Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
Cet article a pour principal objectif l’analyse d’un système afin d’estimer et d’évaluer la performance de celui-ci. La notion de système complexe y est largement décrite, vue structurelle ou statique, vue temporelle ou dynamique, etc. Les notions de performance de système et de mesure de cette performance sont elles aussi définies. Différentes méthodes d’analyse (techniques et fonctionnelles) permettent la description et la représentation du fonctionnement du système, dont la gestion de l’incertitude (vue probabiliste et possibiliste) ne peut être écartée. Les méthodes d’évaluation de la sûreté de fonctionnement viennent en conclusion de cet article.
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This main purpose of this article is to analyze a system in order to assess its performances. The notion of a complex system is extensively described: structural or static view, temporal or dynamic view, etc. The notions of a system and measurement performance are also defined. Various analysis methods (technical and functional) allow for the description and representation of the operation of the system whose uncertainty management is essential (probabilistic and possibilistic view). Methods of operational safety assessment conclude this article.
Auteur(s)
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Daniel NOYES : Professeur des Universités - Directeur du Laboratoire Génie de Production, ENI Tarbes
-
François PÉRÈS : Maître de Conférences HDR - Laboratoire Génie de Production, ENI Tarbes
INTRODUCTION
La complexité croissante des organisations et systèmes industriels et la recherche récurrente d’une meilleure compétitivité forcent les entreprises et gestionnaires d’équipements à une évaluation systématique et quasi continue des performances. La performance est multidimensionnelle. Déclinée suivant des attributs de coût, qualité, délai, ..., des critères de productivité, flexibilité, robustesse, ..., des aspects environnementaux, sociaux, sociétaux, ..., elle doit être évaluée sur l’ensemble du cycle de vie du système ou des produits réalisés. Cette diversité, motivée par une logique socio-économique de développement durable, génère un besoin fort en méthodologies, techniques et outils pour aider aux choix des décideurs dans les phases de conception, de développement ou d’exploitation des produits et systèmes. Nombreuses sont les réponses ; nombreux aussi sont les ouvrages et articles spécialisés qui exposent celles-ci, depuis un état détaillé de toutes les formes d’aide jusqu’à la présentation précise d’outils ou de techniques particulières.
L’objectif de ce dossier est de fournir une approche efficace d’analyse d’un système afin d’estimer et d’évaluer la performance de celui-ci. Les éléments méthodologiques qui garantissent une analyse rationnelle du système et de ses performances sont mis en exergue, focalisant sur les aspects sûreté de fonctionnement considérés dès les étapes de conception ; la recherche de performance est, en effet, corrélée au souci constant d’amélioration de la disponibilité opérationnelle du système et d’optimisation de son coût global de possession.
Le dossier est organisé en cinq parties.
La notion de système est d’abord discutée. Prenant appui sur les différentes vues descriptives d’un système, l’approche à suivre pour en faire une analyse efficace est étudiée. Par la suite, l’angle considéré est celui d’une démarche systémique d’analyse.
La notion de performance de système et celle de mesure de cette performance sont présentées dans le deuxième paragraphe. Allant directement au cœur des problèmes d’évaluation de la performance, il est mis en exergue la position de la sûreté de fonctionnement dans l’obtention de la performance.
Dans le paragraphe suivant, les principales méthodes d’analyse qui permettent la description et la représentation du fonctionnement du système sont rapidement présentées. Ces méthodes préparent à l’évaluation de la performance fonctionnelle et à l’estimation prévisionnelle des risques. Cet état a été limité à quelques outils illustratifs, d’usage courant, focalisant sur la position prise par ces outils dans le processus général d’analyse et, sur un plan particulier, la mise en relief de la présence de paramètres incertains, prépondérants dans les premières étapes du cycle de vie du produit ou du système.
Les principes de traitement de l’incertitude en modélisation et évaluation sont exposés dans le quatrième paragraphe suivis d’une présentation de ceux de l’analyse prévisionnelle des risques. Le paragraphe contient les éléments clefs qui guident le choix des outils d’analyse et les traitements afférents.
Le paragraphe suivant est dédié à la présentation des méthodes d’évaluation de la sûreté de fonctionnement et d’analyse des risques pouvant être utilisées dès les étapes de conception. Là encore, il a été choisi de limiter ce recensement à des outils d’usage industriel ; cet état constitue donc une collection non exhaustive mais bien identifiable pour l’utilisateur. Rebouclant avec les propositions du début du dossier, il est montré comment ancrer les résultats fournis par ces méthodes à la définition du système tant en conception qu’en exploitation pour en améliorer les performances sur les phases utiles de son cycle de vie.
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4. Gestion de l’incertitude
L’analyse des systèmes trouve son origine dans le caractère incertain des paramètres mis en jeu. Cette incertitude peut être appréhendée sous deux formes principales par application des techniques probabilistes ou possibilistes .
4.1 Vue probabiliste
L’analyse probabiliste vise à évaluer l’occurrence potentielle d’un événement aléatoire sur une échelle linéaire comprise entre 0 (événement impossible) et 1 (événement certain).
Deux approches sont possibles :
-
l’approche fréquentiste (ou inférentielle) correspondant au dénombrement des cas favorables sur le nombre de cas possibles ;
-
l’approche bayesienne, issue du théorème de Bayes, permettant de calculer des probabilités a posteriori et utilisant les connaissances a priori du phénomène aléatoire dans un modèle statistique.
On utilise l’approche fréquentiste si l’on dispose d’un grand nombre de données jugées représentatives ; on préfère la deuxième approche lorsque les données sont rares ou difficiles à collecter.
L’analyse probabiliste utilise la notion de variable aléatoire, continue ou discrète, obéissant à une loi de probabilité.
La fonction de probabilité (ou distribution de probabilité) assigne une probabilité à chaque valeur prise par la variable aléatoire. On parle de densité de probabilité si on se trouve dans le cas continu, de fréquence dans le cas discret. Le cumul des valeurs prises par la variable aléatoire peut être représenté pour chacune de ces valeurs par une fonction de distribution. Cette fonction...
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BIBLIOGRAPHIE
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(1) - VESELY (W.E.), GOLDBERG (F.F.), ROBERTS (N.H.), HAASL (D.F.) - Fault tree Handbook. - U.S. Nuclear Regulatory Commission, Washington, USA (1981).
-
(2) - WALLISER (B.) - Systèmes et modèles. Introduction critique à l’analyse de systèmes. - Éditions du Seuil (1977).
-
(3) - LE MOIGNE (J.L.) - La modélisation des systèmes complexes. - Éd. Dunod, Paris (1999).
-
(4) - CLERGUE (G.) - L’apprentissage de la complexité. - Éditions Hermès (1977).
-
(5) - AFIS - L’ingénierie Système : un atout majeur pour la compétitivité des entreprises. - Actes de la 2ème Conférence Annuelle d’Ingénierie Système, Association Française d’Ingénierie Système (2001).
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(6) - MORTUREUX (Y.) - La sûreté...
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