Publié en mai 2011

Mis à jour en décembre 2014

Le traitement de l'incertitude

De nombreuses incertitudes sont associées à l’analyse des risques. Il est nécessaire de comprendre les incertitudes et leurs causes pour assurer une interprétation judicieuse des valeurs obtenues par le calcul de risque. L’analyse des incertitudes associées aux données, aux méthodes et aux modèles mathématiques utilisés pour identifier les dangers et analyser les risques impliqués joue un rôle important dans leur application. L’analyse des incertitudes consiste à déterminer la variation ou l’imprécision des résultats du modèle qui découle de la variation collective des paramètres et des hypothèses utilisées pour définir le modèle. L’analyse de sensibilité est un domaine étroitement lié à l’analyse des incertitudes. L’analyse de sensibilité modélise la réaction d’un modèle aux changements des paramètres individuels de celui-ci.

L’analyse de l’incertitude consiste à traduire l’incertitude sur les paramètres déterminants du modèle en incertitude des résultats du modèle de risque. Il convient de spécifier, dans la mesure du possible, l’exhaustivité et la précision de l’estimation du risque. Il est également recommandé d’identifier, dans la mesure du possible, les sources d’incertitude associées aux données et au modèle et d’indiquer les paramètres auxquels l’estimation des risques est sensible.

Le processus d’évaluation des risques doit prendre en compte l’existence d’incertitude. À titre d’exemple la science qui sous-tend l’évaluation des risques peut être complexe, ambiguë ou incomplète et les données nécessaires peuvent ne pas être disponibles.

Il faut en premier lieu faire la distinction entre l’incertitude et l’ignorance. Pour corriger l’ignorance, les mesures doivent faire appel à l’engagement de plusieurs des disciplines et des groupes d’intérêt associés à l’étude. Une autre mesure est de pratiquer un haut degré de transparence de sorte que le processus de réflexion soit exposé à d’autres points de vue, et ce, au tout début de l’étude.

• L’incertitude, quant à elle, fait appel à la non-disponibilité des facteurs qui affectent la précision des conclusions. Ceci est une faiblesse qui est bien connue dans l’évaluation des risques – par exemple, l’identification des dangers peut être incomplète. L’incertitude elle-même est un état de la connaissance dans lequel les facteurs qui influencent les enjeux, la probabilité d’effets adverses ou les effets eux-mêmes sont mal identifiés et ne peuvent pas être décrits avec précision. L’incertitude peut se manifester de plusieurs façons influençant les approches à prendre pour la contrer tel que décrit dans les deux descriptions suivantes.

• Incertitude de la connaissance – Ceci se produit lorsque la connaissance est basée sur des statistiques éparses et sujettes à des erreurs aléatoires dans les expériences qui ont été faites. Il existe des techniques bien établies pour représenter cette sorte d’incertitude, par exemple les limites de confiance. La conséquence sur l’évaluation des risques est estimée en faisant une étude de sensibilité. Celle-ci fournit l’information ayant rapport à l’importance des différentes sources d’incertitude qui peuvent alors être utilisées pour prioriser d’autres recherches ou actions.

• Incertitude dans la modélisation – Ceci s’applique en particulier à la validité de la façon choisie pour représenter le risque en termes mathématiques, ou de façon analogue le processus qui génère le risque. Un exemple serait le développement d’une brèche dans la paroi d’un appareil sous pression. Le modèle définit la façon dont la brèche est affectée par des facteurs comme les propriétés des matériaux et l’historique des contraintes auxquelles l’appareil est exposé. Le modèle prédit le bris en termes de temps et de nature du bris. Ceci permettra de planifier les stratégies telles que les spécifications des matériaux, les essais non destructifs et les mesures d’atténuation. Tous ces facteurs peuvent être modélisés de plusieurs façons avec des hypothèses qui sont sujettes à questionnement. Les revues scientifiques rigoureuses et la transparence dans la divulgation des hypothèses posées sont les principales protections. Dans certains cas, il n’est peut-être pas possible de soumettre les hypothèses à ce processus de transparence. Dans ce dernier cas, les jugements d’experts sont de grande importance.