Les signaux faibles sont des signaux à faible fréquence, voire des signaux non apparents mais déduits d'une information ou d'un fait. Le SEWS ne se limite pas à l'analyse géopolitique et technologique mais de plus en plus à l'analyse financière [ 1]. L'importance des signaux faibles n'est pas dans leur perception qui se fait rarement au premier degré, mais dans ce qu'ils déclenchent comme réactions contrastées et contribuent à imaginer des scénarios dynamiques. Contrairement aux idées reçues, les signaux faibles sont surtout des extrapolations de déduction notamment dans des sens a priori impossibles, voire détestables. Plus concrètement, capter des signaux faibles consiste à dépasser un premier niveau d'apparences, d'informations ou de réactions pour chercher des données « augmentées ». Les techniques journalistiques de recueil et de traitement de l'information utilisées dans cet objectif permettent de collecter de nombreuses données. Celles-ci doivent ensuite être validées et ré-interrogées avant de servir à bâtir une stratégie de développement ou de management.
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En second lieu, il convient d'éviter de cloisonner les informations recueillies. Elles doivent être transverses à l'ensemble des domaines de l'entreprise (marketing, R&D, juridique, etc. ), faisant intervenir plusieurs collaborateurs au dispositif. Leur collaboration assurera une analyse plus solide et argumentée des résultats obtenus. Enfin, une fois récoltés, les signaux faibles sont triés et interprétés sur la base d'hypothèses. Sans celles-ci, impossible de faire le tri dans la masse d'information et de distinguer les signaux faibles du "bruit". Leur exploitation repose ainsi principalement sur leur interprétation. Analyse
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Les secteurs du commerce, du transport et de l'entreposage sont également de bons candidats au déploiement de ces nouvelles méthodes de prévention des risques. 5. 1 Une conviction: un Collaborateur Augmenté doit aussi être un collaborateur dont la sécurité a été améliorée 5. 2: Améliorer la sécurité des collaborateurs par l'identification de signaux faibles grâce à l'exploitation des données d'activité et d'environnement
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Afin d'identifier les secteurs les plus prometteurs pour l'application de cette nouvelle méthode de préventions des risques, il convient d'identifier les industries fortement digitalisées à l'origine d'un nombre important d'accidents du travail. Aujourd'hui, tous les secteurs industriels ne sont pas encore matures pour implémenter cette nouvelle manière de prévenir les d'accidents du travail. Certaines industries sont encore très faiblement digitalisées. La quantité de données générées par les opérationnels est donc très limitée. Il devient alors difficile d'identifier les signaux faibles précurseur d'accident si la quantité des données disponibles pour l'analyse est trop faible. Comme nous l'avons déjà dit, la digitalisation de tous les secteurs économiques est en cours. Il est donc fort probable qu'il soit bientôt possible de généraliser ces analyses à toutes les entreprises. Le secteur de la construction apparait comme un bon terrain d'application de cette nouvelle technologie. Le taux de fréquence des accidents y est important et la digitalisation du secteur est en cours.
Les analyses délivrées, entre autres par [Llory 1996; Dien 2006] ou encore [Roux-Dufort 2000] en France, montrent que les signaux faibles sont souvent détectés par un ou des individus (des lanceurs d'alerte) en situation de travail, mais le message qu'ils portent, leur position dans l'organisation ou leur faible légitimité, rendent difficile la possibilité de transmettre cette information d'alerte à un niveau organisationnel (décision, management). Question de recherche Le projet sera focalisé sur les difficultés des premières étapes du REX, à savoir la détection et l'analyse des événements, les causes et les enchaînements, et d'aborder dans cette optique la notion de signaux faibles au niveau opérationnel. La détection et le traitement de ces signes précurseurs d'accidents situés en amont des événements critiques, permettraient d'anticiper la dégradation de la sécurité des installations et de freiner la séquence accidentelle. L'étude comporte un axe original puisque, parallèlement à l'analyse des signes annonciateurs d'incident/accident, les chercheurs analyseront l'intégration de signaux faibles pertinents pour le REX positif, retraçant la genèse d'un gain en termes de sécurité.
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Pas moins de 1, 7 millions d'accidents et d'incidents du travail ont été déclarés par les entreprises participantes sur la période de l'étude. A partir de ces données, Franck Bird est parvenu à construire un modèle et a catégorisé les événements anormaux survenus dans les entreprises, selon une échelle de gravité croissante. Les cinq catégories de la pyramide des risques de Bird sont les suivantes:
Les actions dangereuses. Les presque-accidents. Les accidents sans gravité. Les accidents graves. Les accidents mortels. Que représente la pyramide de Bird? Une représentation graphique
Les événements anormaux recensés sont représentés sous la forme d'une pyramide. Les actions dangereuses, dont les conséquences sont moindres, sont les plus nombreuses et représentent la base de la pyramide. Les différents étages de la pyramide sont ensuite représentés par les quatre autres catégories d'événements. On s'aperçoit donc que les accidents les moins graves sont les plus nombreux et les plus courants alors que les accidents graves sont bien plus rares.
Équipe Ève Guillaume, Floor Koornneef et Andrew Hale (Safety Science Group, TU Delft) Yves Dien (EDF R&D) Jean-Christophe Lecoze et Nicolas Dechy (Ineris) Contexte et enjeux Les études qui se sont penchées sur les fondements et l'efficacité de la démarche de REX se rejoignent sur trois points principaux. Premièrement, le REX reste souvent réduit à une analyse technique des faits, ne prenant donc pas suffisamment en compte les facteurs humains et organisationnels pour comprendre et tirer des leçons des événements critiques. Ensuite, le système de REX reste réactif (analyses après accident) et évolue peu vers un positionnement « proactif » [Bourrier 2002; Dien 2006; Amalberti et Barriquault 1999], résolvant ainsi partiellement les problèmes identifiés. Enfin, [Bourrier 2002] relève deux «biais» dans l'usage du REX. À défaut d'être un outil de partage des connaissances, le REX se limite souvent à la formation d'une base de données répertoriant les événements survenus sur le site. Deuxième biais, le REX peut être utilisé à des fins d'investigation judiciaire et semer le trouble dans sa finalité initiale.
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