Exemple de tableau d`identification des risques

Il est souvent souhaitable de combiner les différents éléments de risque identifiés et caractérisés en une seule estimation quantitative du risque de projet. L`approche du deuxième moment ne traite pas des distributions de probabilité complètes, mais n`utilise que les moyennes, les variances et les covariances (les deux premiers instants) pour caractériser les incertitudes. Tout d`abord, nous estimons l`incertitude, ou la variance, dans le coût de chaque ensemble de travail individuel. Les propriétaires de projet doivent s`assurer que le processus d`identification des risques va au-delà des symptômes. Il s`agit notamment des incertitudes concernant les coûts réels du travail et des matériaux (tels que l`acier), la durée réelle des activités, les livraisons d`équipements, la productivité de la main-d`œuvre, les changements dus au développement de la conception ou les préférences du propriétaire, et d`autres les incertitudes qui sont généralement considérées comme relevant de la variabilité naturelle de la planification, de la conception, de la construction et de la mise en marche des projets (elles ne comprennent pas les événements catastrophiques ou les changements radicaux de conception). Il existe un certain nombre de méthodes utilisées pour l`identification des risques. C`est une relation purement linéaire. L`indice de définition du projet (PDRI) est un exemple d`outil d`évaluation qualitative des risques additif (CII, 1996, 1999). Cette approche peut être un outil précieux pour les gestionnaires de programme, si chaque directeur de projet est tenu de déclarer le coût révisé et actualisé à l`achèvement, y compris les limites de confiance sur cette estimation, pour chaque période de rapport. Il s`agit d`un processus séquentiel qui consiste à évaluer et classer les risques à l`aide de la matrice PI et du système d`arbre décisionnel. Par conséquent, les représentants du propriétaire ont la responsabilité de réévaluer tous les modes de défaillance et les effets périodiquement pour s`assurer qu`un risque précédemment considéré comme négligeable n`a pas augmenté dans l`impact ou la probabilité à un niveau nécessitant la gestion Attention. Par définition, les événements à fort impact et à faible probabilité sont des occurrences rares, et il est donc très difficile de leur assigner des probabilités en fonction des enregistrements historiques.

Ces modèles sont des programmes relativement simples basés sur la sommation des moments, dérivées de la théorie des probabilités, pour combiner les risques pour les variables dépendantes et indépendantes. Ce type de simulation peut ou ne peut pas être supporté par des ordinateurs; l`accent n`est pas mis sur les modèles informatiques, mais plutôt sur les interactions entre les participants et les effets de ces interactions sur les résultats des projets. Des gradations plus fines de l`impact et de la vraisemblance — par exemple, très élevé, élevé, moyen, faible et très faible (une matrice de cinq par cinq) — permettraient de tenir compte plus nuancée de l`attention nécessaire. L`approche du deuxième moment (Benjamin et Cornell, 1970) utilise les deux premiers instants, i. Par conséquent, l`estimation de l`incertitude dans le coût total ne nécessite que de résumer les incertitudes dans les comptes de coûts individuels, modifiés par les dépendances entre eux. La gestion des risques du projet, avec l`aide des facteurs et des documents susmentionnés, dépend principalement des trois étapes majeures de l`identification des risques, de l`évaluation des risques et de la résolution des risques. Lorsqu`il est initié au début d`un projet, la plupart des risques peuvent être identifiés et contrôlés ou des mesures visant à contrer les actes peuvent être développées, comme celles qui sont impliquées dans la gestion du changement ou la reprise après sinistre du projet. Cela est particulièrement vrai maintenant que la simulation Monte Carlo est facilement disponible grâce à un logiciel de tableur commun et peut donc être utilisé par des personnes avec peu de connaissances des statistiques.