Sécurité globale, anticipation, initiative: le rôle des signaux faibles

Mis en ligne le 11 Juil 2017

Anticiper, pour garder un coup d’avance et éviter la rupture, s’avère une injonction pour le décideur stratégique, dans un monde où la sécurité s’inscrit à la croisée de la globalisation, de l’urbanisation, de la numérisation, des flux d’informations instantanés. Cet article co-écrit par 3 chercheurs de l’Université Technologique de Troyes éclaire méthodiquement la notion parfois galvaudée de « signaux faibles », outil d’anticipation incontournable. L’article souligne également les défis posés par cette notion, dans une approche globale de la sécurité.

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Les opinions exprimées dans cet article n’engagent pas le CSFRS.

Les références originales de ce texte sont: G. Delatour, P-H. Richard et P. Laclémence, “Sécurité globale, anticipation, initiative : le rôle des signaux faibles”.

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Sécurité globale, anticipation, initiative : le rôle des signaux faibles

 

Le développement d’une société de l’instant et du mouvement depuis la fin du XXe siècle soumet nos représentations à des modes de fonctionnement plus rapides et déstabilisants. Dans ce monde en constante évolution, fluidité et complexité rythment les échanges. S’il est aujourd’hui possible de traverser la planète en quelques heures, que nos échanges et nos économies se développent dans un unique marché global, ce n’est possible que sous la protection de modèles complexes d’assistance et de surveillance.

Dans ce monde globalisé, si les médias évoquent chaque catastrophe au prisme de la surprise, de l’incompréhension et de la peur, ce n’est qu’un symptôme, conséquences d’une révolution technologique en cours. L’explosion du recours aux plateformes de contenus multimédias maximise la capacité à partager, à mettre en avant, et à réagir face des évènements de toutes natures et de toutes localisations. Ce flux de contenus FOMO (fear of missing out), relayé par les chaînes d’information “en continu”, place le citoyen au cœur des évènements, et servent de caisse de résonance. Les distances s’effacent, et ne constituent plus une protection. Même éloignée des théâtres d’opérations le cœur de la société civile constitue un vecteur de déstabilisation et un enjeu à frapper. Ces évolutions rapides poussent le décideur à repenser les modèles de sécurité. Ainsi, ces dernières décennies ont vu une mutation continue de la manière de penser la sécurité : défense nationale, sécurité publique, sécurité civile, sécurité nationale, défense et sécurité nationale, sécurité globale.

Ainsi, de nouveaux maillons sont apparus dans la chaîne sécuritaire. L’effacement des frontières entre sécurité publique et sécurité privée, entre intérieur et extérieur, soulève des problématiques inédites : techniques, juridiques, économiques ou encore éthiques. Pour répondre à ces questions, un nouveau champ de stratégie et de recherche émerge alors sur “la gestion de crise”. L’heure est aux nouvelles situations, aux doctrines opérationnelles, aux stratégies d’actions, et à la communication.

Placé au centre de l’exposition médiatique et confronté à la potentialité des évènements, le décideur doit adopter une posture particulière. L’anticipation est primordiale pour garder l’initiative et éviter la rupture. Or, cette capacité d’anticipation nécessite une prise de recul et la mise en œuvre d’un espace critique. Dans la complexité de son environnement, le processus de création de sens qu’est l’anticipation crée une rupture choisie, et permet de sortir du carcan de la crise.

 

Anticipation et signaux faibles

Le terme anticiper est communément employé dans la langue française, il n’en demeure pas moins difficile à définir précisément. Il est souvent confondu et employé en lieu et place de prédire, prévoir ou se projeter. Une idée reste commune à ces concepts, il s’agit d’un processus qui s’inscrit à la fois dans le présent et dans l’avenir.

Les signaux faibles, ces données fragmentaires, ambiguës, incertaines et peu répétitives sont les meilleurs outils d’anticipation (Junghans, 2017). Si le concept de signal faible est globalement partagé, sa définition et son traitement font encore débat. Défini en 1975 par Ansoff, un signal faible (weak signal) est « une information d’alerte précoce, de faible intensité, pouvant être annonciatrice d’une tendance ou d’un événement important » (Ansoff, 1975). Dans la littérature actuelle, ces signaux font l’objet d’un champ sémantique riche. Les termes «signaux faibles», «signal d’alarme», «signal avant-coureur», «signal précoce» sont parfois utilisés de manière interchangeable, ou sans distinction de sens.

La notion de « signaux précurseurs » a émergé de l’analyse de grands accidents technologiques. En 1978, Turner propose l’hypothèse des précurseurs. La plupart des accidents sont liés à des enchaînements d’erreurs et de défauts, parfois complexes, mais presque toujours détectables au cours d’une période dite d’incubation (Turner et al., 1997). Vaughan (1996) reprend l’idée que des signaux précurseurs sont disponibles dans l’organisation mais que ceux-ci ne sont pas traités. Elle appelle cette dynamique de l’organisation jusqu’à l’accident « normalisation de la déviance ». Le mouvement des organisations hautement fiables a également mis en avant l’importance de la prise en compte des signaux faibles dans la sécurité des systèmes. Le maintien des opérateurs à un niveau élevé de vigilance, appelé « conscience situationnelle », permet de détecter les problèmes naissant et d’apporter des ajustements immédiats, ce qui peut permettre d’éviter l’évolution de la situation vers des conséquences plus dramatiques (Weick et al., 2008).

La notion de signal faible s’est également développée dans d’autres domaines scientifiques, tels que le traitement du signal, la théorie de l’information, la stratégie d’entreprise (Lesca et al., 2002), et les « futures studies » (Hiltunen, 2008). A travers ces courants de recherche, la littérature reconnaît l’existence des signaux faibles, et leur disponibilité dans l’organisation Vaughan (1996). Au-delà de leur simple présence, ils sont les symptômes d’une période d’incubation de l’accident industriel (Turner et al., 1997). Si les théories de Vaughan et Turner permettent de décrire les biais d’organisations qui ont subi un accident industriel, elles n’apportent pas d’outils de gestion et d’anticipation. C’est également le cas pour le courant des organisations hautement fiables. Les auteurs décrivent la théorie de « sensemaking », et les conditions qui la favorisent, pour expliquer la prise en compte des signaux faibles. Cependant, ils n’apportent pas d’outils de mise en œuvre de cette théorie dans l’organisation.

Plus récemment, le concept de signaux faibles a également été repris dans le champ de la gestion de crise. Ainsi, la non-détection des signaux faibles et des cygnes noirs (Nicolas Taleb, 2007) et la non-écoute des cassandres, qui révèlent au grand jour des situations dangereuses (Crémieux, 2009) participent à l’accroissement de la vulnérabilité organisationnelle (Portal et al., 2009).

 

De l’intérêt des signaux faibles : la ville intelligente

Depuis quelques années, la “ville intelligente” constitue un nouvel idéal urbain. Ce concept est apparu à la croisée de deux tendances fortes, l’urbanisation exponentielle de l’humanité et la révolution numérique. Les technologies de l’information et des communications équipent les villes dans l’objectif de fournir des outils d’aide à la décision améliorant le fonctionnement urbain. L’hyper-vision proposée par les centres de commandements et de contrôles présents dans les « villes intelligentes » remplit en partie cet office. Face à l’avalanche des données numériques captées dans la cité, elle sélectionne, croise et synthétise les informations, donnant ainsi du sens à la complexité urbaine. Ainsi, les outils numériques présents dans les villes réalisent des travaux exploratoires sur les signaux faibles. Ils détectent des signaux anormaux, les analysent pour en évaluer la pertinence, les amplifient, pour le distinguer des « bruits ».

La captation et l’utilisation des données à grande échelle par l’analyse statistique et algorithmique définissent les Big Data permettant ainsi d’identifier des corrélations entre des faits. Le volume des données, leur vitesse de production, leur variétés(hétérogénéité des formats et des sources) ainsi que leur valeur financière caractérisent plus précisément les Big Data. Le marché lié aux outils informatiques d’analyse et aux capteurs de données est en forte progression, l’objectif étant d’optimiser la prise de décision et réduire les coûts grâce aux prédictions notamment dans le domaine de la santé, de la sécurité et de la gestion des risques.

Néanmoins cela peut induire des biais de jugement. En effet, l’identification d’une corrélation entre deux faits n’équivaut pas à l’identification d’un lien de causalité entre ces faits. Les systèmes d’analyses prédictives comportent de nombreuses failles dans les résultats qu’ils proposent, notamment en matière de sécurité publique avec des logiciels de prédiction des crimes qui émettent l’hypothèse qu’il suffirait de prédire les crimes pour en diminuer leurs occurrences tout en faisant l’impasse sur les facteurs socio-économiques amenant aux agissements illégaux.

De plus, une donnée n’est pas objective mais liées à des théories. Falsifiable, elle est construite en fonction d’un objectif précis où on ne mesure que ce que l’on cherche à observer (Bevan & Hood. 2006). Ce choix est ainsi subjectif et réduit l’existant à une fragmentation du réel dans une temporalité immédiate qui ne prend pas en compte le contexte de la quantification (Silver, 2011).

Enfin, face à l’infobésité produite par les milliers de capteurs urbains, l’absence de signaux est également une information à prendre en compte comme signal faible. Pour exemple, l’interruption de fonctionnement de la station de mesure de la hauteur d’eau au niveau du pont de Suresnes lors de la crue de la Seine à Paris. Panne due à l’accumulation de déchet qui a conduit à une sous-estimation du niveau de crue pouvant être préjudiciable quant à la prise de mesure de protection.

Au-delà de l’apport des TIC et des Big Data dans la phase de détection et d’analyse des signaux, c’est bien l’Homme, son sens critique et ses biais, qui se retrouve en bout de cette chaîne de traitement de l’information. Les nouveaux métiers du numérique, du data scientist au community manager procèdent ainsi à une forme de sélection des signaux se fiant plus à l’intuition qu’à une logique statistique.

 

Les défis de la prise en compte des signaux faibles

Après avoir mis en avant l’utilité des signaux faibles comme outil d’anticipation des risques et des crises, il est nécessaire d’en souligner les défis. Les difficultés de prise en compte des signaux faibles rejoignent celles liées à la capacité d’anticiper. Ainsi, trois défis sont à relever pour une meilleure prise en compte des signaux faibles, liés à l’Homme, à l’organisation, et au temps.

Le premier défi concerne les biais cognitifs qui entravent l’analyse des signaux faibles, Howard et al. (2010) en identifient cinq :

  • La sous-estimation du risque par optimisme (cela ne nous arrivera jamais).
  • La présence de nombreuses expertises possiblement contradictoires (confrontation à la complexité et dilution des responsabilités).
  • La pression budgétaire agissant directement sur la pression temporelle (cf. paragraphe sur le rapport au temps).
  • L’ignorance des interdépendances et des effets dominos.
  • L’incapacité à tirer les leçons des catastrophes passées (problématique de la réalisation et de l’exploitation des retours d’expérience).
  • La cécité mimétique : imitation d’actions prisent par d’autres organisations sans les analyser et les adapter au contexte (nous prenons cette mesure car d’autres l’ont prise avant nous).

Le deuxième défi est inhérent au fonctionnement des organisations. Premièrement, l’interprétation du signal faible est rejetée sur une base rationnelle. Un incident sur un point jugé mineur par l’évaluation des risques renforcera cette analyse de risque. Deuxièmement, la posture adoptée par le lanceur d’alerte fait perdre en crédibilité le sens de l’alerte. Troisièmement, la prise en compte des signaux faibles nécessite des modèles d’analyses plus complexes (modèle de conjoncture, de percolation, qui associerait dans un même contexte signaux et évènements mineurs) que les modèles classiques d’analyse des risques, et demandent du temps, des ressources et une grande compétence de fond (Amalberti, 2013).

Lorsqu’un dirigeant capte un signal faible qui pourrait être utile à son entreprise, idéalement il devrait le partager pour un traitement collectif dans une visée anticipative. Hors, la recherche a montré que ce n’était pas forcément le cas (Junghans, 2011). En effet les dirigeants peuvent bloquer le partage des signaux faibles dans leur organisation. Ce blocage hiérarchique intervient à deux niveaux, un premier niveau technique correspondant à une incapacité à faire passer l’interprétation, le sens du signal faible à ses collaborateurs, un second niveau qualifié de politique, où le dirigeant considère que l’information anticipatrice tirée du signal faible présente un risque de déstabilisation du consensus de l’organisation.

Enfin, le troisième défi nous lit au temps. La question de la temporalité est un enjeu majeur pour la sécurité globale et la prise en compte des signaux faibles. Dans une société mondialisée fonctionnant en temps réel (Kitchin, 2013), le temps ne s’impose plus, il se maîtrise et s’organise dans une instantanéité constante. L’interruption des activités constitue un point d’achoppement inadmissible pour les populations. Le temps étant un actif financier, tout ce qui entraîne sa perte et ralentit l’écoulement des flux engendre un impact économique. L’anticipation devient une injonction (Sadin, 2011), la prédiction doit être capable d’identifier les comportements pour les influencer et ainsi modifier le futur. L’ambiguïté n’est plus permise, la certitude s’érige en institution (Douglas, 2001). En fonctionnant en flux tendu, ne pouvant plus prendre le temps de s’arrêter pour réfléchir et réajuster les systèmes face aux dysfonctionnements et aux signaux inhabituels, l’Homme peut perdre la maîtrise des systèmes. Pour Aubert (2003) : « Pris dans les méandres des rythmes organisationnels et dans des flux d’activité quasi irréversibles, l’Hhomme n’a plus la possibilité de rattrapages des aléas […] La logique implacable du temps revient alors comme pour lui rappeler qu’un système qui ne respire plus ne peut que dégénérer et mourir ». À force de chercher à domestiquer, accélérer le temps, le soumettre au rythme d’une volonté de rentabilisation maximum, le temps fait parfois son retour dans la vie des individus ou des systèmes sous forme d’une rupture brutale, une situation de crise. Certes, s’arrêter pour réfléchir, interrompre puis réajuster les systèmes n’est pas si simple et soulèvent de nombreux enjeux (sécuritaires, économiques, médiatiques…). Dans l’hyper sécurisation des processus techniques, la décision d’arrêter le système est lourde de conséquences. Pourquoi, malgré des signaux identifiés de plus en plus finement après chaque accident, l’arrêt du système n’est-il pas choisi entériné ? Le dilemme de la décision est-il un conflit insoluble ?

 

Conclusion : la société augmentée

Nous produisons tous les deux jours environ 5 exaoctets (1018 octets) d’informations numériques soit autant qu’entre le début de la culture humaine et 2003[1]”.

Véhicules autonomes, objets connectés, soldat augmenté, smart cities. L’information, et les réseaux d’informations et de communication revêtent une place de plus en plus importante dans notre société. Ainsi, les réseaux sociaux émergent comme des structures d’agrégation mondiales[2] de la population. Construis sur le relationnel et l’interaction, ils prennent de plus en plus en charge les questions de sécurité, suppléant parfois même les réseaux historiques de secours. On peut citer à titre d’exemple le Facebook check, ou encore le hashtag Portes ouvertes utilisé lors des attentats. Cette évolution des comportements bouscule les schémas classiques de la gestion de la sécurité et des crises. Tout d’abord, l’abondance d’informations, d’évènements, d’alertes, déformés au prisme des réseaux sociaux oblige l’autorité à la levée de doutes. Egalement, les réseaux numériques agissent comme des catalyseurs de solidarité citoyenne. Si cette auto-organisation est importante et nécessaire pour la résilience de la population, elle est également un enjeu pour l’Etat. Il s’agit de connaitre, de suivre, et d’intégrer ces solidarités dans les pratiques opérationnelles des acteurs du secours. Enfin, la montée en puissance des médias sociaux en gestion des urgences MSGU peut faciliter la gestion de crise. Cependant ceux-ci sont paradoxalement encore peu structurés et intégrés dans le fonctionnement quotidien des organisations étatiques, alors même qu’ils bénéficient d’une exposition médiatique et citoyenne très importante. Face à une quasi-obligation de résultat dans leurs missions d’anticipation des risques et de gestion des crises, les organisations et leurs systèmes de veille doivent être en capacité de capter, interpréter et agir face aux signaux prémonitoires d’une catastrophe. L’intégration de cette dimension numérique est un défi incontournable pour tendre vers une sécurité globale d’initiative.

 

Bibliographie

  • ANSOFF, H. (1975). Managing Strategic Surprise by Response to Weak Signals. California management review, 18(2).
  • AMALBERTI, R., (2013). Porteurs d’alerte et signaux faibles : à la mode… et après ? Tribunes de la sécurité industrielle, n°1.
  • AUBERT, N. (2003). Le culte de l’urgence, la société malade du temps. Paris: Flammarion, p.276.
  • BEVAN, G., HOOD, C. (2006). What’s measured is what matters: targets and gaming in the English public health care system. Public Administration vol. 84, Issues 3, pp 517-538.
  • CRÉMIEUX, A. (2009). Gouverner l’imprévisible : Pandémie grippale, SRAS, crises sanitaires. Édition Lavoisier, 106p.
  • DOUGLAS, M. (2001). Dealing with uncertainty. Ethical Perspectives, p.148DOI : 10.2143/ EP.8.3.583185.
  • HILTUNEN, E., (2008). The future sign and its three dimensions. Futures, Volume 40, Issue 3, Avril 2008, Pages 247–260.
  • HOWARD, C. KUNREUTHER & ERWANN, O. (2010). Overcoming Myopia: Learning from the BP Oil Spill and Other Catastrophes. The Milken Institute Review.
  • JUNGHANS, P. (2011). Le bain d’information, proposition d’un modèle d’appropriation d’information par les dirigeants de grandes entreprises (Doctoral dissertation, Paris 2).
  • JUNGHANS, P., (2017). Le devenir des signaux faibles. Ecoréseau n°40, mai 2017.
  • KITCHIN, R. (2013). The real time city? Big data and smart urbanism Infrastructures and their consequences. Sage.
  • LESCA, H., BLANCO, S., (2002). Contribution à la capacité d’anticipation des entreprises par la sensibilisation aux signaux faibles. 6ème congrès international francophone sur la PME, pp. 10-1.
  • NICHOLAS TALEB, N. (2007). Le cygne noir La puissance de l’imprévisible. Paris: Les belles lettres.
  • PORTAL, T., ROUX-DUFORT, C. (2013). Prévenir les crises Ces cassandres qu’il faut savoir écouter. Armand Colin, 320p.
  • SADIN, E. (2011). La société de l’anticipation. édition inculte. 208p.
  • (2011). The signal and the noise: Why so many predictions fails – but some don’t. Penguin Press. 539p.
  • TURNER, B., PIDGEON, N.F. (1997). Man-made disasters. (2nd ed.). Oxford, UK: Butterworth-Heinemann.
  • VAUGHAN, D. (1996). The Challenger launch decision: Risky technology, culture, and deviance at NASA. University of Chicago Press.
  • WEICK, K. E., SUTCLIFFE, K. M., OBSTFELD, D. (2008). Organizing for high reliability: Processes of collective mindfulness. Crisis management, 3, 81-123.

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