| Simulation et analyse de risques dans les projets |
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L'analyse des risques dans les projets est nécessaire parce qu'elle constitue une démarche active pour maîtriser les événements fortuits qui peuvent aller à l'encontre de la bonne exécution du projet, c'est à dire principalement :
Elle permet en outre de déterminer la provision pour risque qui va venir éventuellement réduire le résultat imposable de l'entreprise. 1)Analyse qualitative des risques Pour arriver à cette fin, le chef de projet constitue un registre des risques dans lequel il liste les risques retenus avec les attributs minimum suivants :
Il est d'une pratique courante de quantifier l'impact pondéré global de ces risques :
La somme pondérée des impacts: donne une estimation de la somme à provisionner pour faire face à la réalisation des risques identifiés.
Total impact pondérés= Somme( P1 x I1 + P2 x I2 + P3 x I3 + .... + Pn x In)
avec Pi = Probabilité de réalisation du risque i et Ii = Impact attendu du risque i C'est encore l'espérance mathématique des différentes variables aléatoires constituées par les impacts des risques. C'est une valeur importante qui, si elle n'a pas été budgétée peut représenter un écart potentiel avec le budget prévu du projet. Elle sert à évaluer la réserve de management du projet. 2) Analyse quantitative des risques Cependant l'impact d'un risque est rarement connu avec 100% de précision. Prenons le risque 1, il est nominalement égal à 100 kEuros (valeur « modale » ou valeur plus souvent rencontrée), mais en fait, il peut varier d'une valeur minimum de 80 kEuros à une valeur maximum de 150 kEuros (hypothèse pessimiste).
On obtient alors une distribution de la valeur de l'impact telle que ci-dessous à gauche. La combinaison d'incertitudes similaires pour les autres impacts donne un impact total pondéré non plus de 375 kEuros mais de 412 kEuros avec un écart type de 157 kEuros. On voit que la probabilité d'avoir une valeur de sortie inférieure ou égale à 375 kEuros est de moins de 39 %. On voit aussi que, bien que la distribution d'entrée soit très dissymétrique, la distribution résultante est plutôt centrée.
Prenons le cas ou notre impact varie de 90 à 110 kEuros : Cette fois-ci la distribution d'entrée est centrée. La résultante est aussi une distribution plus centrée, avec une valeur moyenne de 375 kEuros et un écart-type de 136 kEuros.
Ces résultats sont obtenus en exécutant une simulation de Monte-Carlo sur un modèle rentré dans Excel avec l'adjonction du logiciel @risk pour Excel.
Beaucoup d'autres simulations sont possibles, notamment en utilisant des données historiques sur des projets passés. La version de@Risk pour MS Project permet de tenir compte de l'incertitude dans l'estimation des tâches et de tester ainsi la validité du chemin critique. Projiris, acteur dans le domaine du management de projet, propose, en accord avec Palisade Corporation, des formations à l'analyse quantitative des risques dans les projets.
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