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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Les signaux faibles sont donc une source pertinente d'informations utiles à la veille stratégique, à condition de bien savoir les identifier et les utiliser. Comment utiliser les signaux faibles dans un processus de veille stratégique? C'est l'analyse des signaux faibles qui leur donne un sens et une utilité. Cette analyse doit être qualitative, mais également quantitative, afin de détecter des évolutions dans les flux de données recueillis. Pour faciliter ce travail, on peut distinguer différents éléments utiles:
Une plateforme pour automatiser le recueil et la catégorisation des informations La datavisualisation permettant de croiser des données entre elles et de mettre en évidence des corrélations Des experts métiers, pour assurer l'analyse des informations L'identification des décisionnaires, à qui les informations identifiées seront transmises. En premier lieu, il s'agit de procéder à une veille anticipative englobant l'environnement, les concurrents, clients, influenceurs, tendances, etc.
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Partie 1 – De l'émission à la réception d'un signal Pour cerner la problématique, nous reprenons ci-dessous l'introduction tout à fait explicite de Ambre Brizon et Audrey Auboyer dans leur article intitulé « L'acceptabilité des signaux faibles détectés par le récepteur humain. Facteur essentiel de la sécurité des systèmes » (2009) qui s'inscrit dans le domaine des cindyniques (science des dangers). L'attaque sur Pearl Harbor, fut lancée par surprise le matin du dimanche 7 décembre 1941 entre 6h00 et 7h15. La veille, le ministère des affaires étrangères japonais envoya à Washington un document codé en 14 points. Le 7 décembre à 11h58, heure de Washington, 6h28 heure de Hawaii, le général George Marshall le lut et prit conscience d'une attaque imminente. Il expédie un télégramme d'alerte aux bases de Panama, San Diego et Pearl Harbor, mais, pour des raisons techniques, les messages n'arrivent pas à temps. Sur place, la nuit du 6 au 7 vers minuit, heure locale, le dragueur de mines USS Condor signale un sous-marin japonais de reconnaissance dans la rade de Pearl Harbor.
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Malgré la difficulté d'analyse d'un signal faible, les signaux faibles ont un rôle crucial à jouer car ils sont les signes avant-coureurs d'un futur changement de tendance et vont devenir des outils d'aide à la décision et à l'action. Pour Barbaud et Mousnier [1], ces signaux faibles ne sont pas directement des informations utiles mais pourtant, dans un contexte précis, ils peuvent devenir cruciaux pour prédire certaines actions, certains évènements et cela offre des possibilités d'avoir des opportunités innovantes. Du fait de ce caractère anticipatoire, les signaux faibles doivent être au cœur de la veille anticipative menée par les entreprises. Par veille anticipative, on entend un « processus informationnel par lequel l'entreprise se met à l'écoute anticipative des signaux faibles de son environnement dans le but créatif d'ouvrir des fenêtres d'opportunités et de réduire son incertitude » (définition donnée par Lesca en 1994). Cependant, comme évoqué précédemment, les signaux faibles doivent être accompagnés d'une analyse poussée et d'une réflexion stratégique constante pour prendre toute leur utilité dans la veille et lever les incertitudes sur le futur.
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Ceci permet d'adapter très précisément les processus de sécurité aux situations rencontrées. Si cela est nécessaire, les collaborateurs sont informés des risques identifiés et peuvent adapter leur comportement en conséquence. Le modèle d'IA propre à chaque entreprise est créé à partir d'une analyse de l'historique de ses accidents et de ses données. L'algorithme va rechercher les corrélations entre les données à dispositions et l'occurrence des accidents. La capacité à détecter des accidents sera directement lié à la quantité de données à analyser. Une mutualisation des données pour améliorer la qualité du modèle Afin d'améliorer les performances du modèle dans les cas où la quantité de données historiques est trop faible, il est possible d'exploiter l'historique d'accidents de plusieurs entreprises. Cela permet d'exploiter le retour d'expérience d'un secteur industriel au profit de la sécurité de ses collaborateurs. Cette méthode permet à chaque entreprise de garder la maitrise sur ses données.
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