EPFL - Collège du Management

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1 EPFL - Collège du Management
Odyssea / CH Lausanne INSTITUT INTERNATIONAL DE MANAGEMENT POUR LA LOGISTIQUE ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE Lausanne - Paris MANAGEMENT DE PROJET GESTION DES RISQUES Dr Ph. Wieser ENPC-CORT1 2007

2 et ce que l’on peut prévoir et … anticiper
Le PROJET Processus unique, complexe, à risques et limité dans le temps devant répondre à des objectifs mesurables clairs et précis Rappel «Evolution» Projet Etat 1 Etat 0 Mesure(s) 0 Besoins Mesure(s) 1 On ne gère et on améliore que ce que l’on mesure et ce que l’on peut prévoir et … anticiper

3 Combinaison de la probabilité d’un événement et de ses conséquences
Le RISQUE, définition Le risque est défini comme la combinaison d’une notion de danger et de probabilité d’occurrence d’événement(s), c’est-à-dire d’une conséquence à ce danger, avec des notions sous-jacentes d’impact, de gravité et d’aversion spécifique par rapport à certains types de risques. Combinaison de la probabilité d’un événement et de ses conséquences (ISO/CEI 73) Combinaison de la probabilité d’un dommage et de sa gravité (ISO/CEI 51)

4 Risque R = p x g g p Le RISQUE, définition avec
p = probabilité d’occurrence d’un événement g = gravité, conséquence p g R=pxg=cte Risques à conséquences graves, mais peu fréquents Risques fréquents, mais à conséquences peu graves

5 Limite d’acceptabilité
Le RISQUE, définition Risque R = p x g avec p = probabilité d’occurrence d’un événement g = gravité, conséquence g Zone de risque INACCEPTABLE R=pxg=cte Limite d’acceptabilité p

6 Ra < Rb < Rc Rc Rb Ra Niveaux de risque R = p x g Log g
Log p Log g R=pxg=cte Ra Rb Rc Ra < Rb < Rc

7 Rc = (p1 x g1) + (p2 x g2) + … + (pn x gn)
Combinaison de risques avec p = probabilité d’occurrence d’un événement g = gravité, conséquence Rc = (p1 x g1) + (p2 x g2) + … + (pn x gn) p g n p g 2 p g 1

8 PROJET RISQUE DANGER CONSEQUENCE technique naturel financier
Risque - Projet RISQUE sanitaire humain technique naturel financier environnemental humain, social sécuritaire politique informatique désastre (projet), … PROJET Impact, gravité, aversion DANGER CONSEQUENCE

9 PROJET RISQUE DANGER CONSEQUENCE technique naturel financier
Risque - Projet technique naturel financier environnemental humain, social sécuritaire politique informatique désastre (projet), … PROJET Le risque peut/doit initier le projet Le projet génère le risque, ou les conséquences d’un risque sanitaire humain RISQUE DANGER CONSEQUENCE

10  Risque - Projet Analyse du risque Techniques Economiques
Coûts cumulés Techniques min MAX p.p. p%  Economiques Approches Organisation. Environnem. Sociales, … Marge de manœuvre Critères Etude Réalisation Exploitation t Analyse multicritère Méthodes et outils de conception et d’analyse  Analyse du risque Identification Quantification

11 Risques induits (par le projet)
Risque - Projet Identification Quantification Maîtrise Risques internes Risques induits (par le projet) Identification Quantification Maîtrise brainstorming, Delphi, SWOT, Ishikawa, comparaison, simulation, … approche probabiliste, simulation numérique, analyse baysienne, … système d’information partagé, suivi-contrôle, organisation, réactivité, … Lien(s) Etude Réalisation Exploitation t

12 Ne rien risquer est un risque encore plus grand !
Démarche Risque Ne rien risquer est un risque encore plus grand ! [Erica Jong] Méthodologie, outils Identifier Prioriser p g Projet(s) Prévenir Agir Suivre Risques: induits par le projet internes au projet

13 Analyse du Risque Brainstorming expression libre des idées
Identification Quantification Maîtrise Brainstorming Risques induits expression libre des idées sans jugement, ni tabou animation et coordination tri et classement des idées

14 ! MISE EN EVIDENCE DES DIVERGENCES, DONC DES RISQUES Analyse du Risque
Identification Quantification Maîtrise DELPHI Risques induits Groupe d’experts ! Consensus p% Positions de départ But : Recherche de convergences et de consensus (par approches successives, itératives) MISE EN EVIDENCE DES DIVERGENCES, DONC DES RISQUES «Variabilité»

15 Tables de référence (exemple)
Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise Brainstorming, Delphi, Expérience, Connaissance, … Enumération des risques Risques induits Risques internes Risque No Type Description Cause Effet Description des risques Evaluation des risques Probabilité Risque R=PxG P=pi Gravité G=gi Tables de référence (exemple) Probabilité Gravité Echelle pi, gi négligeable 1 8 inacceptable 4 grande 2 faible Exemple R≤4 risque acceptable R≤8 risque à considérer R>8 risque inacceptable Tableau des risques

16 Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise Tableau des risques Graphe des risques Risques induits Risques internes Probabilité négligeable inacceptable grande faible Gravité 8 16 32 64 4 8 16 32 2 4 8 16 1 2 4 8 Exemple R≤4 risque acceptable R≤8 risque à considérer R>8 risque inacceptable

17 Analyse du Risque Solution préventive Deux approches : Réduction du s
Identification Quantification Maîtrise Tableau des risques Risques induits Maîtrise des risques Risques internes Risque n R=32 Inacceptable Cause Effet Diminution des risques Solution préventive Risque n R=4 Acceptable Deux approches : Réduction du s Décalage de la courbe min MAX 2 1 s

18 Weaknesses FAIBLESSES
Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise Méthode SWOT Risques induits Strengths FORCES Weaknesses FAIBLESSES Quels sont vos avantages, vos atouts ? Quelles sont vos qualités ? Liste des caractéristiques de votre entreprise En étant réaliste, sans fausse modestie, ces éléments doivent être analysés selon votre propre point de vue et en relation avec votre clientèle Que peut-on améliorer ? Quels sont vos défauts ? Que doit-on éviter ? Examen d’un point de vue interne et externe Que font vos concurrents ? Opportunities OPPORTUNITES Threats MENACES (DANGERS) Quelles sont vos chances ? Quelles sont les tendances du marché ? Quelles les opportunités : - changement de technologie - modification des marchés - changement de politique, de style de vie - événements locaux, ... Quels sont les obstacles ? Quelles positions adoptent vos concurrents ? Modification des conditions de travail Impact d’un changement de technologie Problèmes financiers ? (Référence : Mind Tools)

19 5S Six Sigma Lean Management Analyse du Risque Autres méthodes
Identification Quantification Maîtrise Autres méthodes Lean Management Risques induits SEÏRI : Débarrasser Débarrasser ce qui est inutile SEÏTON : Ranger Ordonner les choses en fonction de leur utilité SEÏSO : Nettoyer Maintenir le lieu de travail en bon état SEÏKETSU : Ordre, rigueur Maintenir un aspect agréable SHITSUKE : Discipline, suivi Réaliser les étapes du processus / personnel 5S Les étapes DMAIC Définir le projet d’amélioration Mesurer la performance du processus (existant) Analyser pour comprendre les raisons du problème Innover ou améliorer afin de supprimer les causes du disfonctionnement Contrôler pour s’assurer de la disparition (réduction) du problème Six Sigma Amélioration et profitabilité (Motorola, 1985) QUALITE & VARIABILITE (6s)

20 Cause Cause Cause Effect Cause Cause Cause Analyse du Risque
Identification Quantification Maîtrise Ishikawa diagram The cause and effect diagram Risques induits Cause Reason Cause Reason Cause Reason Effect Cause Reason Cause Reason Cause Reason

21 Cause Cause Cause Effect Cause Cause Cause Analyse du Risque
Identification Quantification Maîtrise Ishikawa diagram Risques induits Neglected maintenance Worn oil pan Oil too light Cause Cause Cause Reason Reason Reason Reason Reason Dysfunction Effect Reason oil leak on a machine Reason Reason Reason Engine over heating Cause Cause Cause Temparature of the machine Leaking points Example : «Analysis of an oil leak» Ref. : The Essentials of Logistics and Management

22 ! SI Connaissance Comparaison Similitudes Base de données
Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise Risques induits Comparaison Similitudes Base de données Coûts cumulés SI Connaissance Base d’expériences ! Marge de manœuvre Etude Réalisation Exploitation t

23 Simulation Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise
Risques induits Simulation Exemples (Flexim) Réseau de simulation Réseau d’animation nouveau projet projet d’amélioration

24 Objet : Offre pour un contrat de vente de 100’000 articles (Produit A)
Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise ARBRE DE DECISION Analyse baysienne Risques induits Objet : Offre pour un contrat de vente de 100’000 articles (Produit A) Prix de revient du Produit A : F / unité 2.50 F / unité 2.90 F / unité 2.10 F / unité 1.40 F / unité 1.00 F / unité 0.60 F / unité Marge Gain/unité Offre à 2.50 F / unité Offre à 2.90 F / unité Offre à 2.10 F / unité

25 Analyse du Risque 1 2 3 4 5 6 Gagné Offre à 2.90 F / unité Perdu
Objet : Offre pour un contrat de vente de 100’000 articles (Produit A) Prix de revient du Produit A : F Possibilités d’offres de vente : 2.90 F / 2.50 F 2.10 F Identification Quantification Maîtrise ARBRE DE DECISION Analyse baysienne Risques induits 1 2 3 4 5 6 Evénements potentiels Gagné Perdu Offre à 2.90 F / unité Offre à 2.50 F / unité Offre à 2.10 F / unité

26 Analyse du Risque 1 2 3 4 5 6 Gains potentiels Gagné 140’000 F
Objet : Offre pour un contrat de vente de 100’000 articles (Produit A) Prix de revient du Produit A : F Possibilités d’offres de vente : 2.90 F / 2.50 F 2.10 F Identification Quantification Maîtrise ARBRE DE DECISION Analyse baysienne Risques induits Evénements potentiels Gains potentiels Gagné 140’000 F 1 Offre à 2.90 F / unité Perdu 0 F 2 Gagné 100’000 F 60’000 F 0 F 3 Offre à 2.50 F / unité Perdu 4 Gagné 5 Offre à 2.10 F / unité Perdu 6

27 ? Valeurs espérées Analyse du Risque 1 2 3 4 5 6 Probabilités 0.1 0.5
Objet : Offre pour un contrat de vente de 100’000 articles (Produit A) Prix de revient du Produit A : F Possibilités d’offres de vente : 2.90 F / 2.50 F 2.10 F Identification Quantification Maîtrise ARBRE DE DECISION Analyse baysienne Risques induits Valeurs espérées ? Probabilités 0.1 0.5 0.9 Evénements potentiels Gains potentiels Gagné 1 140’000 F Offre à 2.90 F / unité Perdu 2 0 F Gagné 3 100’000 F Offre à 2.50 F / unité Perdu 4 0 F Gagné 5 60’000 F Offre à 2.10 F / unité Perdu 6 0 F

28 Calcul de la valeur espérée : rappel
Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise ARBRE DE DECISION Analyse baysienne Risques induits Calcul de la valeur espérée : rappel Gains potentiels Probabilités p k i j Option i G i + p i G x ( ) j k Calcul de la valeur espérée Option j G j Option k G k

29 Analyse du Risque 1 2 3 4 5 6 Quantification du risque CHOIX Valeurs
Objet : Offre pour un contrat de vente de 100’000 articles (Produit A) Prix de revient du Produit A : F Possibilités d’offres de vente : 2.90 F / 2.50 F 2.10 F Identification Quantification Maîtrise ARBRE DE DECISION Analyse baysienne Risques induits Quantification du risque CHOIX Valeurs espérées Probabilités Evénements potentiels Gains potentiels (10%x140’000)+(90%x0) 14’000 F Gagné 0.1 1 140’000 F Offre à 2.90 F / unité Perdu 0.9 2 0 F (50%x100’000)+(50%x0) 50’000 F Gagné 0.5 3 100’000 F Offre à 2.50 F / unité Perdu 0.5 4 0 F (90%x60’000)+(50%x0) 54’000 F Gagné 0.9 5 60’000 F Offre à 2.10 F / unité Perdu 0.1 6 0 F

30 Analyse du Risque Qualité Délai Coût Humains Budgétaire Planification
Identification Quantification Maîtrise Qualité Délai Coût Risques internes Humains Budgétaire Planification Ressources Objectifs Qualité … Risques internes au projet Brainstorming Delphi SWOT Simulation Organisation Structure Base de connaissance, expérience … Approche (probabiliste)

31 Analyse du Risque Evaluation économique de projets VB VA
Identification Quantification Maîtrise Evaluation économique de projets Risques internes t Echéancier Recettes-Dépenses VB VA VAN Choix d’investissement, évaluation économique de variantes de projet Analyse du risque, approche probabiliste (simulation)

32 Analyse du Risque Planification-Ordonnancement probabiliste A B D F G
Identification Quantification Maîtrise Planification-Ordonnancement probabiliste Risques internes A B D F G E C dA dB dC dE dF dG dD Approche déterministe Date de fin de travaux A B D F G E C dA dB dC dE dF dG dD Approche probabiliste Risque de dépassement min MAX

33 Analyse du Risque Organisation, Structure DIRECTION DE PROJET
Identification Quantification Maîtrise Organisation, Structure Risques internes DIRECTION DE PROJET CHEF DE PROJET EXPERTS COMITE DE PILOTAGE GROUPE UTILISATEURS Information des risques Intégration des risques dans toute prise de décisions Information Communication Formation Identification des besoins Variabilité, incertitudes Besoins

34 Synchronisation, traçabilité Suivi-contrôle
Analyse du Risque Identification Quantification Maîtrise Variabilité (risque) Mesures anticipatives (phase d’étude) t Risques internes Réactivité Anticipation Suivi Synchronisation, traçabilité Suivi-contrôle Identification et quantification des risques Projet : réalisation Résultat «physique» p% Besoins : information Environnement SI partagé Système unique cohérent homogène Etude Réalisation Exploitation t