Un grand nombre d’étudiants me demandent de
revenir sur le concept de « risque de non qualité ».
Toute recherche dans la littérature montre
qu’ils ont parfaitement raison étant donné la variété des sens donnés à ce
concept.
Un risque est un « événement indésirable, identifié, qui peut se produire. »
La réalisation d’un événement indésirable
qui n’a pas été préalablement identifié comme possible, n’est pas la
conséquence d’un risque. C’est un « aléa. »
Maîtriser un risque c’est être capable de rendre
sa criticité acceptable.
Ce n’est pas toujours possible.
Les effets indésirables d’un médicament
sont des risques acceptables.
Un aléa thérapeutique est la réalisation
d’un événement indésirable qui n’a pas été préalablement identifié comme
possible.
La criticité d’un risque est le produit de
la probabilité d’occurrence de l’événement indésirable qui le caractérise par
la valeur attribuée à la gravité des effets qu’il produit lorsqu’il se réalise.
L’occurrence de l’événement peut ne pas
produire systématiquement les effets indésirables, ou les effets indésirables
peuvent ne pas avoir systématiquement la gravité envisagée.
Dans ce cas la criticité est donnée par la
formule :
C(
) = P(E) x P(F/E) x P(G/F)
Où E est l’évènement, F est l’effet, et G
est la gravité
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.
Lorsqu’on applique tout cela à la non
qualité :
La qualité d’une activité est la
satisfaction qu’elle produit.
L’activité est un événement. La
satisfaction est un effet de cet événement.
Cette satisfaction est toujours une
perception d’informations par un être humain, qui sont émises par l’activité.
La non-qualité est une insatisfaction de
l’être humain produite par l’activité.
L’insatisfaction est en général une insuffisance
de satisfaction relativement à la satisfaction qu’il avait souhaitée, demandée,
ou exigée.
Un risque de non-qualité est donc un
événement d’une activité identifié comme susceptible de produire de
l’insatisfaction d’un être humain
La criticité d’un risque de non-qualité se
modélise par la formule :
C(E) = P(E) x P(Ī/E)
x P(V/Ī)
V est la valeur attribuée par l’être humain
à l’insatisfaction produite par l’événement E de l’activité.
Ī est
l’insatisfaction probable.
On a l’habitude d’appliquer cette formule
à une non-qualité particulière qui est l’insatisfaction produite par la
non-conformité d’une spécification d’un produit à sa définition sur le client
du produit.
Dans la réalité, le plus souvent,
l’insatisfaction résulte d’un événement de l’activité qui répond mal à une
exigence, ou une attente de l’être humain qui perçoit cet évènement.
Le « répond mal » est un
jugement de l’être humain dont les causes sont multiples et quelquefois
irrationnelles.
Le recours aux sciences de l’ingénieur,
qui sont utilisée pour maîtriser les risques de non-qualité liées à des
non-conformités, n’est plus efficace. La maîtrise de la complexité par des
modèles rationnels ne suffit plus pour maîtriser ces risques.
Les solutions actuelles portent sur
l’usage de l’Intelligence Artificielle.
Mais il ne faut pas oublier que ces
nouvelles méthodes reposent : sur une architecture initiale qui est composée
de modèles (algorithmes) rationnels, dont la représentativité 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.
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 l’environnement
socio économique de cet individu, peut difficilement être significativement
représenté 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.
