Gestion des risques dans les systèmes complexes: Le Modèle d'Accident Systémique

Au cours des dernières années, de nombreux secteurs tels que l'aviation, l'automobile, l'énergie et autres ont connu une complexification importante de leur système. Cette complexité est le résultat de l'utilisation de technologies avancées, de l'évolution des pratiques commerciales et des réglementations, et de l'automatisation. Cette situation a entraîné une augmentation des systèmes interconnectés et complexes, qui génèrent une quantité importante de données, communément appelées big data. Cette croissance rapide de la quantité de données disponibles rend difficile, voire impossible, une interconnexion et la prise de décision en temps réel sans l'aide de technologies avancées, comme le numérique.

La gestion des risques et la garantie de la sécurité sont devenues plus ardues que jamais, ce qui a conduit à une demande croissante de méthodes innovantes et solutions dédiées pour gérer les risques et aider les organisations à comprendre ces systèmes complexes. 

Il est crucial pour toute organisation de gérer et de maîtriser les risques car cela leur permet d'anticiper et de se préparer aux menaces potentielles qui pourraient compromettre leurs opérations et l’atteinte de leurs objectifs. En l'absence d'une gestion appropriée des risques, les organisations sont vulnérables à divers risques pouvant entraîner des pertes financières, des dommages à la réputation, des responsabilités légales ou même des dommages aux personnes ou à l'environnement. Pourtant, avant de se plonger dans la gestion des risques dans les systèmes complexes, il est important de rappeler les grandes tendances en matière de gestion des risques.

Histoire des modèles de gestion des risques

Au cours du siècle dernier, le domaine de la gestion des risques a subi une transformation significative, à mesure que la compréhension des accidents et de leur survenance a évolué.

• Modèle d'accident séquentiel (SAM - Sequential accident model) : le début du XXe siècle a vu l'émergence du SAM, une approche linéaire des risques qui se concentrait sur l'identification et l'élimination des facteurs individuels qui contribuaient aux accidents. Par exemple, si un travailleur tombe d'une échelle en peignant, SAM se concentrerait sur l'amélioration de l'échelle et de la formation du travailleur pour éviter les futurs accidents.
• Modèle d'accident épidémiologique (EAM - Epidemiological accident model) : le milieu du XXe siècle a vu l'avènement de l'EAM, qui se concentrait sur l'analyse des accidents dans un contexte plus large. L'EAM se concentrait sur l'analyse statistique des accidents et l'identification de schémas communs, plutôt que sur des événements individuels. Par exemple, l'EAM pourrait identifier que de nombreux accidents se produisaient pendant une période spécifique de la journée ou pendant des tâches spécifiques, ce qui informerait les changements de politique pour éviter les futurs accidents.
• Modèle d'accident systémique (SAM - Systemic accident model) : ce modèle est apparu dans les années 1990, reconnaissant que les accidents ne se produisent pas de manière isolée, mais plutôt comme résultat d'interactions complexes entre différents éléments du système. Ce modèle reconnaît la complexité inhérente des systèmes modernes et vise à identifier les facteurs systémiques qui contribuent aux accidents. Par exemple, SAM pourrait examiner les divers facteurs qui ont conduit à un déraillement de train, tels que l'erreur humaine, la défaillance de l'équipement et les pannes de communication.

L'émergence de la méthode d'analyse de la résonance fonctionnelle (FRAM) 

L'évolution de la gestion des risques vers la gestion intégrée des risques dans les systèmes complexes a engendré l'apparition de méthodes novatrices et sophistiquées, notamment la méthode d'Analyse de la résonance fonctionnelle (FRAM - Functional Resonance Analysis Method), un bon exemple de modèle d'accident systémique (SAM). Une approche de la gestion des risques qui reconnaît l'importance de comprendre comment les systèmes complexes fonctionnent en pratique. Il s'agit d'une méthode de modélisation de systèmes socio-techniques non triviaux, i.e. les systèmes impliquant des personnes et des technologies qui interagissent les unes avec les autres de manière non triviale (ex: systèmes de contrôle du trafic aérien, les systèmes de transport, etc).

A ne pas confondre avec une méthode d'évaluation des risques ou d'analyse des accidents, le FRAM est une approche avant-gardiste qui reconnaît que les incidents sont rarement déclenchés par des variables isolées, mais résultent plutôt d'interactions complexes et de dépendances entre les différents composants d'un système. Ainsi, FRAM s'éloigne des modèles traditionnels de gestion des risques qui simplifient à outrance la nature multifacette et dynamique des systèmes modernes, et offre plutôt une compréhension complète et nuancée de leur fonctionnement en pratique. Un outil puissant pour professionnels de la gestion des risques pour identifier et cartographier les adaptations effectuées par le personnel. En analysant les compromis et les échanges qui existent au sein du système et la façon dont ils interagissent, FRAM permet aux organisations de prendre des décisions éclairées pour améliorer la sécurité et la résilience.

Comment fonctionne le FRAM?

FRAM est une approche non linéaire d'analyse de systèmes qui met l'accent sur la compréhension des fonctions des composants plutôt que sur leur structure. FRAM peut aider à identifier les domaines potentiels de risque et à concevoir des systèmes et des processus plus sûrs.

Cette méthode comprend 4 étapes :

• Identifier et décrire les fonctions/activités essentielles requises pour un processus réussi.
• Découvrir s'il y a de la variabilité dans les fonctions (si le processus peut être fait d'une autre manière).
• Déterminer comment cette variabilité peut avoir un impact sur le processus.
• Faire des recommandations pour gérer les résultats indésirables.

Bien qu'un processus ou une activité puisse être composé de diverses fonctions, dans le modèle FRAM, chaque fonction peut être décrite par 6 aspects. Ces aspects comprennent :

1. L'élément d’entrée, qui fait référence aux éléments qui sont traités dans la fonction,
2. L'élément de sortie, qui est le résultat de la fonction,
3. La condition préalable, qui décrit les conditions qui doivent exister avant que la fonction commence à fonctionner,
4. Les ressources, qui sont les éléments consommés pendant le processus,
5. Le temps, qui fixe des contraintes temporelles sur la fonction,
6. Le contrôle, qui décrit les façons dont une fonction est surveillée.

En appliquant les 4 étapes et en considérant les six aspects de chaque fonction (Figure 1), FRAM peut fournir une compréhension plus nuancée des systèmes complexes et aider à identifier les domaines potentiels de risque.

Figure 1 : Fonction ou activité avec ses 6 aspects

Pour illustrer cela, considérons un processus critique pour la gestion des prescriptions à l'hôpital. Le médecin rédige une ordonnance pour un médicament, qui implique par la suite d’autres processus et professionnels en santé dont  le processus de vérification par le personnel infirmier avant d'être administrée au patient. Chaque étape ou activité du processus peut être cartographiée en utilisant l'hexagone de FRAM, examinant les activités une par une. Par exemple, lors de la rédaction de l'ordonnance, il y a de la variabilité dans la manière dont cela est fait. Parfois, l'ordonnance est écrite, d'autres fois elle est émise verbalement par le médecin ou une ordonnance collective. Ce n'est pas nécessairement un échec du système, mais plutôt une adaptation faite pour de bonnes raisons, telles qu’une situation d’urgence, un manque de personnel qui peuvent causer  un retard dans la prise du médicament étant préjudiciable au patient. FRAM aide les analystes à comprendre ces adaptations et à décider si elles sont légitimes et comment elles peuvent être renforcées, éliminées ou standardisées/uniformisées.

Cette approche n'est pas seulement applicable aux soins de santé mais peut également être utilisée dans n'importe quelle industrie ou environnement présentant un système socio-technique, comme l'aviation, les chemins de fer, le développement de logiciels, etc.

Intégrer FRAM dans un système de gestion de risques intégrée (IRM - Integrated Risk Management)

Alors que les entreprises et les organisations continuent de naviguer dans des systèmes complexes et des risques en constante évolution, il y a un besoin croissant d'approches innovantes en matière de gestion des risques. L'une de ces approches est la gestion intégrée des risques (IRM), qui consiste à gérer les risques dans les opérations et les fonctions d'une organisation. Dans ce contexte, le FRAM peut être un outil précieux pour soutenir la gestion intégrée des risques.

En utilisant le FRAM, les organisations peuvent mieux comprendre les causes sous-jacentes des accidents et des défaillances sans pour autant investir un temps important pour connaître toutes les hypothèses possibles, mais plutôt connaître les limites du système pour développer des stratégies efficaces afin de mieux  gérer et limiter les conséquences importantes liées aux   risques. Le FRAM peut être appliqué à une large gamme de systèmes, des processus de fabrication aux systèmes de santé. L'application du FRAM dans un contexte de gestion intégrée des risques peut offrir des avantages importants pour les organisations. En comprenant mieux les interactions et les dépendances entre différents éléments d'un système, les organisations peuvent développer des stratégies de gestion des risques plus efficaces et améliorer la sécurité et les performances globales.

Les solutions numériques peuvent fournir un moyen puissant d'appliquer le FRAM dans un contexte de gestion intégrée des risques. Par exemple, les plateformes logicielles peuvent aider les organisations à cartographier leurs systèmes et à identifier les dépendances critiques entre différentes parties du système en temps réel. En visualisant le système de cette manière, les organisations peuvent obtenir une compréhension plus complète des risques auxquels elles sont confrontées et développer des stratégies de gestion des risques ciblées. En plus de cartographier le système, les solutions numériques peuvent également aider les organisations à collecter des données sur les interactions du système. Ces données peuvent être utilisées pour construire des modèles du système qui peuvent être analysés en utilisant le FRAM. 

La FRAM est une méthode qui a déjà gagné du terrain dans certaines industries, telles que l'aviation. Dans les soins de santé, la FRAM pourrait être  utilisée pour analyser les interactions entre différents éléments du système, y compris les patients, les professionnels de la santé et les dispositifs médicaux, afin d'identifier les risques potentiels et de fournir des recommandations pour atténuer ces risques. De même, dans l'industrie de l'aviation, la FRAM a été utilisée pour cartographier les systèmes d'aviation et identifier les dépendances critiques entre les différentes parties du système. Cependant, l'émergence de solutions numériques dédiées à la gestion des risques dans ces industries a rendu l'intégration de modèles sophistiqués de gestion des risques plus répandue et accessible que jamais auparavant. Ces solutions numériques ont permis aux organisations de mieux comprendre les risques complexes des systèmes et de prendre des décisions plus éclairées sur les stratégies d'atténuation des risques. En conséquence, la démocratisation de ces solutions numériques a conduit à des pratiques de gestion des risques plus efficaces et à des résultats de sécurité améliorés.

La FRAM offre une nouvelle approche qui se concentre sur la compréhension du travail tel qu'il est réellement effectué, et non pas seulement sur la façon dont nous supposons ou imaginons qu'il est effectué. Elle identifie les adaptations, les compromis et les limites acceptables que les gens font pour faire face aux tensions et aux contradictions qui existent au sein d'un système. À mesure que les solutions numériques continuent d'évoluer et de s'améliorer, la FRAM peut être utilisée dans un contexte de gestion des risques intégrée pour améliorer son efficacité et augmenter son application dans diverses industries.