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Maîtrise des risques

Une juste estimation des probabilités, des coûts et des politiques
Modélisation du risque routier

Par définition, le risque (technologique, environnemental, militaire, sanitaire ou financier) est intrinsèquement lié à la notion d’aléa. Particulièrement adaptés à la modélisation des connaissances et des raisonnements dans les domaines comportant des incertitudes, les réseaux bayésiens sont reconnus aujourd’hui comme étant le cadre mathématique le plus approprié pour structurer et objectiver toute réflexion en matière de maîtrise des risques et conduite en situation de crise.

8 raisons pour le risk manager d'utiliser BayesiaLab

S’appuyant sur la richesse conceptuelle de ce formalisme théorique, les technologies développées par Bayesia, au sein notamment du logiciel BayesiaLab, apportent des réponses concrètes et efficaces à vos besoins :

point 1La modélisation des connaissances expertes par réseau Bayésien vous permettra de formaliser votre chaîne complète du risque. L'aspect graphique des réseaux Bayésiens et l'ergonomie de BayesiaLab en font un outil précieux de BrainStorming et de communication.

point 2 Si des données de retour d'expérience sont disponibles, vous pourrez exploitez la puissance de l'apprentissage non supervisé pour découvrir l'ensemble des relations probabilistes significatives présentes dans vos données et ainsi d'identifier les liens entre vos facteurs de risque. Ce type d'apprentissage permet en effet une réelle découverte des connaissances et apporte une aide à la compréhension des phénomènes.

point 3L'apprentissage supervisé vous permettra d'exploiter vos données en caractérisant votre risque principal (e.g. sinistre, fraude), en identifiant le sous-ensemble minimal des facteurs de risque réellement pertinents.

point 4 BayesiaLab pourra prendre en compte votre connaissance experte et vos données de retour d'expérience de manière rigoureuse (actualisation Bayésienne des connaissances expertes en fonction des données).

point 5Vous pourrez tester l'effet de leviers (e.g. mise en place d'actions de réduction de risque) en enrichissant vos modèles probabilistes avec des actions. L'association de coûts à ces leviers vous permettra alors d'évaluer différentes politiques.

point 6Les questionnaires adaptatifs vous proposerons les questions les plus pertinentes en termes d'apport d'information sur votre risque principal et en termes de coûts associés aux questions (coût d'acquisition de l'information). Une fois votre choix effectué, la réponse sera prise en compte pour le calcul des nouvelles questions les plus pertinentes.

point 7Grâce à la boîte à outil d'analyse de BayesiaLab, vous pourrez avoir une réelle compréhension de vos modèles probabilistes: analyse de la force des relations, analyse des relations entre votre risque principal et les autres variables, analyse des relations entre une valeur spécifique de votre risque principal et les autres variables, analyse des observations pour savoir si toutes les observations abondent dans le même sens ou si certaines sont contradictoires.

point 8Enfin, vous pourrez interagir de manière conviviale avec vos réseaux pour tester toutes vos hypothèses.

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Découvrez BayesiaLab, notre progiciel générique d’aide à la décision à base de réseaux bayésiens »

Les projets de recherche

Bayesia développe également des projets de recherche l'associant à des acteurs majeurs du nucléaire, de l'agro-alimentaire et de la santé, dans des domaines concernant la maîtrise des risques et la gestion de situation de crise.

Exemples d'applications

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