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Olivier IDDIR : Ingénieur d’affaire, service Expertise et Modélisation, Division QHSES, Technip
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Lire l’articleINTRODUCTION
Avec l’émergence des analyses de risques quantifiées (analyses dites « probabilistes »), les banques de données se révèlent être un outil précieux et indispensable pour évaluer la probabilité d’occurrence des accidents industriels.
Pour évaluer la probabilité d’un phénomène, la méthode la plus simple consiste à utiliser des données issues de l’accidentologie, basées sur une analyse statistique des événements déjà observés. Une autre approche possible consiste en l’évaluation de la probabilité par calcul à l’aide de méthodes telles que le nœud papillon, l’arbre de défaillances, l’arbre d’événements ou encore la méthode LOPA. Ces deux approches nécessitent d’utiliser différents types de banques de données. Dès lors, la question qui se pose est la suivante : À quelles banques de données faut-il se référer ?
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6. Notre conseil
6.1 Privilégiez les banques de données spécifiques à votre secteur d’activité
Avant d’utiliser des valeurs issues d’une banque de données, il est nécessaire de se demander si le secteur d’activité sur lequel l’analyse de risques porte est bien couvert par la banque de données. Il est conseillé de privilégier les banques de données sectorielles dès lors qu’elles existent car celles-ci rapportent des valeurs qui sont représentatives du secteur sur lequel porte l’analyse (conditions d’exploitation similaires, etc.). Dans le cadre des EDD, l’Administration demande presque systématiquement à l’industriel de justifier de ses choix concernant les banques de données utilisées.
HAUT DE PAGE6.2 Utilisez différentes sources de données pour valider vos résultats
En l’absence de banques de données sectorielles, il est recommandé de comparer les valeurs rapportées par différentes sources. L’objectif est de pouvoir appréhender la variabilité des valeurs qui seront utilisées. Cette comparaison des données permet aussi de pouvoir se positionner vis-à-vis de valeurs moyennes. En d’autres termes, il est possible de savoir si les données utilisées sont plutôt optimistes ou au contraire plutôt pessimistes.
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