Un risque est l’association d’un « événement,
identifié, qui est probable, et d’un effet indésirable également probable si l'événement se réalise »
La réalisation d’un événement à effet indésirable qui
n’a pas été préalablement identifié comme possible, n’est pas un risque. C’est
un « aléa. »
Un risque est une anticipation, un aléa est le constat d'une situation avérée.
Maîtriser un risque, ce n'est pas supprimer le risque,
c’est rendre sa criticité acceptable.
Par exemple, les effets indésirables d’un médicament
sont des risques acceptables.
Un aléa thérapeutique est la réalisation d’un
événement à effet indésirable qui n’a pas été préalablement identifié comme
possible.
La criticité d’un risque d’un événement relativement
à un effet indésirable probable est le produit de la probabilité
d’occurrence de l’événement, et de l'effet indésirable que l'événement peut
produire, par la valeur attribuée à la gravité de l’effet lorsqu’il se réalise.
L’occurrence de l’événement peut ne pas produire
systématiquement l'effet, ou l'effet peut ne pas avoir systématiquement la
gravité imaginée.
La criticité d'un risque est donc évaluée par la
formule suivante :
C(R) = P(E
∩ F) G(E) =P(E) x P(F/E) x G(F)
Où E est l’évènement, F est l’effet, et G(F) est la
gravité de l'effet
La probabilité d’occurrence d’un événement peut
être : subjective, estimée par des statistiques, ou évaluée par des
modèles représentatifs du phénomène qui produit l’événement.
Une probabilité est donc toujours une mesure
« contestable » des chances pour que l’événement se produise. La confiance
qu’on peut lui accorder dépend des conditions dans lesquelles elle est
effectuée, et des méthodes de mesure utilisées.
L’application de ces généralités à la non-qualité peut
se décrire de la manière suivante :
La qualité d’une activité vue d’un
bénéficiaire est la valeur de la satisfaction du bénéficiaire qu’elle
produit.
L’activité est un événement. La satisfaction est sa
finalité de cet événement.
Cette satisfaction résulte d'une perception de l’être
humain, d’informations émises par l’activité. Cette perception se focalise sur les
réponses de l'activité à ses attentes explicites ou latentes et sur les
contraintes qu’elle lui fait subir
Une non-qualité de l’activité vue d’un bénéficiaire est
une insatisfaction provenant d’une de ses perceptions de l’activité considérée
comme une mauvaise réponse à ces attentes ou comme une contrainte inacceptable.
Un risque de
non-qualité d’une activité pour un de ses bénéficiaire est une de
ses perceptions probables
P non souhaitée de l’activité et une insatisfaction de l’activité
La gravité de cette perception
est le niveau d’insatisfaction qu’elle produit
La criticité d’un risque de non-qualité se modélise
par la formule :
C(P) = P(P
∩ Ī) G(Ī) = P(P) x
P(Ī /P) x G(Ī)
·
P (P ∩ Ī) est la probabilité pour que la perception P d’une réponse non
souhaitée de l’activité à ses attentes ou à des contraintes inacceptables et d’une
insatisfaction de l’activité
·
G(Ī) est la valeur attribuée par le bénéficiaire à son insatisfaction Ī.
·
P (P) est la probabilité pour que P se réalise
·
P (Ī /P) est la probabilité conditionnelle pour que l’insatisfaction de l’activité
du bénéficiaire se produise lorsqu’il a la perception P.
La nature de la réponse non souhaitée peut être une
exigence, ou une attente explicite ou latente de l’être humai
La perception d’une « réponse non
souhaitée » exprime : soit une perception qui porte sur une des
caractéristiques de l’activité (Critical To Quality), soit une perception qui
porte sur ses usages (Critical To Customer), soit une perception de la manière
dont une caractéristique de la prestation contribue à un de ses usages. (Driver)
La qualité d’une activité vue de son producteur
est la valeur de la satisfaction de l’activité qu’il éprouve pendant et à l’issue
de sa production.
Une non-qualité d’une activité vue par son
producteur est une insatisfaction du producteur provenant d’une de ses
perceptions de l’activité qui est considérée comme une mauvaise réponse à ces
attentes ou comme une contrainte inacceptable.
Les attentes et les contraintes du producteur ne sont
pas les mêmes que celles des bénéficiaires.
La criticité d’un risque de non-qualité d’une activité
vue par son producteur se calcule comme précédemment.
Une non-conformité d’une activité ou de
son résultat à une référence admise comme un contrat est un événement E qui
peut être la cause d’une perception d’un être humain qui provoque une insatisfaction de
l’activité.
Ces perceptions
ont l’avantage de pouvoir être partagées pour les personnes qui produisent
l’activité et pour celles qui l’observent ou qui en bénéficie. Elles résultent
d’informations émises par des repères de l’activité observables de la même
manière par les deux catégories d’observateurs.
Focaliser la
reconnaissance partagée de la non-qualité d’une activité sur la non-conformité
à des repères contractuels de l’activité permet d’avoir recours à des méthodes
rationnelles pour maîtriser les risques de non-qualité. Ces méthodes sont
souvent issues des sciences de l’ingénieur. Elles limitent les contestations,
ou des effets indésirables non maîtrisables sur l’environnement de l’activité, qui
porteraient sur les non-conformités à ces repères.
Ces repères
sont en partie choisis par retour d’expériences.
Mais certaines activités qui sont des services,
ou qui entrent en compétition avec d’autres, conduisent de plus en plus souvent
à annoncer aux bénéficiaires potentiels, des engagements qui portent directement
sur des perceptions « complexes » des bénéficiaires. Ces engagements
ne se réfèrent plus à des repères rationnels d’événements de l’activité qu’ils
produisent (confort, esthétique, douleur, ambiance, etc.), et ils ne sont plus comparables
à un référentiel par des « mesures » faisant appel à la métrologie
des sciences pour l’ingénieur.
La maîtrise de cette nature de risques fait appel
progressivement à des méthodologies issues du marketing, ou de la
psycho-sociologie, qui font appel à l’Intelligence Artificielle. Ces méthodes
permettent de s’appuyer sur des référentiels qualité rassemblant des repères
complexes opposables qui associent des informations quantitatives et
qualitatives pour les caractériser.
Mais il ne faut pas oublier que ces nouvelles
méthodes reposent : sur une architecture initiale de traitement de
l’information qui est composée de modèles (algorithmes) rationnels, dont la pertinence
peut être contestée, et l’enrichissement de ces modèles, pour converger vers la
complexité de la réalité, se fait, comme une quadrature du cercle, par une
accumulation d’informations sur le phénomène étudié qui peut comporter de
nombreux biais.
Par ailleurs le jugement de l’être humain qui ne
peut pas être étudié en émettant l’hypothèse : « toute choses égales
par ailleurs » parce qu’il est en permanence influencé par son environnement
socio-économique, peut difficilement être représenté avec certitude par des
modèles issus de l’Intelligence Artificielle.
Cependant dans le mesure où le risque repose sur
des probabilités d’occurrence, l’Intelligence Artificielle fournie une
information utilisable pour attribuer des probabilités « ponctuellement
acceptables » pour estimer la criticité d’un risque de non-qualité.
Les
utilisateurs de ces méthodes nouvelles destinées à maîtriser la non-qualité
d’une activité, doivent conserver en permanence un « esprit
critique » et accepter les incertitudes incompressibles de leurs résultats