Safety Management : 3 méthodes d'analyse des risques appliquées au secteur automobile

Avec l’essor rapide des nouveaux véhicules connectés, autonomes ou encore électriques, la sécurité automobile est plus cruciale que jamais.

Aujourd’hui, l’enjeu n’est plus simplement de réagir suite aux incidents, mais bien de les anticiper pour les limiter. Comment ? Grâce à la mise en place du Safety Management dans les sociétés du secteur.

Trois méthodes sont principalement utilisées en Safety Management : l’Analyse par Arbre de Défaillance (FTA), l’Analyse des Modes de Défaillance et de leurs Effets (FMEA), et l’Étude des Risques Opérationnels (HAZOP).

Chacune à sa façon permet de mener des analyses prédictives et systématiques. En quoi consiste concrètement chacune de ces méthodes ? Comment s’appliquent-elles au secteur automobile ? Quel est le rôle de l’Intelligence Artificielle ? Comment l’IA peut-elle aider le Safety Management dans le secteur de l’automobile ?

Découvrez comment chacune de ces méthodes d’analyse, couplées avec l’IA, façonne le futur du secteur automobile et l’utilisation des véhicules.

3 MÉTHODES D’ANALYSE POUR IDENTIFIER PRÉCISÉMENT LES RISQUES : FTA, FMEA ET HAZOP

Lorsqu’une entreprise du secteur automobile est convaincue des bienfaits du Safety Management, une étape cruciale est de choisir la méthode à employer pour mener ses analyses selon le sujet. A ce jour, 3 méthodes d’analyse se distinguent particulièrement.

LA MÉTHODE DE L’ARBRE DE DÉFAILLANCE (FTA)

L'analyse par Arbre de Défaillance (FTA) est une approche descendante permettant d’identifier les combinaisons de défaillances susceptibles d’entraîner un accident majeur. Très utilisée dans les systèmes critiques comme les véhicules autonomes, elle est efficace pour visualiser clairement les scénarios catastrophes potentiels.

LA MÉTHODE DE L’ANALYSE DES MODES DE DÉFAILLANCES, DE LEURS EFFETS ET DE LEUR CRITICITÉ (FMEA)

La méthode appelée FMEA signifie ‘Failure Modes and Effects Analysis’. Elle consiste à étudier systématiquement les modes potentiels de défaillance d’un composant ou système et leurs impacts.

LA MÉTHODE DE L’ANALYSE DE RISQUES ET DE SÉCURITÉ DE FONCTIONNEMENT (HAZOP)

Nouvel anglicisme à connaître : la méthode HAZOP tient son nom de l’expression “HAZard and OPerability analysis”. Celle-ci se concentre sur l’identification des écarts par rapport à l’exploitation normale dans le but d’anticiper les situations à risques.

Ces trois approches complémentaires couvrent la majeure partie des risques potentiels liés aux nouveaux véhicules automobiles.

DES APPLICATIONS CONCRÈTES DANS LE DÉVELOPPEMENT DES VÉHICULES CONNECTÉS ET AUTONOMES

FTA, FMEA, HAZOP : chacune des 3 méthodes d’analyse peut apporter un avantage à la conception des voitures modernes en développement. Voici quelques exemples.

1ère utilisation possible : la prévision de pannes électroniques ou de cyberattaques via le système électronique par la méthode FTA.

Dans les voitures connectées modernes, deux nouveaux risques sont clairement identifiés. Pour identifier ces 2 types de risques, les entreprises de l’automobile appliquent la méthode FTA. Elle est jugée efficace pour évaluer le niveau de risques d’une panne électrique ou d’une cyberattaque sur le système du véhicule.

2ème utilisation possible : l’analyse de la qualité de la batterie par la méthode FMEA.

Ici, la méthode FMEA est essentielle pour les véhicules électriques, où une défaillance de batterie pourrait générer des risques significatifs d’incendie. Bon à savoir : le constructeur Tesla utilise cette approche spécifiquement sur ses batteries.

3ème utilisation possible : la gestion de l’alimentation et du stockage des nouvelles ressources par la méthode HAZOP.

C’est grâce à cette méthode précieuse que les entreprises du secteur automobile arrivent à vérifier les processus liés au ravitaillement en hydrogène des véhicules à pile à combustible.

A noter que depuis quelques temps, ces 3 méthodes sont encore plus puissantes lorsqu’elles sont associées avec l’Intelligence Artificielle.

L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, UNE RÉVOLUTION POUR LES MÉTHODES D'ANALYSE PRÉDICTIVE DES RISQUES

Le développement exponentiel de l’intelligence artificielle (IA) révolutionne la gestion des risques dans le secteur automobile. Cette nouvelle technologie apporte une précision et une rapidité inédites qui permet de prédire les risques tant sur la conception que sur l’utilisation du véhicule.

L’IA, comme nous l'appelons couramment, permet notamment d'analyser de grandes quantités de données provenant des capteurs embarqués dans les véhicules modernes connectés. Plus l’IA est nourrit par des données, plus elle est capable d’anticiper et prédire les défaillances. Cela même avant leur apparition. D’après une étude McKinsey, 2021, grâce à l’exploitation des données issues des capteurs embarqués, analysés par l’IA, le temps d’immobilisation des véhicules en maintenance peut être réduit de 50%. De plus, nous pouvons aussi diminuer les coûts de maintenance de 10 à 40 % selon les pièces.

Les bienfaits de l’IA intégré aux procédures de Safety Management se voient aussi sur la conception. Par exemple, le constructeur automobile Ford utilise des algorithmes pour réduire de 25 % les interruptions liées aux pénuries de semi-conducteurs. L’IA, appliquée à des méthodes de Safety Management, identifie et réoriente les flux critiques en temps réel.

En couplant l’intelligence artificielle avec les méthodes FTA, FMEA et HAZOP, les entreprises du secteur automobile ont la possibilité de mettre en place une stratégie de Safety Management efficace. Grâce aux modèles prédictifs, il devient possible d’identifier des scénarios à risque dans les phases de conception jusqu’à l’entretien, améliorant considérablement la sécurité des propriétaires et usagers. Anticiper les risques permet aussi à l’industrie automobile de relever les défis actuels et futurs.