Ces limites identifiées expliqueraient le relatif insuccès du REX, ainsi que l'apprentissage souvent seulement partiel qu'il permet de générer (car peu de leçons sont tirées des expériences). La problématique des signaux faibles, définis comme signes précurseurs d'accidents, ouvre des perspectives de recherche intéressantes. Elle propose un positionnement «en amont» des événements en tentant d'identifier le plus tôt possible les signes de dégradation de la sûreté de fonctionnement, de les traiter et de tirer des enseignements de ces signaux en les intégrant dans le système de REX. Les signaux sont faibles, mais leur potentiel est grand. Cependant, cette aventure des signaux faibles n'est pas dépourvue d'embûches. La notion même de «signaux faibles» suscite de surcroît des réactions contrastées: d'un côté ils se révèlent être pertinents et constituent une catégorie d'analyse ou un objet d'étude évident dans le domaine de la recherche et dans son application industrielle; de l'autre, ils peuvent être taxés de « piège intellectuel », de croyance.
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Le concept de "signaux faibles" a été conçu dans les années 1970 par Igor Ansoff. Cet ancien consultant pour Lockheed et la Rand Corporation développe ce concept comme dans le cadre de ses enseignements sur management stratégique à l'Université Vanderbilt. Les signaux faibles sont les éléments de perception de l'environnement, opportunités ou menaces, qui doivent faire l'objet d'une écoute anticipative, appelée veille, dans le but de participer à l'élaboration de choix prospectifs en vue d'établir une stratégie, et de réduire l'incertitude. On constate une extension de l'usage de la notion de « signal faible », dont la pertinence reste interprétative. Définition [ modifier | modifier le code]
Selon Igor Ansoff, le fondateur de ce concept, la méthodologie utilisant les signaux faibles, le Strategic Early Warning System (SEWS) va constituer dans l'analyse d'informations partielles et fragmentaires fournies par l'environnement. Cette analyse se fait parfois en complémentarité d'une analyse des grandes tendances.
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Ainsi, les signaux faibles sont des éléments de perception de l'environnement, des opportunités et des menaces qui sont implicites, partiels et non facilement accessibles. On oppose le signal faible au signal fort, qui est quant à lui une information explicite, facilement accessible et dont le sens stratégique est facilement déductible. Pourquoi les entreprises doivent-elles s'intéresser aux signaux faibles et que doivent-elles faire de ces signaux faibles dans le cadre d'une veille en entreprise? Etant donnée la masse énorme d'informations qui circule actuellement dans le monde, le signal faible en lui-même ne porte pas grand intérêt: ce n'est qu'une information parcellaire et dont la durée de validité est courte. L'importance des signaux faibles se situe surtout dans l'usage qu'on en fait: en effet, les signaux faibles demandent un travail poussé d'analyse et d'interprétation pour les comprendre et les décrypter. C'est finalement l'analyse des signaux qui est la plus importante car elle donne sens à ces signaux.
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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.
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