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RÉSUMÉ
Cet article est consacré à la démarche de sûreté de fonctionnement appliqué aux systèmes dynamiques. Il présente des méthodes et des modèles fiabilistes permettant de conduire des démarches d’analyse systématique, systémique et probabiliste. Ces outils, répartis en trois grandes classes, couvrent les divers types de risques rencontrés. L’étape la plus cruciale dans une étude de sûreté de fonctionnement d’un système est celle de l’identification et de la hiérarchisation des risques.
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Jean-Pierre SIGNORET : Maître ès sciences. Ingénieur fiabiliste Total - Ancien Président de European Safety & Reliability Society (ESRA) - Animateur du groupe de travail « Recherche méthodologique » de l’IMdR-SdF
INTRODUCTION
Lnalyse des risques des systèmes dynamiques : choisi pour ne comporter que des mots du langage courant, un tel titre ne devrait générer aucune ambiguïté sur son objet. Cependant, dans le domaine fiabiliste, beaucoup de termes font l’objet d’une certaine dérive sémantique qui brouille les propos à l’insu même des interlocuteurs.
Ainsi nous aurions pu substituer Sûreté de fonctionnement (SdF) à Analyse des risques, mais ce terme restant encore très fortement connoté sécurité, cela n’aurait pas correspondu complètement à l’esprit de cet article où nous nous préoccupons aussi d’aspects économiques comme la disponibilité de production, par exemple. En effet, défini comme une grandeur à deux dimensions (probabilité × conséquences), le risque a l’immense avantage d’appréhender, dans le même concept, des risques de nature complètement différente et, dans cet exposé préliminaire, nous nous efforcerons de montrer comment le corpus de méthodes et d’outils fiabilistes développés ces cinquante dernières années permet de faire face aux divers types de risques rencontrés.
De même, tout système industriel étant peu ou prou « dynamique », l’appellation système dynamique constitue un raccourci pour désigner les méthodes et modèles fiabilistes auxquels nous allons nous intéresser pour représenter le comportement des systèmes étudiés. Les travaux réalisés par l’ingénieur fiabiliste s’inscrivent en effet dans une démarche d’analyse systématique, systémique et probabiliste mettant en œuvre toute une batterie de méthodes et d’outils que l’on peut globalement répartir en trois grandes classes :
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méthodes de base pour aborder et dégrossir les problèmes ;
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méthodes statiques pour analyser les systèmes d’un point de vue structurel (topologique) ;
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méthodes dynamiques pour appréhender les aspects comportementaux.
Cette classification traduit une certaine gradation dans le degré d’expertise nécessaire à la mise en œuvre des méthodes et surtout des outils qui prennent de plus en plus l’allure de boîtes noires dont les limitations échappent souvent à ceux qui les utilisent.
Le but de cet article introductif est de discuter rapidement des différentes classes de méthodes et d’outils afin de mettre en lumière leurs rôles respectifs ainsi que quelques-uns des problèmes attachés à leurs limitations, puis de situer plus précisément dans cette démarche générale les méthodes dynamiques qui feront l’objet d’articles spécifiques ultérieurs :
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processus de Markov (méthode analytique) Analyse des risques des systèmes dynamiques : approche markovienne;
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réseaux de Petri stochastiques (simulation de Monte Carlo) [SE 4 072].
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5. Systèmes dynamiques
5.1 Introduction
Depuis le début de cet article, nous utilisons le terme « systèmes dynamiques » comme s’il allait de soi. Il devient maintenant nécessaire de préciser un peu plus ce que sous-entend ce vocable dans notre contexte.
Un coup d’oeil sur le dictionnaire donne :
dynamique, « qui considère les choses dans leur mouvement, leur devenir ».
Cela convient bien à notre propos, car nous allons nous préoccuper ici des systèmes industriels dont les états changent au cours du temps en fonction des aléas (défaillances, réparations, reconfigurations, météo...) auxquels ils sont soumis.
À la réflexion, il pourrait être difficile de trouver un système industriel qui ne soit pas dynamique ! Un simple composant « réparable » qui passe alternativement de l’état de marche à celui de réparation est indubitablement un système dynamique. Et même, à la limite, un composant non réparable qui possède tout de même deux états – marche et panne (ou il reste après y être tombé) – est en toute rigueur « dynamique ». En fait, c’est plutôt le type de modélisation mise en œuvre pour obtenir les résultats recherchés qui confère un caractère statique ou dynamique : nous nous intéressons donc plus précisément dans cet article à la modélisation des caractères dynamiques des systèmes industriels.
Il est à noter cependant que, depuis quelques années, est apparue une nouvelle discipline théorique dénommée « fiabilité dynamique » dont le sujet est de combiner dans une modélisation unique à la fois les processus physiques continus et les phénomènes aléatoires. Bien entendu, il y a un lien avec notre propre propos mais il s’agit en quelque sorte de l’étape suivante de ce que nous avons entrepris de décrire ici où nous nous focaliserons sur les systèmes industriels possédant un nombre fini d’états discrets et évoluant au cours du temps entre lesdits états.
HAUT DE PAGE5.2 Processus stochastique
Un système qui évolue entre divers états de manière aléatoire porte, en mathématique,...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - RIDOUX (M.) - AMDEC – Moyen - AG 4 220. Traité l’Entreprise industrielle (2002).
-
(2) - VÉROT (Y.) - Démarche générale de maîtrise du risque dans les industries de procédé - Démarche générale de maîtrise du risque dans les industries de procédé. Traité Sécurité et gestion des risques (2001).
-
(3) - MORTUREUX (Y.) - Arbres de défaillance, des causes et événements - Arbres de défaillance, des causes et d’événement. Traité Sécurité et gestion des risques (2002).
-
(4) - SOIZE (C.) - Problèmes classiques de dynamiques stochastiques : méthodes d’études - A 1 346. Traité Sciences fondamentales (1988).
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(5) - LADET (P.) - Réseaux de Petri - R 7 252. Traité Informatique industrielle (1989).
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