Guide relatif à l'analyse socio- économique ... - ECHA - Europa

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ANNEXE E: LES TECHNIQUES D’ANALYSE D’INCERTITUDE une connaissance de la forme des fonctions de distribution de la probabilité concernant les variables d’entrée incertaines, ainsi que du degré d’interdépendance entre les variables d’entrée (qui peuvent être incorporés facilement à l’analyse). L’analyse ellemême est en général un processus automatique dans lequel des valeurs différentes sont sélectionnées pour chaque paramètre qui présente un intérêt conformément à sa probabilité dans la f.d.p; les résultats d’ensemble sont calculés en utilisant les valeurs sélectionnées et le processus est réitéré, souvent des milliers de fois. Le nombre d’itérations nécessaires pour garantir que chaque f.d.p. soit suffisamment échantillonnée est une considération importante (il atteint parfois 10 000 ou plus). Documenter les résultats: après un nombre suffisant d’itérations, le résultat d’une analyse de Monte-Carlo prend la forme d’une distribution de la probabilité de la ou des valeurs de sortie finales. L’analyste peut donc déterminer, par exemple, le degré de confiance (notamment sous la forme d’intervalles de confiance) que les résultats se situeront dans un intervalle particulier, tel qu’en dessous d’un point critique pour les résultats finaux, ou la valeur la plus probable du résultat final. Quand convient-il d’utiliser cette technique? Lorsque l’évaluation est sujette à de nombreuses incertitudes, il peut être important d’aller au-delà d’une analyse des scénarios et d’examiner les distributions probabilistes de valeurs possibles. Dans ce cas, l’analyse de Monte-Carlo sera peut-être utile. Quels sont les problèmes susceptibles de survenir dans l’utilisation de cette technique? Nécessité de trouver un nombre important de données sur les incertitudes. Nécessité de disposer d’un logiciel approprié. L’accessibilité aux simulations de Monte- Carlo est aujourd’hui largement répandue et de nombreux accessoires sont disponibles pour les feuilles de calcul. Il faut savoir toutefois que de telles analyses nécessitent une connaissance de la forme des fonctions de distribution des probabilités concernant les variables d’entrée incertaines, ainsi que du degré d’interdépendance entre les variables d’entrée (qui peut être intégré facilement à l’analyse). Quand cette technique pourrait-elle être utilisée? (dans le processus d’ASE) Étant donné le niveau d’expertise et les données que demande cette technique, elle ne doit être utilisée que si les résultats d’une analyse de sensibilité ou des scénarios font apparaître la nécessité d’un examen plus détaillé des incertitudes et de l’effet qu’elles pourraient avoir sur l’ASE. Si l’ASE est menée de manière itérative (c’est-à-dire en commençant par une évaluation qualitative initiale simple qui sert de base à une analyse plus approfondie) l’analyse de Monte-Carlo ne doit alors être exécutée que si un niveau d’analyse plus poussé (pleinement quantitatif) est nécessaire. Que peut-on faire à l’aide de cette technique? Le principal avantage d’une analyse de Monte-Carlo réside dans le fait que les résultats revêtent la 204
ANNEXE E: LES TECHNIQUES D’ANALYSE D’INCERTITUDE forme d’une f.d.p. Par conséquent, il est possible de présenter les résultats de diverses manières – par exemple, l’estimation la «meilleure» (médiane) du coût est de 6,5 millions d’euros, mais il y a une chance de 10 % que ce coût dépasse 8,5 millions d’euros. Où puis-je trouver d’autres informations sur cette technique? UK Treasury Green book (chapitre 5) Technical guidance document on the use of socio-economic analysis in chemical risk management decision making (OCDE 2002) 205
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