Principe général de traitement des incertitudes et de leurs effets

Le problème du traitement des incertitudes peut s’organiser selon quatre axes : les incertitudes elles-mêmes, les effets des incertitudes, les réponses techniques et les résultats à évaluer. Ce cadre s’inspire de celui

proposé dans (McManus et Hastings 2005), qui est illustré dans la Figure 2.8.

Les incertitudes "Uncertainties" se rangent donc selon cinq catégories :

– " Lack of knowledge " signifie que des connaissances qui ne sont pas connues, ou ne sont connues que de façon imprécise, sont nécessaires pour compléter l’architecture du système de façon ra- tionnelle. Ces connaissances peuvent tout simplement avoir besoin d’être collectées, ou elles doivent être créées. Elles peuvent même être inconnues, ou seulement connues à un moment quelconque dans l’avenir.

Figure 2.8 – Cadre de traitement des incertitudes et de leurs effets dans les systèmes complexes (McManus et Hastings 2005)

– " Lack of definition " signifie que des éléments du système n’ont pas été décidés ou bien spécifiés. Ces incertitudes sont souvent présentes au début d’un projet de développement d’un produit innovant.

– " Statistically Characterized Variables " signifie qu’une variable peut ne pas toujours être connue avec précision, mais peut être caractérisée statistiquement, au moins dans certaines limites. Une bonne mesure serait de connaître la distribution statistique des valeurs possibles ; une mesure moins bonne serait de connaître au moins les limites des valeurs possibles. Ce type d’incertitude peut être traité par des techniques d’analyse puissantes. En effet, une grande partie de la science de l’analyse des risques est consacrée à

la caractérisation statistique des incertitudes. Nous allons voir dans la section suivante des méthodes qui rentrent dans ce cadre.

– " Known Unknowns " : désigne des choses que l’on sait ne pas connaître. Leurs valeurs sont au mieux encadrées, et peuvent être totalement inconnues. On les associe en général à des risques ; par exemple, la fiabilité d’un équipement peut être caractérisée par son temps moyen de bon fonctionnement (MTBF).

– " Unknown Unknowns " : désigne des choses qui restent impré- visibles quelle que soit la quantité de données disponibles. Par définition, "on ne les connaît pas" et elles peuvent représenter un risque ou une opportunité ; par exemple, il peut s’agir d’un change- ment du marché suite à l’apparition ou à la chute d’un compétiteur.

Parmi les risques et opportunités " Risks / Opportunities ", on trouve par exemple :

– " Failure" : lorsque le système ne fonctionne pas.

– " Emergent capabilities " : lorsque le système fonctionne bien de façon inattendue, et / ou à des fins non prévues à l’origine.

– " Market shifts (+/-) " : lorsque le système fonctionne, mais que le besoin a changé. Cela peut être bon ou mauvais.

" Mitigations "indique des approches techniques de minimisation des risques, par exemple :

– " Redundancy " : lorsqu’on prévoit des copies multiples de sous- systèmes (ou de plusieurs copies d’ensembles de systèmes) pour s’assurer d’un résultat correct.

– " Design Choices " : lorsqu’on choisit des stratégies de conception, des technologies et / ou des sous-systèmes qui ne sont pas vulné-

rables à un risque connu.

" Exploitations " : indique des approches techniques d’amélioration de résultats attendus, par exemple :

– " Trade Space Exploration " : lorsqu’on analyse ou on simule plusieurs solutions envisageables dans de nombreuses conditions possibles. En général, l’utilisation de la simulation nécessite une puissance de calcul massive et donne un aperçu de la façon (favo- rable ou non) dont le système répond aux variations selon les choix de conception (McManus et Schuman 2003).

– " Portfolios and Real Options " : il s’agit de techniques en pro- venance du monde financier, qui permettent de simuler plusieurs options de conception en amont et d’améliorer les options d’une manière rationnelle quand plus d’informations sont disponibles, et / ou lors d’un changement des conditions du marché. Elles peuvent également être utiles pour la planification (Walton 2002).

" Outcomes "indique les résultats attendus qui sont souvent des attri- buts du système, en particulier ceux qui peuvent quantifier ou au moins qualifier leurs rapports avec les incertitudes. Par exemple,

– " Reliability " : c’est la probabilité que le système fonctionne correc- tement durant un temps déterminé. C’est l’objectif de la plupart des méthodes de gestion des risques actuellement utilisées (Villemeur 1998).

– " Flexibility " : c’est la souplesse du système, son aptitude à être modifié pour étendre ou enrichir ses fonctions ou services originaux (Villemeur 1998).

Le principe général de traitement des incertitudes est donc, simple- ment dit : les incertitudes conduisent à des risques ou des opportunités, qui sont gérés techniquement par des approches de réduction de risques ou d’exploitation d’opportunités, qui espèrent aboutir à des résultats

souhaités.

Notons que le cadre présenté ci-dessus a été proposé par McManus et Hastings (2005) dans le contexte de la conception de systèmes complexes, et que la typologie des incertitudes, les catégories des risques et opportu- nités, ainsi que les résultats ont été définis du point de vue de l’architecte ou du concepteur du système. Les réponses techniques proposées sont donc adaptées au traitement des incertitudes liées aux produits.

Le détail des catégories utilisées par McManus et Hastings (2005) ne s’applique donc pas forcément dans notre cadre de processus. Mais les principes qui sont sous-jacents à son analyse sont manifestement appli- cables dans notre cadre.

Il est donc nécessaire de savoir quelles sont les méthodes courantes qui permettront de mettre en oeuvre ces principes dans le cadre de processus de développement de systèmes. L’approche dépend de la prévisibilité des incertitudes, quelles que soient leurs sources ; nous allons voir séparément des méthodes pour l’analyse des "Inconnues connues ", considérées sous l’angle du risque, et des méthodes pour gérer les "Inconnues inconnues ".