Utiliser des notions en « tion » pour appréhender la complexité d’un système

Une courte introduction…

Les notions en « tion » sont des noms communs qui s’écrivent avec un suffixe contenant la syllabe « tion » (tion, ation…). Nous proposons de nous centrer sur quatre de ces notions (la configuration, l’interaction, l’intervention et l’anticipation) même si d’autres notions seront évoquées en conclusion. L’objectif est de montrer l’intérêt de ces quatre notions pour faciliter l’appréhension de la complexité d’un système. Elles renvoient à quatre livres blancs publiés par les Editions Techniques de l’Ingénieur qui forment ensemble la collection « tion ». Ces ouvrages ont fait suite aux quatre premières rencontres annuelles dites Inter-GTR (Groupe de Travail et de Réflexion) organisées par l’Institut pour la Maîtrise des Risques (IMdR) à partir de 2017.

La complexité d’un système peut être caractérisée de manière intrinsèque ou extrinsèque (Vautier, 2004). La complexité intrinsèque réside dans les propriétés internes d’un système. La complexité extrinsèque réside, pour sa part, dans la représentation que se fait un acteur d’un objet qu’il observe et/ou avec lequel il interagit.

La complexité intrinsèque

Bertalanffy (1973, voir « Pour en savoir plus ») évoque le concept de complexe d’éléments défini par trois caractéristiques : le nombre de ses éléments, leur espèce et les relations qui existent entre les éléments de ce complexe. Ces relations caractérisent la manière dont sont organisés les éléments les uns par rapport aux autres au sein de ce complexe. Cela renvoie à l’arrangement des éléments c’est-à-dire à la forme de l’organisation des éléments (Vautier et al., 2018). Bertalanffy appelle système un complexe dont la performance des éléments change lorsque l’arrangement change. En d’autres termes, selon cet auteur, dans un système, une modification de l’arrangement de ses éléments modifie sa performance.

Ainsi, nous proposons d’examiner une manière d’appréhender la complexité intrinsèque d’un système en étudiant la grandeur de ces trois caractéristiques.

Par exemple, considérons le système constitué par les éléments physiques suivants : le conducteur d’une voiture, les constituants de son environnement de travail à l’intérieur du véhicule (siège, voyants et commandes du tableau de bord, pédalier, rétroviseur intérieur, pare-brises, vitres…) et les rétroviseurs extérieurs. Dans ce cadre, ce système pourra être considéré comme d’autant plus complexe qu’il comporte de nombreux éléments, différents les uns des autres (beaucoup d’espèces représentées) et comportant de nombreux arrangements spatiaux possibles qui génèrent des performances différentes pour le système. C’est ce qu’expérimente, le conducteur qui entre dans la voiture, lorsqu’il vérifie et/ou modifie l’emplacement, l’angle et/ou la position de certains éléments précédents de ce système : son siège (et lui-même en conséquence), les rétroviseurs, les molettes ou boutons poussoirs pour le réglage de la température à l’intérieur de la voiture… Cette activité de préparation du véhicule génère donc une succession de configurations (au sens d’ensembles d’états des différents éléments d’un système). De fait, la notion de configuration permet de faciliter l’appréhension de la complexité intrinsèque dans le cadre de cette approche issue des travaux de Bertalanffy (cf. le numéro 1 de la collection « tion » sur la configuration).

Notons que d’autres approches présentent la notion d’interaction, au sens de boucle de rétroaction entre des éléments, comme étant à l’origine de la complexité d’un système (cf. Peter Senge, 1991. Voir « Pour en savoir plus »), complexité en l’occurrence toujours intrinsèque. Voir ainsi le numéro 2 de la collection « tion » sur l’interaction.

La complexité extrinsèque

La complexité extrinsèque peut être exprimée par deux phrases de George J. Klir (1984, voir « Pour en savoir plus ») : « La complexité d’un objet pour un individu donné dépend de la façon dont il interagit avec lui. Pour exprimer les choses de façon plus poétique, nous pourrons dire que la complexité d’un objet réside dans l’œil de l’observateur ».

Cela renvoie à ce que nous avions évoqué en introduction, à savoir que la complexité extrinsèque réside dans la représentation que se fait un acteur de l’objet qu’il observe et/ou avec lequel il interagit.

En pratique, cette représentation dépend des moyens dont dispose l’acteur pour comprendre le fonctionnement de l’objet considéré et de l’objectif qu’il poursuit vis-à-vis de ce dernier. Concernant les moyens, une mesure de la difficulté de compréhension du fonctionnement de l’objet étudié est souvent utilisée (Vautier, 2004). Les notions d’intervention et d’anticipation sont utiles dans ce cadre (cf. les numéros 3 et 4 de la collection « tion » sur respectivement l’intervention et l’anticipation).

Par exemple, analyser la manière dont intervient un conducteur sur les commandes de son tableau de bord et de son pédalier (appuis saccadés en l’occurrence…) peut être une mesure de sa difficulté à comprendre le fonctionnement de son tableau de bord ou de la course de ses pédales… C’est ce qui se produit classiquement lorsqu’on change de voiture.

En outre, analyser la manière dont le conducteur anticipe le comportement du conducteur qu’il a devant lui, peut permettre de mesurer sa difficulté à comprendre le fonctionnement de la voiture qui le précède. Cela peut se faire en réalisant, par exemple après le trajet, un entretien avec le conducteur sur le déroulé de ses actions à l’approche de la voiture qu’il suivait.

Illustrons à présent la question de l’objectif que poursuit l’acteur vis-à-vis de l’objet considéré car elle est plus rarement traitée.

L’objectif poursuivi par l’acteur

Trois formes de systèmes vont être évoquées pour travailler cette question.

Par exemple, en préparation d’un voyage en voiture, l’objectif du conducteur peut être d’introduire dans le véhicule un maximum de 50 Kg de bagages pour être suffisamment loin du poids total autorisé en charge et, ainsi, ne pas abimer ses amortisseurs. Lors de ce type d’opération, l’individu se représente en définitive la voiture comme une boîte qu’on remplit. L’introduction d’un nouveau bagage n’augmente la masse de l’ensemble des bagages que de sa propre masse. La grandeur de cette dernière représente la valeur contributive de l’élément introduit à l’objectif de remplissage de 50 Kg de bagages. On parlera dans ce cas d’un système à effet additif (SEA) (cf. Vautier, 2007 et 2011).

Si l’objectif est maintenant d’équilibrer les masses des bagages dans la voiture pour ne pas déséquilibrer le véhicule lui-même, le conducteur se représente alors la voiture comme deux jeux de plein air, deux places, à ressort et à bascule positionnés le long des axes avant-arrière et gauche-droite du véhicule. L’introduction d’un nouveau bagage d’un côté de la voiture modifie la position de l’ensemble des autres bagages et donc leur valeur contributive à l’objectif d’équilibrage du véhicule (qui peut être alors positive ou négative et qu’on pourrait mesurer à partir de la masse du bagage et de sa position vis-à-vis du point de rencontre des axes avant-arrière et gauche-droite). On parlera dans ce cas d’un système à effet multiplicatif (SEM). Enfin, si l’objectif est que tous les bagages gardent leur forme initiale malgré l’introduction d’un nouveau bagage, il s’agit alors de diminuer, autant que possible, un effet de propagation, en l’occurrence d’une déformation, lors du contact du nouveau bagage avec d’autres bagages en contact avec d’autres… (ainsi, ne pas mettre un bagage résistant sur un ensemble de bagages déformables).

En cas de propagation d’un phénomène lié à l’introduction d’un élément (ici dans notre exemple d’une déformation), on parlera d’un système à effet puissance (SEP). Ainsi, la complexité extrinsèque sera d’autant plus grande que l’individu a à considérer plusieurs systèmes SEA, SEM ou SEP lorsqu’il interagit avec un objet. De fait, la notion d’interaction considérée ici entre un individu et un objet permet de faciliter l’appréhension de la complexité dans le cadre de cette approche proposée par George J. Klir (1984) ou encore dans l’implémentation proposée avec la théorie des trois systèmes (Vautier, 2007 et 2011), évoqués précédemment. Voir aussi le numéro 2 de la collection « tion » sur l’interaction.

Une courte conclusion…

D’autres notions en « tion » ont été étudiées suite aux quatre premières rencontres réalisées. Elles portaient sur l’intégration, la dégradation, la simulation, l’évaluation et la formation. Et nous continuons à étudier d’autres notions en « tion »… Si vous souhaitez assister à ces futures rencontres annuelles gratuites, voici le lien pour vous inscrire.

Retenons que ces notions en « tion » permettent aux approches qui les mobilisent, en particulier dans le champ de la maîtrise des risques, de faciliter l’appréhension de la complexité d’un système. Notons enfin que d’autres approches en lien avec la complexité auraient pu aussi être évoquées, comme celles d’Edgar Morin, Joël de Rosnay, Nancy Leveson… Cependant, la place nous manquait…

Par Jean-François VAUTIER, Expert Facteurs Organisationnels et Humains (FOH) au CEA et animateur du groupe de travail de réflexion (GTR) « Facteurs Organisationnels et Humains (FOH), Systémique et Maîtrise des Risques » de l’Institut pour la Maîtrise des Risques (IMdR)

Pour en savoir plus

• Bertalanffy, L. von (1973). Théorie générale des systèmes, Dunod.
• Klir, G. J. (1984). Les multiples visages de la complexité, In Science et pratique de la complexité, Montpellier, mai 1984, La Documentation française, Paris, 1986.
• Leveson, N. (2011). Complexity and Safety, In Complex Systems Design & Management, Paris, 7-9 décembre 2011.
• Morin, E. (1990). Introduction à la pensée complexe, Editions du Seuil, Paris.
• Morin, E. (1996). Pour une réforme de la pensée, Entretiens Nathan des 25 et 26 novembre 1995, Editions Nathan.
• Rosnay, J. de (1975). Le macroscope, Éditions du Seuil.
• Senge, P. (1991). La cinquième discipline, First Editions.
• Vautier, J.-F. (2004). Approche systémique de la complexité : quelques éléments pour y voir plus clair !, Colloque Analyse du risque industriel (ARI), Editions AFSCET.
• Vautier, J.-F. (2007). La théorie des trois systèmes, Éditions AFSCET.
• Vautier, J.-F. (2011). Eléments de Systémique illustrés par les Arts, Res-Systemica n°9.
• Vautier, J.-F., Dechy, N., Coye De Brunélis, T., Hernandez, G., Launay, R. and Moreno Alarcon, D.P. (2018). Benefits of systems thinking for a human and organizational factors approach to safety management, Environment Systems and Decisions, Vol. 38, pp 353-366