Les principes de l’analyse des risques classiques sont repris dans de nombreuses domaines, dont mon ancienne profession qu’est le commissariat aux comptes. Le commissariat aux comptes n’a rien inventé en la matière mais a eu le mérite d’industrialiser cette méthode (certes encore trop souvent insuffisamment) dont les apports en pertinence sur la qualité de l’opinion sont indiscutables.
La notion de risque théorisée
La notion de risque est une notion ancienne qui a été définie à travers de nombreux domaines, notamment les mathématiques dans les théories probabilistes, militaires, ou encore médicales sans que cette liste soit exhaustive. L’entreprenariat ne fait pas exception et les approches par les risques dans les théories contemporaine de la gestion d’entreprise sont légion. On retrouve également cette notion de risque dans les grands référentiels normatifs internationaux comme la norme ISO 31000 : 2010 qui définit le risque comme étant « l’effet de l’incertitude sur l’atteinte des objectifs »
De manière générale, on note un consensus pluridisciplinaire pour affirmer que le risque est le produit entre deux facteurs : l’aléa et l’enjeu.
L’aléa, appelée également probabilité d’occurrence, est la probabilité qu’un événement se produise. Dans le cas d’un risque négatif, c’est le pourcentage de chance de tomber dans le trou. On comprend bien qu’il ne peut y avoir de risque, et donc de prévention de risque, qu’en présence d’un événement incertain.
L’enjeu quant à lui met en évidence l’étendue des impacts de la réalisation du risque. Dans l’exemple précédent, c’est la profondeur du trou.
Le produit de l’aléa et de l’enjeu forment la notion de risque inhérent, c’est-à-dire de risque fondamental avant toute tentative d’y remédier d’une quelconque manière.
Si l’on essaye d’évaluer le risque que quelqu’un tombe dans le trou : un trou en plein Paris profond de 1cm : grande exposition à l’aléa et faible exposition à l’enjeu. Alors qu’un trou profond de plusieurs centaines de mètres en Arctique : faible aléa car personne n’y va mais grande gravité car une chute serait mortelle.
Ce risque inhérent (risque brut) doit être par la suite pondéré des tentatives effectuées pour le réduire. S’agissant d’un produit, on peut agir soit sur l’aléa (rendre la chute moins probable) soit sur l’enjeu (rendre la chute moins dangereuse). Toujours dans notre exemple, une action sur l’aléa serait de mettre une barrière pour empêcher les gens d‘approcher le trou, ou de construire un pont pour orienter leur comportement. Une action sur la gravité serait de combler le trou pour le rendre moins profond, ou de mettre un baudrier sécurisé ou un parachute aux personnes à proximité.
Le produit aléa x enjeu (risque inhérent) pondéré par les mesures prises pour réduire ces facteurs s’appelle le risque d’anomalie significative en finances, risque résiduel dans d’autres disciplines.
Enfin, on se rend compte que la tentative, fructueuse ou non, de réduire le risque inhérent, entraîne une modification de l’environnement et donc génère elle-même des risques supplémentaires. Le fait que le pont s’effondre n’existe pas en l’absence de pont. Il en est de même sur le risque que le baudrier ou le parachute soient défaillants. Dans des environnements complexes, il est aussi possible que les mesures prises ne permettent au final pas de réduire les risques de manière suffisante, ou que le comportement des acteurs change au moment où l’évaluation de la pertinence de la solution trouvée. Toujours avec l’exemple du trou : le pont n’a pas été construit au bon endroit ou alors il est utilisé uniquement les jours de mesure de sa fréquentation.
Tout ceci pris en considération et pondéré dans un calcul probabiliste aux multiples facteurs va donner un « score » au risque qui, pris isolément, n’a pas beaucoup de sens. Ce score doit être comparé à d’autres éléments afin de définir si le risque vaille la peine qu’on s’en préoccupe ou pas, et si oui dans quelle priorité.
Les autres éléments peuvent être les scores obtenus par d’autres risques mesurés, ou comparés à une norme établie selon des critères variés.
La prise de décision sur la base d’une analyse de risque
C’est à partir de là que les choses se compliquent. Jusqu’ici, nous avons été rassurés par l’approche scientifique et rationnelle des théories d’analyse des risques. Mais dès lors qu’un choix est à faire sur la base de ces éléments, notamment parce que l’approche froide des chiffres peut entrer en confrontation avec des systèmes de valeur, un choix rationnel scientifiquement parlant pourra être rejeté car non acceptable socialement.
En effet, divers biais cognitifs peuvent entrer en considération dans les choix qui découlent de ces analyses :
- La définition d’une règle générale sur la base d’un élément isolé est un biais courant. Pour faire un parallèle avec le COVID, ce n’est pas parce qu’une personne d’une population a été confrontée au virus et en est morte, ou au contraire n’a eu aucun symptôme, que la stratégie macro doit être ajustée. La taille de l’échantillon (loi des grands nombres) joue un rôle prépondérant sur la fiabilité des probabilités dont elles sont issues.
- L’aversion au risque est également un biais dangereux. Si une personne a 90% de probabilité de guérison, elle retiendra davantage qu’elle a 10% de chance probabilité de décès. Pour les événements à enjeu positif, comme les jeux d’argent, on retrouve l’effet inverse : à l’Euromillion, le joueur à 93% de chance de ne pas rembourser son ticket mais le joueur préfère recentrer son attention sur les 7% de probabilité positive.
- La préférence pour l’action est également un biais souvent sous-estimé. Face à une situation incertaine, nous allons faire mentalement un inventaire rapide des solutions qui s’offrent à nous. Nous aurons une préférence naturelle pour les solutions consistant à faire quelque chose plutôt qu’à ne rien faire, en sous-estimant, voire en occultant, les différents impacts collatéraux défavorables de ces décisions d’action, et en minimisant les impacts collatéraux favorables de l’inaction considérée (à tort) comme une faiblesse ou une absence de choix.
- Enfin, le biais d’autocomplaisance, souvent à la base de sophismes fondant les théories conspirationnistes, consiste à ne considérer les résultats observés que dans l’objectif de valider la thèse pour laquelle nous avons une préférence, ou encore de valider les choix que nous avons réalisé par le passé. On trouve notamment ce biais en analyse financière dans l’interprétation des indicateurs de la rentabilité des décisions d’investissement.
De manière générale, l’analyse des décisions prises doit toujours être replacée dans le contexte dans lequel elles ont été prises et en formalisant les informations qui étaient disponibles à ce moment précis.
La décision politique dans ce contexte
On se rend compte que la prise de décision sur des critères rationnels peut être difficilement tenable d’un point de vue politique.
En effet, le décideur politique doit tenir compte d’une part de ses propres biais pour apprécier la pertinence de la décision qu’il est en train de prendre, mais également des biais des personnes qui seront potentiellement amenées à lui conférer des pouvoirs à l’avenir. Dans le cas d’un mandat non renouvelable, les choses ne sont guère plus simples car la force du jugement du groupe est puissante et le fait de prendre une position contradictoire à des intérêts particuliers peut ne pas être perçu comme favorable à l’intérêt collectif (ce qui n’est d’ailleurs pas systématique).
Prenons un cas concret :
Nous sommes en présence d’un virus qui contamine les habitants d’un quartier. On ne sait pas grand-chose de ce virus au moment où nous parlons.
Le décideur politique peut notamment prendre comme décision :
- De fermer le quartier à toute entrée ou sortie mais prend le risque que cette limitation des droits des habitants du quartier soit considérée comme disproportionnée a posteriori si le virus est bénin, ou au contraire de réduire l’accès aux soins des habitants et donc de risquer leur décès.
- De limiter les entrées et sorties avec la difficulté de fixer un curseur dans les mesures prises et d’apprécier leur efficacité au regard des moyens engagés.
- De ne rien faire tant qu’il n’a pas plus d’information sachant que son inaction en présence d’une information inquiétante sera plus difficile à défendre dans l’opinion publique que la prise d’une décision erronée.
La confiance dans le plan d’urgence
La définition de plans d’urgence (PCA – Plan de continuité d’activité – notamment) a été mise en avant de manière inégalée suite à la crise du COVID car l’on se rend compte que de manière générale, les entreprises qui en avaient un s’en sont globalement mieux sorti que celles qui n’en avaient pas.
Cette conclusion est erronée.
Les entreprises qui s’en sont le mieux sorti sont celles qui avaient un plan d’urgence ET qui l’ont appliqué ET qui l’ont adapté aux évolutions de la situation.
Le fait d’avoir une ceinture de sécurité n’est utile que si vous la bouclez avant de conduire et que vous avez prévu de l’ôter pour sortir de la voiture en feu après l’accident. Le fait de prendre la décision de rester attaché dans la voiture qui brûle car cette ceinture vous fait vous sentir en sécurité vous semble absurde ? Pourtant, l’absence de prise de recul sur le plan d’urgence lui-même et d’évaluation de ses effets en temps réel conduisant à l’application « bête et méchante » d’un plan inadapté peut produire des effets plus dévastateurs encore que l’absence de plan.
A l’opposé, la non-application du plan d’urgence sous prétexte que la situation est inédite (ce qui est le propre de beaucoup de situations) revient à rendre inutile la conception même d’un tel plan.
Conclusion
En conclusion, on se rend compte de la difficulté de la prise de décision dans un contexte de difficulté à l’évaluation du risque et de biais importants, fussent-ils conscients.
La parole de l’expert doit tendre à fiabiliser les termes de l’équation centrale Aléa x Enjeu et à mesurer l’impact prévisionnelle des mesures de réduction du risque. Toutefois, la prise de décision ne doit pas être de la seule responsabilité de l’expert qui par définition est spécialisé dans un domaine particulier. Si les travaux de Dunning-Kruger ont démontré que les personnes incompétentes sont anormalement sûres d’elles, elles ont également démontré que les personnes très compétentes sont anormalement peu sûres d’elles, ce qui les place de facto dans une situation de biais réduisant la fiabilité des décisions qu’elles seraient amenées à prendre.
Les plans d’urgence doivent consister en une trame scientifique (avec toutes les limites que cela implique) permettant la mise en œuvre de mesures dans un contexte où l’urgence tend à décoordonner les actions collectives et donc leur efficacité. Leur action doit être mesurée comme pour tout outil et ne pas constituer un axiome.
