Javascript must be enabled to continue!
Dynamic and multi-perspective risk management of construction projects using tailor-made Risk Breakdown Structures
View through CrossRef
Gestion dynamique et multi perspectives des risques pour les projets de construction : l'apport d'une arborescence hiérarchique des risques "à la carte"
Depuis quelques années, de nombreux travaux de recherche se sont portés sur le domaine de la gestion des risques pour les projets de construction. Les projets de construction font intervenir de nombreux acteurs dont les intérêts et les besoins doivent être pris en compte dans le système décisionnel afin d’assurer le succès du projet.Une RBS (Risk Breakdown Structure) est une représentation hiérarchisée des risques d’un projet. Elle est composée de catégories de risque qui explicitent les différents domaines pouvant être source de risque. Ce type de représentation présente de nombreux avantages, la rendant ainsi adaptée à la gestion des risques dans les projets de construction : elle offre une vision synthétique des risques, elle est compatible avec la nature dynamique et évolutive des risques et elle permet à chaque acteur du projet d’avoir sa propre vision des risques. Cependant les RBS présentent aussi des inconvénients : il n’existe pas de consensus sur la façon de les construire, la définition des catégories de risque est souvent floue et non partagée, enfin il n’y a pas de règles permettant de propager les évaluations (qualitatives ou quantitatives) dans les branches de la structure.Dans cette thèse, nous proposons une méthodologie pour le développement de RBS sur mesure, c’est à dire adaptées à l'étape et au niveau de développement du projet et permettant d'offrir un point de vue adapté aux différents acteurs. Cela permet de poser les bases d’une approche dynamique, multi-échelle, multi-perspective dans laquelle chaque acteur, peut, dans chacune des phases, se concentrer sur certains risques par une décomposition adaptée de sa RBS. Cela permet d'identifier et de gérer les risques liés au projet de construction d'une façon plus formelle, plus efficace et plus systématique.En parallèle, des efforts ont porté sur le développement d'une méthode avancée pour l'analyse et la propagation des valeurs de risque par les RBS. Le but était de développer une approche cohérente afin d’obtenir des résultats réalistes sans souffrir des faiblesses habituelles des méthodes disponibles dans la littérature. La méthode combine les approches quantitatives et qualitatives, permettant ainsi à l'utilisateur de choisir, selon l'information disponible et la précision souhaitée le choix du type d'évaluation le plus adapté.Une attention particulière a été portée quant au développement de la base de connaissances, afin d'assurer la cohérence des données. La base de connaissance est composée de trois types d’objets principaux : les événements risqués, les catégories de risque et les arbres élémentaires. Elle a été alimentée par une analyse approfondie de la littérature. Cette base de connaissances est suffisamment générale pour couvrir tous les projets de construction et suffisamment précise pour être adaptée à un projet particulier. Elle fournit un langage commun avec lequel les risques liés au projet peuvent être décrits et discutés. Le processus de construction des RBS est basé sur une logique multicritère (degré de développement, satisfaction des utilisateurs, contraste des valeurs de risque) permettant de comparer les différentes RBS entre elles. La structure de la base de connaissance est conçue de façon à faciliter sa mise à jour et ses développements ultérieurs.MOTS-CLÉS: , , construction, méthodologie, bases de données.
Title: Dynamic and multi-perspective risk management of construction projects using tailor-made Risk Breakdown Structures
Description:
Gestion dynamique et multi perspectives des risques pour les projets de construction : l'apport d'une arborescence hiérarchique des risques "à la carte"
Depuis quelques années, de nombreux travaux de recherche se sont portés sur le domaine de la gestion des risques pour les projets de construction.
Les projets de construction font intervenir de nombreux acteurs dont les intérêts et les besoins doivent être pris en compte dans le système décisionnel afin d’assurer le succès du projet.
Une RBS (Risk Breakdown Structure) est une représentation hiérarchisée des risques d’un projet.
Elle est composée de catégories de risque qui explicitent les différents domaines pouvant être source de risque.
Ce type de représentation présente de nombreux avantages, la rendant ainsi adaptée à la gestion des risques dans les projets de construction : elle offre une vision synthétique des risques, elle est compatible avec la nature dynamique et évolutive des risques et elle permet à chaque acteur du projet d’avoir sa propre vision des risques.
Cependant les RBS présentent aussi des inconvénients : il n’existe pas de consensus sur la façon de les construire, la définition des catégories de risque est souvent floue et non partagée, enfin il n’y a pas de règles permettant de propager les évaluations (qualitatives ou quantitatives) dans les branches de la structure.
Dans cette thèse, nous proposons une méthodologie pour le développement de RBS sur mesure, c’est à dire adaptées à l'étape et au niveau de développement du projet et permettant d'offrir un point de vue adapté aux différents acteurs.
Cela permet de poser les bases d’une approche dynamique, multi-échelle, multi-perspective dans laquelle chaque acteur, peut, dans chacune des phases, se concentrer sur certains risques par une décomposition adaptée de sa RBS.
Cela permet d'identifier et de gérer les risques liés au projet de construction d'une façon plus formelle, plus efficace et plus systématique.
En parallèle, des efforts ont porté sur le développement d'une méthode avancée pour l'analyse et la propagation des valeurs de risque par les RBS.
Le but était de développer une approche cohérente afin d’obtenir des résultats réalistes sans souffrir des faiblesses habituelles des méthodes disponibles dans la littérature.
La méthode combine les approches quantitatives et qualitatives, permettant ainsi à l'utilisateur de choisir, selon l'information disponible et la précision souhaitée le choix du type d'évaluation le plus adapté.
Une attention particulière a été portée quant au développement de la base de connaissances, afin d'assurer la cohérence des données.
La base de connaissance est composée de trois types d’objets principaux : les événements risqués, les catégories de risque et les arbres élémentaires.
Elle a été alimentée par une analyse approfondie de la littérature.
Cette base de connaissances est suffisamment générale pour couvrir tous les projets de construction et suffisamment précise pour être adaptée à un projet particulier.
Elle fournit un langage commun avec lequel les risques liés au projet peuvent être décrits et discutés.
Le processus de construction des RBS est basé sur une logique multicritère (degré de développement, satisfaction des utilisateurs, contraste des valeurs de risque) permettant de comparer les différentes RBS entre elles.
La structure de la base de connaissance est conçue de façon à faciliter sa mise à jour et ses développements ultérieurs.
MOTS-CLÉS: , , construction, méthodologie, bases de données.
Related Results
ANALYSIS AND PRIORITIZING RISK MINIMIZING TECHNIQUES OF IT PROJECTS
ANALYSIS AND PRIORITIZING RISK MINIMIZING TECHNIQUES OF IT PROJECTS
This article is devoted to the risk analysis of IT projects. The article defines the risks of IT projects, classifies the key risks of IT projects and identifies the main sources o...
Mitigation Approach for Significant Causes of Contractor’s Delays in Construction Projects in Sri Lanka
Mitigation Approach for Significant Causes of Contractor’s Delays in Construction Projects in Sri Lanka
The construction industry has a dynamic and complex environment. The successful completion of a construction project depends on various factors. Accordingly, construction delay is ...
City traffic flow breakdown prediction based on fuzzy rough set
City traffic flow breakdown prediction based on fuzzy rough set
Abstract
In city traffic management, traffic breakdown is a very important issue, which is defined as a speed drop of a certain amount within a dense traffic situati...
Computational Models of Dynamic Load Sources for Modeling of Construction Structures Operation Used in Monitoring of Technical Condition of Buildings and Structures
Computational Models of Dynamic Load Sources for Modeling of Construction Structures Operation Used in Monitoring of Technical Condition of Buildings and Structures
This research aims to develop principles for assessing the impact of mega-cyclic vibrodynamic loads on the reliability of construction structures. The relevance of the reasons for ...
Perineal wound breakdown: is it time to change our practice; a retrospective cohort study
Perineal wound breakdown: is it time to change our practice; a retrospective cohort study
Objective: to identify the incidence of perineal wound breakdown, to
analyse potential risk factors that may contribute to perineal wound
breakdown and review the management of the...
Unveiling Construction Quality Factors: Insights from Asian Economy's Building Projects
Unveiling Construction Quality Factors: Insights from Asian Economy's Building Projects
Economic growth of any country depends on the construction projects and industry in the region. Therefore, the construction industry in Pakistan is directly related to quality and ...
Evaluating Material Management Practices within Construction Projects Undertaken by the Zambia National Building Society (ZNBS)
Evaluating Material Management Practices within Construction Projects Undertaken by the Zambia National Building Society (ZNBS)
In the realm of developing economies, the construction industry holds paramount importance, acting as a vital cog in the wheel of economic growth and infrastructure development (Jo...
Artificial Intelligence and Machine Learning Used as an Enabler for Dynamic Risk Management
Artificial Intelligence and Machine Learning Used as an Enabler for Dynamic Risk Management
Abstract
Applying big data, data science, business process automation (BPA) and domain expertise to operational and project risk in the upstream O&G space, will ...

