’EDF comme de l’INERIS, nous avons complété par deux niveaux d’influences supplémentaires : - au niveau 2, les décisions et actions individuelles : l’humain peut ici être considéré comme initiateur d’un événement indésirable (exemple : erreur humaine), comme acteur direct ou indirect sur le bon fonctionnement d’une barrière (exemple : application d’une procédure d’urgence, ou encore action de maintenance) ; - au niveau 3, les facteurs managériaux et organisationnels : ceux-ci traitent des processus relatifs à l’organisation, aux moyens qu’elle met en place ou aux contraintes qu’elle génère (exemple : formation, pression de production).
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Dates and versions

ineris-01869090 , version 1 (06-09-2018)

Identifiers

  • HAL Id : ineris-01869090 , version 1

Cite

Régis Farret. De l’humain dans le bayésien. Rapport Scientifique INERIS, 2007, 2006-2007, pp.58-59. ⟨ineris-01869090⟩

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