Exemple de la recherche des causes racines de l’accident du vol China Airlines 120
Méthodes d'analyse des causes racines des défaillances

Cet article présente une introduction aux différentes méthodes les plus utilisées pour rechercher les causes racines des défaillances techniques de procédés industriels. En effet, pour des défaillances qui ont des conséquences critiques pour la disponibilité des installations industrielles, il est indispensable d’identifier leurs causes racines afin de pouvoir les éliminer. Dans la mesure où il n’existe pas de norme internationale préconisant la terminologie et la démarche de la recherche des causes racines de défaillances techniques (RCFA : Root Cause Failure Analysis), la première section présentera et précisera les différentes notions de causes racines et de défaillances. La seule norme sur les causes racines au sens large a été publiée en 2015 par la CEI dans le document IEC62740 – Root cause analysis (RCA) – Analyse de cause initiale (RCA). Dans cet article le terme « cause racine » sera employé en lieu et place de « cause initiale ». Une classification des différentes causes (techniques, organisationnelles et facteurs humains) sera également proposée. La méthode RCFA étant par définition une méthode déductive qui détermine la cause racine à partir des symptômes, cette section sera consacrée à la définition de la notion de causalité et présentera les méthodes de descriptions hiérarchiques et arborescentes des procédés industriels indispensables pour représenter graphiquement la chaîne de causalité. Elle insistera sur la nécessité d’identifier le niveau associé à une cause racine qui dépend de la politique de maintenance retenue (échange standard ou réparation in situ). Pour illustrer les démarches susceptibles d’être mises en œuvre, la procédure suivie par les enquêteurs pour connaître la cause racine qui a conduit à l’incendie et à l’explosion au sol du Boeing 737 du vol 120 la China Airlines en 2007 sera présentée dans la deuxième section. Le rapport des enquêteurs du Japan Transport Safety Board a permis d’identifier la cause primaire due à une erreur humaine et liée à une erreur de conception. Dans la suite de cet article, cet exemple servira d’illustration pour présenter les principes des méthodes et outils détaillés dans la troisième section. Cette troisième section rappellera que la RCFA ne concerne que des analyses « post-mortem » relatives à une défaillance qui vient d’être constatée. Ensuite, pour faciliter la recherche des causes racines, des arbres logiques seront proposés ainsi qu’une typologie détaillée. Un inventaire des informations à réunir au préalable pour mettre en œuvre les outils de recherche de la cause racine sera dressé. Cette section présentera les outils à base de jugement collectif d’experts tels que le brainstorming et la méthode Delphi en insistant sur le fait qu’elles permettent d’avoir un consensus sur la nature de la cause racine. Ensuite, elle décrira les outils issus du domaine de la qualité : les méthodes QQOQQCP, des 5 pourquoi (5P) et d’Ishikawa. Comme la discipline de la sûreté de fonctionnement propose une panoplie très étendue de méthodes, cette section présentera le principe de trois méthodes : les arbres de défaillances illustrés d’un exemple, la démarche Apollo qui permet de visualiser graphiquement la chaîne de causalité, et les AMDEC. Enfin, compte tenu de la place grandissante actuelle de l’intelligence artificielle, concept défini en 1956, cette section présentera un aperçu des méthodes utilisables pour la recherche des causes racines des défaillances : systèmes experts, réseaux de neurones, algorithmes génétiques, apprentissage automatique (Learning Machine) et apprentissage profond (Deep Learning). Elle fera le lien avec les concepts de « Big Data » et de « Data Mining » utilisés en association avec l’apprentissage automatique et apprentissage profond. En conclusion, une synthèse et des recommandations seront fournies pour guider l’utilisateur à choisir la méthode la plus adaptée à la recherche des causes racines de la défaillance considérée.