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Calcul de la résilience du système : mesures quantitatives dans la pensée des systèmes
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La résilience du système est une propriété essentielle des systèmes complexes modernes, qui englobent la capacité de résister aux perturbations, d'absorber les chocs, de s'adapter aux conditions changeantes et de récupérer la fonctionnalité après des événements indésirables. Comme les organisations sont confrontées à des défis de plus en plus complexes allant des cyberattaques aux catastrophes naturelles, la nécessité d'approches quantitatives rigoureuses pour mesurer et renforcer la résilience n'a jamais été aussi importante.
Comprendre la résilience des systèmes dans la pensée des systèmes
La résilience décrit la capacité d'un système à résister à un événement extrême, à absorber les perturbations, à rétablir un état stable attendu et même à subir des transformations pour s'adapter à un nouvel état stable. Ce concept multiforme a évolué depuis ses origines en science des matériaux pour devenir une pierre angulaire de la réflexion des systèmes dans divers domaines, dont l'infrastructure, la cybersécurité, l'écologie et la gestion organisationnelle.
Dans le domaine de la science des systèmes, l'évaluation de la résilience consiste à examiner la façon dont les systèmes réagissent aux perturbations dans de multiples dimensions. D'un point de vue de la conception et de l'exploitation, on peut évaluer cette situation en surveillant le rendement du système en cas de perturbation.
L'évolution des concepts de résilience
La première application technique systématique a été en science des matériaux, où elle a décrit la capacité d'un matériau physique à absorber l'énergie mécanique sous contrainte et à revenir à sa forme originale sans déformation permanente.
Fiabilité, robustesse et résilience décrivent des performances fiables dans des conditions de plus en plus difficiles, d'abord l'environnement spécifié, puis un environnement plus large et finalement des conditions de dommages imprévues.Cette progression met en évidence comment la résilience représente le niveau le plus complet et le plus difficile d'assurance de la performance du système.
Distinguer la résilience des concepts connexes
Comprendre la résilience exige de la distinguer de concepts étroitement liés tels que la fiabilité et la robustesse. La fiabilité signifie la capacité d'un service à être en bonne santé dans des conditions normales, tandis que la résilience signifie la capacité d'un service à atténuer, survivre et se remettre rapidement des perturbations à impact élevé et à rester fonctionnel du point de vue du client.
La résilience va plus loin que la robustesse, exigeant une certaine capacité à fonctionner après la survenue de problèmes non spécifiés et de changements qui violent les hypothèses de conception. Bien que la robustesse se concentre sur le maintien du rendement sous les variations prévues, la résilience s'attaque à la réponse du système aux événements inattendus et potentiellement catastrophiques.
Le triangle de résilience et la métrique axée sur la performance
Depuis la proposition du paradigme pionnier du « triangle de résilience », diverses mesures basées sur les performances de la série chronologique ont été conçues pour la quantification de la résilience. Ce cadre fondamental permet de visualiser la résilience du système comme une trajectoire de performance au fil du temps, en traçant comment les systèmes se dégradent pendant les perturbations et se rétablissent après.
La réponse du système est résumée en une mesure normalisée de la performance (MOP), de telle sorte qu'une valeur de 1,0 signifie un niveau de performance complet ou satisfaisant. La figure 1 illustre une courbe de MOP-over-time à partir de l'instant où un événement extrême frappe (tstart). Ensuite, le système subit une perturbation et une récupération jusqu'à la fin de l'événement ou de ses effets (tend).
Composantes de la courbe de résilience
La courbe de résilience capture plusieurs phases critiques de la réponse du système à la perturbation. La phase d'impact initiale montre comment la performance se dégrade rapidement et sévèrement lorsqu'un événement perturbateur se produit. La phase de performance dégradée représente la période pendant laquelle le système fonctionne à une capacité réduite. La phase de récupération illustre comment le système restaure la fonctionnalité, et l'état final montre si le système revient à son niveau de performance initial, se stabilise à un nouveau niveau ou continue de s'améliorer.
Les courbes de résilience sont utilisées pour communiquer les aspects quantitatifs et qualitatifs du comportement et de la résilience du système aux intervenants des infrastructures critiques, ce qui en fait des outils précieux non seulement pour l'analyse technique mais aussi pour communiquer les concepts de résilience aux décideurs et aux intervenants qui ne possèdent pas une expertise technique approfondie.
Limitations des courbes de résilience traditionnelles
Malgré leur utilisation généralisée, les courbes de résilience traditionnelles ont des limites importantes. La courbe de rebond demeure le modèle le plus répandu pour conceptualiser, mesurer et expliquer la résilience pour les systèmes d'ingénierie et de communauté en suivant la robustesse fonctionnelle et la récupération des systèmes au fil du temps. (Elle est également présentée par de nombreux noms, dont la courbe de résilience, le triangle de résilience et la courbe de fonctionnalité du système, entre autres.) Malgré la reconnaissance de longue date que la résilience est plus que rebond, la courbe demeure très utilisée, citée et enseignée.
Toutes les mesures de résilience liées à la courbe ne donnent aucun aperçu des activités qui se déroutaient pour atteindre un niveau de rendement donné. Il n'y a aucun sentiment de la « dureté » du système – à quel coût ou à quel sacrifice. Cette limitation souligne la nécessité de mesures complémentaires qui reflètent l'effort et les ressources nécessaires pour maintenir la résilience.
Mesures quantitatives fondamentales de la résilience du système
L'évaluation quantitative de la résilience repose sur plusieurs paramètres qui reflètent différents aspects du comportement du système sous stress. Les cadres modernes de résilience KPI mesurent généralement trois aspects principaux : a) résistance (robusteté), b) récupération (rapidité) et c) capacités adaptatives ou débrouillardes.
Temps de récupération
Le temps de récupération représente l'une des mesures de résilience les plus fondamentales et les plus utilisées. La rapidité a été définie comme le temps minimum acceptable de perturbation ou le temps maximum de récupération complète.
Les mesures quantitatives, comme le « temps de récupération » ou le « pourcentage de la fonctionnalité de la mission préservée », peuvent intégrer les jugements des PME et appuyer les notes et les évaluations qualitatives. Les mesures du temps de récupération peuvent être mesurées à différentes granularités, de la récupération au niveau des composantes à la restauration complète du système, offrant une souplesse pour différents besoins analytiques.
Les organisations établissent généralement des objectifs de temps de récupération (OTR) qui précisent les temps d'arrêt maximum acceptables pour les systèmes critiques, lesquels servent de repères permettant de mesurer les performances réelles de récupération, ce qui permet d'améliorer continuellement les capacités de résilience.
Robustesse et mesures de résistance
La robustesse a été définie comme la perte maximale acceptable, qui peut être considérée comme la capacité du système à supporter la défaillance ou à assurer la fiabilité. Les paramètres de robustesse quantifient la façon dont un système maintient ses performances lorsqu'il est soumis à des contraintes ou à des perturbations.
Robustesse – capacité des systèmes, des éléments de système et d'autres unités d'analyse à résister aux forces en cas de catastrophe sans dégradation ou perte de performance importante.Cette mesure est particulièrement importante pour les systèmes où même la dégradation temporaire des performances peut avoir de graves conséquences, comme les infrastructures critiques pour la sécurité ou les systèmes d'intervention d'urgence.
La robustesse peut être quantifiée par diverses approches, notamment des essais de résistance, où les systèmes sont soumis à des niveaux croissants de perturbation jusqu'à ce que les seuils de performance soient dépassés. L'ampleur de la perturbation qu'un système peut supporter avant de subir une dégradation inacceptable de la performance fournit une mesure directe de la robustesse.
Métrique de redondance
Redondance – la mesure dans laquelle les systèmes, les éléments du système ou d'autres unités sont substituables, c'est-à-dire capables de satisfaire aux exigences fonctionnelles, en cas de dégradation ou de perte importante de fonctionnalité. La redondance représente une stratégie fondamentale de conception pour améliorer la résilience en s'assurant que les composants ou les voies de secours peuvent maintenir la fonction du système lorsque les éléments primaires échouent.
La quantification de la redondance consiste à mesurer la disponibilité de ressources, de voies ou de processus alternatifs qui peuvent remplacer les composants défaillants, notamment la redondance physique (composants matériels dupliqués), la redondance fonctionnelle (différents composants qui peuvent exécuter la même fonction) et la redondance d'information (sources de données multiples ou canaux de communication).
Les mesures de redondance doivent équilibrer les avantages de la capacité de sauvegarde par rapport aux coûts de maintien des ressources dupliquées. Des stratégies de redondance efficaces garantissent que les systèmes de sauvegarde sont vraiment indépendants et ne manqueront pas en raison des défaillances du mode commun qui affectent les systèmes primaires.
Mesures d'adaptabilité et de débrouillardise
La capacité de diagnostiquer et de prioriser les problèmes et de trouver des solutions en identifiant et en mobilisant des ressources matérielles, monétaires, informatives, technologiques et humaines. Les mesures d'adaptabilité permettent de saisir la capacité du système à modifier ses opérations en réponse à l'évolution des conditions et aux nouveaux défis.
La résilience se manifeste par trois capacités : les capacités d'absorption, d'adaptation et de transformation.Ce cadre reconnaît que la résilience ne consiste pas seulement à rebondir vers les États précédents, mais qu'elle peut se transformer pour mieux répondre aux nouvelles réalités.
La mesure de l'adaptabilité présente des défis uniques, car elle consiste à évaluer la capacité du système à réagir à des circonstances imprévues. La mesure peut comprendre la diversité des options de réponse disponibles, la rapidité avec laquelle de nouvelles stratégies peuvent être mises en oeuvre et l'efficacité des mécanismes d'apprentissage qui améliorent les réponses futures en fonction des expériences passées.
Cadres de quantification de la résilience avancée
Au-delà des mesures de base, des cadres sophistiqués ont été mis en place pour fournir une évaluation plus complète de la résilience, qui intègrent plusieurs mesures et tiennent compte des interactions complexes entre les différents aspects de la performance du système.
Le cadre R4
Le terme résilience est largement utilisé dans les systèmes d'infrastructure pour décrire la capacité du système à résister aux perturbations ou aux perturbations et à se rétablir, et peut être caractérisé par quatre propriétés principales, à savoir la robustesse, la rapidité, la redondance et l'ingéniosité.
Le cadre R4 souligne que la résilience complète exige une attention particulière aux quatre propriétés. Un système peut bien marquer sur la robustesse mais mal sur la rapidité, ce qui indique que même s'il peut résister à des perturbations importantes, il se rétablit lentement. Inversement, un système à grande rapidité mais à faible redondance peut se remettre rapidement de perturbations mineures mais ne pas avoir la capacité de secours nécessaire pour gérer les défaillances majeures.
Métrique de résilience composite
Nous proposons une mesure composite de résilience axée sur la performance qui synthétise les idées de la littérature existante tout en intégrant plusieurs aspects de la performance du système dans une mesure sommaire unique, indépendante de la forme de courbe.
Ils sont calculés à l'aide d'approches par événement, ensemble ou composites, avec des séries chronologiques de performance et des méthodologies statistiques robustes, qui permettent une évaluation plus nuancée de la résilience en tenant compte de multiples scénarios et trajectoires de performance.
Les mesures composites offrent l'avantage de fournir un seul numéro qui résume la résilience globale, facilite la comparaison entre les systèmes ou suit les changements de résilience au fil du temps. Cependant, elles risquent également d'obscurcir des détails importants sur les dimensions spécifiques de résilience qui peuvent nécessiter une attention ciblée.
Résilience Coûts Statistiques
Coûts de résilience = coûts d'anticipation + coûts d'impact + coûts de récupération. Plus les coûts de résilience sont faibles, plus un système est résilient. Ce cadre économique offre une perspective différente sur la résilience en quantifiant les ressources totales nécessaires pour maintenir le fonctionnement du système par des perturbations.
Les «coûts» ne se rapportent pas seulement aux coûts financiers, mais aussi aux coûts écologiques, sociaux, psychologiques et nutritionnels (certains sont cependant plus facilement quantifiables que d'autres).
Le cadre des coûts de résilience aide les organisations à prendre des décisions éclairées au sujet des investissements en matière de résilience en comptabilisant explicitement les ressources nécessaires pour se préparer aux perturbations, les résister et les récupérer.
Mesure de résilience spécifique au domaine
Différents domaines d'application ont développé des mesures de résilience spécialisées adaptées à leurs besoins et contraintes uniques. Comprendre ces approches spécifiques à domaine fournit des informations précieuses pour la mesure de la résilience dans tous les contextes.
Résilience du système d'infrastructure
Les systèmes d'infrastructure urbains essentiels, comme les transports, l'électricité, l'approvisionnement en eau, les déchets et les systèmes d'intervention d'urgence, sont confrontés à un nombre croissant de menaces et de perturbations causées par des catastrophes naturelles et humaines.
Pour les systèmes d'infrastructure, les mesures de résilience sont souvent axées sur la continuité et la restauration des services, notamment le pourcentage de la population desservie pendant les perturbations, l'étendue spatiale des interruptions de service et le temps nécessaire pour rétablir le service à différents niveaux de priorité (installations essentielles d'abord, puis population générale).
L'évaluation de la résilience des infrastructures doit également tenir compte des interdépendances entre les systèmes. Par exemple, les défaillances des systèmes d'alimentation en électricité peuvent avoir des répercussions sur le traitement de l'eau, les télécommunications et les systèmes de transport.
Cyberrésilience métrique
Dans cet article, nous présentons les résultats d'un projet intitulé Mesure quantitative de la cyberrésilience (QMoCR) dans lequel notre équipe de recherche cherche à identifier les caractéristiques quantitatives des réponses des systèmes aux cybercomplexes qui peuvent être dérivées d'expériences répétables et systématiques. La cyberrésilience présente des défis de mesure uniques en raison de la nature adaptative des cybermenaces et de la difficulté de prédire les vecteurs d'attaque.
Les mesures de résilience du système sont généralement fondées sur un modèle temporel de perturbation et de récupération qui suppose la faisabilité d'une détection et d'une réponse rapides.
Les mesures de la cyberrésilience comprennent souvent des mesures telles que le temps moyen pour détecter les intrusions (MTTD), le temps moyen pour contenir les menaces (MTTC) et le temps moyen pour récupérer (MTTR) des cyberincidents. De plus, les mesures peuvent évaluer le pourcentage de fonctionnalité de mission qui peut être préservé lors des cyberattaques, reconnaissant que la prévention complète peut être impossible mais que la dégradation gracieuse est réalisable.
Résilience du système de fabrication et de production
Ce travail vise à fournir un aperçu des différentes mesures de résilience et à extraire les mesures qui peuvent être utilisées dans l'évaluation de la résilience dans la fabrication. Plus précisément, les mesures quantitatives de résilience sont indiquées qui peuvent être utilisées efficacement dans l'évaluation du système numérique d'assistance aux travailleurs jumelles dans la fabrication et dans le processus de vérification de ces postes de travail basés sur la résilience.
Les mesures de résilience de la fabrication sont souvent axées sur la continuité de la production et la qualité de la production, notamment les mesures du volume de production maintenues pendant les perturbations, les taux de défauts de qualité dans des conditions de contrainte et le temps nécessaire pour rétablir la pleine capacité de production.
Méthodes de mesure de la résilience du système
Pour être efficace, la mesure de la résilience exige des méthodes appropriées de collecte, d'analyse et d'interprétation des données, et différentes approches offrent des niveaux de fidélité, de coûts et d'applicabilité différents.
Évaluation fondée sur la simulation
La simulation offre une approche puissante pour évaluer la résilience sans soumettre les systèmes réels à des perturbations potentiellement dommageables. Les modèles informatiques peuvent simuler le comportement du système dans divers scénarios de perturbation, permettant une exploration systématique de la résilience dans une large gamme de conditions.
La modélisation par agent, la dynamique du système et la simulation discrète d'événements représentent des approches communes de simulation pour l'évaluation de la résilience. Chacune offre différentes forces : les modèles basés sur agent excellent pour capturer le comportement émergent à partir d'interactions individuelles de composants, les modèles dynamiques du système représentent efficacement les boucles de rétroaction et les processus d'accumulation, et les simulations d'événements discrets modèlent efficacement des systèmes avec des changements d'état distincts.
La validité de l'évaluation de la résilience basée sur la simulation dépend de façon critique de la fidélité et de l'étalonnage des modèles. Les modèles doivent représenter avec précision la structure du système, les comportements des composants et les interdépendances pour produire des mesures de résilience significatives.
Essais expérimentaux et essais de stress
Dans cet article, nous présentons les résultats d'un projet intitulé Mesure quantitative de la cyberrésilience (QMoCR) dans lequel notre équipe de recherche cherche à identifier les caractéristiques quantitatives des réponses des systèmes aux cybercomplexes qui peuvent être dérivées d'expériences répétables et systématiques.
Les essais de stress consistent à soumettre délibérément les systèmes à des niveaux croissants de perturbation pour identifier les seuils de défaillance et les capacités de récupération.Cette approche fournit des preuves empiriques directes de résilience, mais doit être soigneusement conçue pour éviter de causer des dommages inacceptables aux systèmes de production.
L'ingénierie du chaos représente une approche émergente des essais expérimentaux de résilience, en particulier dans les systèmes logiciels, qui consiste à introduire délibérément des défaillances dans les systèmes de production de manière contrôlée afin de vérifier que les mécanismes de résilience fonctionnent comme prévu et de déceler les vulnérabilités inattendues.
Analyse des données historiques
Les associations et les différences entre les mesures sélectionnées ont été vérifiées à l'aide de données de performance du système de séries chronologiques recueillies dans le système d'aviation civile sur le continent chinois au cours des deux premières vagues de COVID-19 de janvier 2020 à mars 2021.
L'analyse historique offre l'avantage de saisir la complexité du monde réel qui peut être difficile à reproduire dans des simulations ou des expériences contrôlées. Cependant, elle est aussi confrontée à des limites, notamment des données incomplètes, des facteurs de confusion et le défi que les perturbations historiques peuvent ne pas représenter la gamme complète de menaces potentielles futures.
L'analyse historique efficace exige une documentation minutieuse des événements de perturbation, des interventions du système et des processus de rétablissement. Les organisations qui tiennent des dossiers détaillés des incidents et des données sur le rendement sont mieux placées pour tirer des leçons des expériences passées et améliorer leur résilience future.
Approches d'analyse de réseau
La méthode QtAC modélise un système complexe comme un graphique mathématique dans un sens plus strict que l'analyse conventionnelle de flux et zu Castell et Schrenk utilisent adéquatement la connectivité de la théorie des graphiques spectraux pour quantifier la résilience.
Les mesures de résilience basées sur le réseau peuvent évaluer des propriétés telles que la connectivité, la centralité et la modularité qui influencent la propagation des perturbations par les systèmes. Les réseaux fortement connectés peuvent être plus vulnérables aux défaillances en cascade, mais offrent aussi plus de voies alternatives pour maintenir la fonction.
Les mesures graphi-théoriques telles que la connectivité algébrique, la centralité de la communication et les coefficients de regroupement fournissent des indicateurs quantitatifs de résilience du réseau. Ces mesures aident à identifier les nœuds critiques dont la défaillance aurait le plus d'impact sur le fonctionnement du système, ce qui permettrait d'améliorer la résilience ciblée.
Défis de la résilience Quantification
Malgré les progrès importants réalisés dans la mesure de la résilience, il reste des défis importants à relever.
Sélection et interprétation des données
Les résultats quantitatifs indiquent que seulement 12 des 66 paires métriques sont fortement corrélées positivement et sans différences significatives dans les résultats quantifiés; les résultats qualitatifs indiquent que la majorité des mesures sont basées sur des interprétations de définition différentes, des composantes de base et des formes d'expression différentes, et donc mesurer essentiellement des capacités de résilience différentes.
On discute relativement des avantages et des inconvénients de chaque mesure et on propose une ligne directrice « Comment choisir » pour les utilisateurs de mesure. Le choix des mesures appropriées exige une attention particulière au contexte du système, aux priorités des intervenants et aux besoins de prise de décisions.
Les organisations devraient éviter la tentation de se fier à une seule mesure de résilience. Au lieu de cela, un portefeuille de mesures complémentaires fournit une évaluation plus complète et réduit le risque de négliger d'importantes dimensions de résilience.
Capturer un comportement dynamique et adaptatif
Les limites actuelles comprennent le défi de saisir adéquatement les structures de corrélation spatiale/temporelle, les environnements non stationnaires et d'intégrer des facteurs doux tels que l'apprentissage organisationnel et l'organisme collectif dans les ICR quantitatifs.
Les systèmes apprennent des perturbations et adaptent leurs réponses, ce qui signifie que la résilience mesurée à un moment donné peut ne pas prédire avec précision la résilience future.Les mesures doivent d'une certaine façon tenir compte de cette capacité d'adaptation, qui est intrinsèquement difficile à quantifier.
Le rôle des décideurs humains et des facteurs organisationnels dans la résilience pose des défis particuliers en matière de mesure. Bien que les propriétés techniques du système puissent être quantifiées de façon relativement simple, les contributions humaines et organisationnelles à la résilience impliquent le jugement, la créativité et la dynamique sociale qui résistent à la simple quantification.
Faire face à l'incertitude et aux menaces inconnues
Les hypothèses non valides, qu'elles soient dues à des changements inattendus dans l'environnement ou à une compréhension inadéquate des interactions au sein du système, peuvent causer un comportement inattendu ou non. Un système est résilient s'il continue à exécuter les fonctions prévues en présence d'hypothèses non valides.
L'évaluation traditionnelle des risques porte sur les menaces connues avec des probabilités estimables. La résilience doit aller plus loin, en abordant les « inconnues inconnues » qui ne peuvent pas être prédites à l'avance.
Des approches telles que la planification de scénarios, les tests de stress dans des conditions extrêmes et la mesure de la capacité d'adaptation générale peuvent partiellement relever ce défi.
Application de mesures de résilience quantitative dans la pratique
La traduction de la théorie de la résilience et des paramètres en applications pratiques nécessite des approches systématiques qui intègrent la mesure dans les processus décisionnels et la conception des systèmes.
Cadres d'évaluation de la résilience
Linkov et al.4 ont créé une matrice de résilience pour fournir des lignes directrices sur les mesures de résilience qui peuvent être élaborées pour mesurer la résilience globale du système.Dans ce domaine du système matriciel (physique, information, cognitif, social) à travers un cycle de gestion d'événements des fonctions de résilience (plan/préparer, absorber, récupérer, adapter) sont cartographiés et décrits.
Les cadres d'évaluation de la résilience comprennent généralement plusieurs éléments clés : définition claire des limites du système et des fonctions critiques, identification des menaces pertinentes et des scénarios de perturbation, choix de mesures appropriées pour chaque dimension de résilience, procédures de collecte et d'analyse des données et processus de traduction des résultats d'évaluation en mesures d'amélioration.
Les organisations devraient adapter les cadres d'évaluation de la résilience à leur contexte particulier plutôt que d'appliquer des approches génériques sans critique, les menaces les plus pertinentes, les fonctions essentielles et les seuils de rendement acceptables variant considérablement selon les systèmes et les contextes organisationnels.
Intégrer la résilience dans la conception du système
Une conception résiliente d'un système conçu s'attendrait à ce que le système soit intelligent de façon à pouvoir prendre des décisions autonomes pour reconnaître les risques induits par un risque potentiel ou un événement perturbateur, et à s'ajuster ou se reconfigurer en réponse aux risques.
La conception de la résilience implique des compromis explicites entre la résilience et d'autres propriétés du système telles que l'efficacité, le coût et la performance. Les mesures quantitatives permettent d'évaluer ces compromis systématiquement plutôt que de se fonder uniquement sur l'intuition. Par exemple, la redondance améliore la résilience mais augmente les coûts et peut réduire l'efficacité.
La conception fondée sur la résilience devrait envisager de multiples stratégies, notamment la prévention (réduction de la probabilité de perturbations), la protection (limitation de la gravité des impacts), l'atténuation (réduction des conséquences), la réponse (mesures efficaces pendant les perturbations) et le rétablissement (rétablissement rapide de la fonction).
Surveillance et amélioration continues
Sans base numérique pour évaluer la résilience, il est compliqué de surveiller et de suivre les améliorations. La mesure numérique permet d'établir des cibles et de fixer des objectifs clairs pour l'amélioration. La résilience devrait être surveillée en permanence plutôt que d'être évaluée seulement périodiquement.
La surveillance continue permet de détecter rapidement la dégradation de la résilience avant que des défaillances majeures ne se produisent.Les indicateurs de pointe comme l'augmentation des temps de récupération, l'accumulation de retards dans l'entretien ou la diminution des niveaux de redondance peuvent signaler des problèmes de résilience émergents.
L'amélioration de la résilience devrait suivre des processus systématiques semblables à d'autres initiatives d'amélioration de la qualité, notamment l'établissement de mesures de la résilience de base, la fixation d'objectifs d'amélioration, la mise en oeuvre d'interventions, la mesure des résultats et l' itération en fonction des enseignements tirés.
Communication des parties prenantes et soutien à la décision
Étant donné la nécessité d'étudier la résilience du système avec de nombreux tests de résistance, la mesure fournit une base quantitative concise et condensée pour l'évaluation comparative.
Au lieu de simplement communiquer des valeurs métriques, les évaluations de la résilience devraient expliquer ce que les mesures signifient pour les objectifs organisationnels, comparer la résilience actuelle aux objectifs ou aux repères et identifier des mesures spécifiques susceptibles d'améliorer la résilience.
Les techniques de visualisation telles que les courbes de résilience, les tableaux de bord et les tableaux comparatifs aident à rendre les données quantitatives de résilience accessibles aux intervenants non techniques. Ces visualisations devraient mettre en évidence les principales idées et appuyer la prise de décisions plutôt que de déconcentrer les auditoires avec trop de détails.
Tendances nouvelles en matière de quantification de la résilience
Le domaine de la mesure de la résilience continue d'évoluer, plusieurs tendances émergentes promettant d'améliorer notre capacité à quantifier et à améliorer la résilience du système.
Apprentissage automatique et intelligence artificielle
Les approches d'apprentissage automatique offrent de nouvelles possibilités d'évaluation et de prédiction de la résilience, qui permettent d'identifier les modèles dans les grands ensembles de données qui pourraient ne pas être apparents par l'analyse traditionnelle, de prédire le comportement du système dans des conditions nouvelles et d'optimiser les stratégies de résilience dans les espaces de compromis complexes.
L'apprentissage en Q profond fait appel à des réseaux neuronaux profonds pour rapprocher la fonction de valeur Q qui représente la récompense cumulative attendue d'une action particulière dans un état donné, lui permettant de gérer efficacement les espaces d'état et d'action à haute dimension où d'autres méthodes peuvent échouer.
Les systèmes de résilience à l'IA peuvent potentiellement fournir une évaluation de la résilience en temps réel, ajuster automatiquement les configurations des systèmes pour maintenir la résilience en fonction des conditions changeantes. Toutefois, ces approches présentent également de nouveaux défis, notamment la nécessité de données de formation exhaustives, le potentiel de comportements inattendus en matière d'IA et la difficulté d'expliquer aux parties prenantes les décisions prises en matière d'IA.
Jumelles numériques pour l'évaluation de la résilience
Nous utilisons des éléments électroniques et informatiques réels et physiques d'un véhicule (en améliorant ainsi la fidélité des effets cyber) et l'intégrons au modèle virtuel (un jumeau numérique) du reste du véhicule. Ce jumeau numérique physique d'un véhicule combine fidélité et accessibilité relative.
Les jumelles numériques permettent une évaluation continue de la résilience en simulant les réponses du système aux perturbations potentielles en temps réel. Au fur et à mesure que le système physique fonctionne, son jumelle numérique peut être soumise à divers scénarios de perturbation pour évaluer la résilience actuelle et identifier les vulnérabilités émergentes.
L'efficacité de l'évaluation numérique de la résilience à deux bases dépend du maintien d'une synchronisation précise entre les systèmes physiques et numériques. À mesure que les systèmes physiques changent par la maintenance, la mise à niveau ou la dégradation, les jumeaux numériques doivent être mis à jour en conséquence pour maintenir leur validité en tant qu'outils d'évaluation de la résilience.
Antifragilité et concepts au-delà de la résilience
Les ICR de résilience continuent d'évoluer, avec des recherches actives sur les mesures antifragilité (amélioration par rapport aux chocs répétés), la quantification de la capacité d'analyse événement-événement, la sensibilité à l'interdépendance réseau-réseau et la transférabilité entre les domaines.
Bien que les systèmes résilients reviennent à leur état antérieur après les perturbations, les systèmes antifragiles émergent plus forts. Quantifier l'antifragilité nécessite des mesures qui captent non seulement la récupération mais l'amélioration.
Le développement de systèmes aux propriétés antifragiles représente un objectif ambitieux qui va au-delà de l'ingénierie de résilience traditionnelle. Toutefois, pour les systèmes fonctionnant dans des environnements en évolution rapide où les menaces futures sont très incertaines, la capacité d'améliorer par l'exposition au stress peut être essentielle pour la survie à long terme.
Mesure de résilience trans-domaine
La mise en oeuvre des ICR de résilience est fortement dépendante du domaine, couvrant des domaines tels que l'agriculture, les infrastructures, les systèmes cyberphysiques, les microservices, les communications, l'énergie, les transports et les systèmes sociotechniques collectifs.
Les mesures interdomaines permettraient de comparer la résilience entre différents types de systèmes et faciliteraient le transfert des connaissances sur la résilience entre les domaines. Par exemple, les leçons tirées de la résilience des réseaux des systèmes de télécommunications pourraient éclairer la résilience du réseau électrique, ou les connaissances sur la résilience organisationnelle des interventions d'urgence pourraient améliorer la résilience de la fabrication.
Bien que les détails de mise en oeuvre varient, les concepts fondamentaux tels que la redondance, la diversité, la modularité et la capacité d'adaptation semblent pertinents dans de nombreux domaines. Les critères fondés sur ces principes fondamentaux peuvent être plus applicables que les mesures spécifiques.
Études de cas sur la quantification de la résilience
L'examen des applications spécifiques de la quantification de la résilience fournit des indications précieuses sur la façon dont les concepts théoriques se traduisent en pratique et les défis rencontrés dans la mise en œuvre du monde réel.
Résilience du système d'aviation pendant COVID-19
Grâce à une approche combinée quantitative-qualitative, 12 mesures de résilience basées sur les performances populaires sont comparées à l'aide de données empiriques du système aéronautique chinois sous la perturbation de COVID-19. Cette étude de cas montre comment des mesures de résilience peuvent être appliquées pour évaluer la réponse du système à des perturbations sans précédent.
La pandémie de COVID-19 a créé une expérience naturelle de résilience du système aéronautique, avec des réductions de demande spectaculaires et des contraintes opérationnelles testant la capacité du système à s'adapter et à survivre.
Cette étude de cas a également mis en lumière l'importance d'utiliser des mesures multiples, car différentes mesures ont permis de mieux comprendre la résilience du système, certaines mesures axées sur la continuité opérationnelle, d'autres sur la viabilité financière et d'autres encore sur le maintien de la sécurité.
Évaluation de la résilience du système d'alimentation électrique
Les mesures de résilience des systèmes d'alimentation se concentrent généralement sur la continuité de service, le temps de restauration et l'ampleur des pannes pendant les perturbations telles que les événements météorologiques violents, les pannes d'équipement ou les cyberattaques.
L'évaluation quantitative de la résilience du système d'alimentation utilise souvent des modèles de simulation qui représentent le réseau électrique, les ressources de production et les systèmes de contrôle. Ces modèles peuvent simuler la réponse du système à divers scénarios de perturbation, calculer des paramètres tels que le nombre de clients touchés, la durée des pannes et l'énergie totale non servie.
L'évaluation de la résilience des systèmes d'alimentation électrique doit tenir compte des interdépendances complexes entre l'infrastructure électrique et d'autres systèmes. Les défaillances de puissance se répercutent sur les télécommunications, le traitement de l'eau, le transport et de nombreux autres services.
Résilience du système de fabrication
Les systèmes de fabrication sont confrontés à diverses perturbations, notamment des pannes d'équipement, des interruptions de la chaîne d'approvisionnement, des problèmes de qualité et des défis de main-d'oeuvre.
La fabrication moderne intègre de plus en plus les technologies numériques, y compris les capteurs, l'automatisation et l'analyse des données.Ces technologies permettent une surveillance et une évaluation de la résilience plus sophistiquées.
L'évaluation de la résilience de la fabrication doit équilibrer les objectifs d'efficacité et de résilience. Les pratiques de fabrication qui réduisent les stocks et maximisent l'utilisation de l'équipement peuvent réduire la résilience en éliminant les tampons qui pourraient absorber les perturbations.
Meilleures pratiques pour la mesure de la résilience
Sur la base de la recherche et de l'expérience pratique, plusieurs pratiques exemplaires ont été mises en place pour une quantification et une application efficaces de la résilience.
Établir des objectifs clairs et une portée claire
La mesure efficace de la résilience commence par définir clairement ce qui est mesuré et pourquoi, notamment en précisant les limites du système, en identifiant les fonctions critiques à maintenir et en déterminant les types de perturbations les plus pertinentes.
La participation des parties prenantes est essentielle pour établir des objectifs appropriés.Les différentes parties prenantes peuvent avoir des priorités différentes quant aux fonctions les plus critiques et aux niveaux de perturbation acceptables.
Utiliser plusieurs mesures complémentaires
L'évaluation globale exige de multiples mesures qui tiennent compte de différentes dimensions de la résilience, notamment la robustesse, la rapidité de récupération, l'adaptabilité et l'efficacité des ressources. La combinaison spécifique de mesures devrait être adaptée au contexte du système et aux priorités des intervenants.
En utilisant plusieurs mesures, il est important de comprendre comment elles se rapportent les unes aux autres et quelles informations uniques chacune fournit. Les mesures fortement corrélées fournissent des informations redondantes, tandis que les mesures qui saisissent des aspects indépendants de la résilience offrent des informations complémentaires.
Valider les mesures contre les performances réelles dans le monde
Les mesures de résilience devraient être validées en comparant leurs prévisions à la performance réelle du système pendant les perturbations. Les mesures qui prédisent avec précision la résilience réelle fournissent de la confiance pour la prise de décisions, tandis que les mesures qui montrent une correspondance médiocre avec la performance réelle devraient être affinées ou remplacées.
La validation nécessite la tenue de dossiers détaillés sur les événements de perturbation et les réponses du système. Les organisations devraient documenter systématiquement les perturbations, les mesures d'intervention et les résultats pour créer une base de données qui peut être utilisée pour la validation et le perfectionnement métriques.
Considérons les facteurs quantitatifs et qualitatifs
Bien que cet article soit axé sur les mesures quantitatives, une évaluation efficace de la résilience intègre également des facteurs qualitatifs qui résistent à la quantification numérique.
Les méthodes d'évaluation intégrées combinent des mesures quantitatives et des méthodes d'évaluation qualitatives, comme le jugement d'experts, les études de cas et l'analyse narrative, ce qui permet une compréhension plus complète que les deux approches seulement.
Lien entre les paramètres et les améliorations à apporter
Les mesures de résilience devraient éclairer des actions spécifiques visant à améliorer la résilience plutôt que de servir simplement d'évaluations abstraites, ce qui exige de comprendre les relations de cause à effet entre les propriétés du système et les mesures de résilience.
L'analyse de sensibilité permet d'identifier les propriétés du système qui influent le plus fortement sur les paramètres de résilience, ce qui permet de hiérarchiser les efforts d'amélioration des facteurs qui auront le plus d'impact.
Orientations futures en matière de résilience Quantification
Le domaine de la quantification de la résilience continue d'évoluer, avec plusieurs orientations importantes pour le développement futur.
Normalisation et interopérabilité
Malgré l'utilisation accrue du concept de résilience en ingénierie, la diversité de ses applications dans divers secteurs d'ingénierie complique un accord universel sur sa quantification et les techniques de mesure associées. Il est urgent de développer un cadre d'analyse de résilience en ingénierie d'application générale, qui standardise la modélisation, l'évaluation et l'amélioration de la résilience en ingénierie pour une discipline plus large en ingénierie.
Une normalisation accrue faciliterait la comparaison de la résilience entre les systèmes et les organisations, permettrait d'établir des comparaisons et favoriserait l'élaboration de pratiques exemplaires. Toutefois, la normalisation doit être équilibrée par rapport à la nécessité de mesures propres à chaque contexte qui tiennent compte des caractéristiques uniques du système et des priorités des intervenants.
Les consortiums industriels, les sociétés professionnelles et les organismes de normalisation s'efforcent d'élaborer des cadres et des mesures communs pour l'évaluation de la résilience, qui visent à établir un vocabulaire commun, des protocoles de mesure et des formats de rapport tout en maintenant la souplesse nécessaire pour l'adaptation à un domaine particulier.
Intégration à la gestion des risques
La résilience et la gestion des risques constituent des approches complémentaires pour faire face à l'incertitude et aux perturbations. La gestion des risques vise traditionnellement à identifier des menaces particulières et à mettre en oeuvre des contrôles pour réduire leur probabilité ou leur impact.
L'évaluation des risques identifie des menaces précises qui justifient des contrôles ciblés, tandis que l'évaluation de la résilience garantit que les systèmes peuvent réagir efficacement même aux perturbations imprévues. Les mesures quantitatives des deux domaines peuvent être combinées pour appuyer la prise de décisions holistiques.
Résilience Economie et optimisation des investissements
À mesure que la quantification de la résilience devient plus sophistiquée, elle permet une analyse économique plus rigoureuse des investissements en matière de résilience. Les organisations peuvent comparer les coûts des améliorations de la résilience aux avantages attendus en termes d'impacts réduits des perturbations et d'accélération de la reprise.
Les techniques telles que l'analyse des options réelles et l'évaluation fondée sur des scénarios peuvent aider à quantifier la valeur des capacités de résilience qui ne sont pas nécessaires immédiatement mais qui assurent une assurance contre les perturbations futures.
Les politiques publiques reconnaissent de plus en plus l'importance de la résilience pour les infrastructures essentielles et les services essentiels.Les mesures quantitatives de résilience peuvent éclairer les exigences réglementaires, guider les investissements publics dans les améliorations de la résilience et permettre d'évaluer si les systèmes répondent aux normes de résilience acceptables.
Changement climatique et résilience à long terme
Les systèmes doivent maintenir la résilience non seulement aux événements extrêmes individuels, mais aussi aux changements de température, de précipitations, de niveau de la mer et d'autres facteurs environnementaux.
Les mesures de résilience pour l'adaptation au climat doivent saisir la capacité de fonctionner efficacement dans des conditions changeantes au fil des décennies, ce qui exige des approches différentes de celles qui sont axées sur la récupération après des perturbations aiguës.
Les projections climatiques comportent une incertitude importante, en particulier aux échelles régionale et locale. Les stratégies de résilience doivent être robustes dans toute une série de conditions futures possibles plutôt que optimisées pour un scénario unique.
Conclusion
La mesure quantitative de la résilience des systèmes est passée de cadres conceptuels simples à des approches analytiques sophistiquées qui éclairent les décisions critiques concernant la conception, le fonctionnement et l'amélioration des systèmes. Les ICR de résilience sont des mesures quantitatives qui mesurent la capacité d'un système à résister, à se rétablir et à s'adapter aux événements perturbateurs, fournissant des outils essentiels pour gérer des systèmes complexes dans des environnements incertains.
La quantification efficace de la résilience exige de comprendre plusieurs dimensions, notamment la robustesse, la rapidité de récupération, la redondance et la capacité d'adaptation.Aucune mesure ne saisit tous les aspects de la résilience, nécessitant des portefeuilles de mesures complémentaires adaptées aux contextes du système et aux priorités des intervenants.
Les méthodes de simulation de l'échelle de mesure de résilience, les essais expérimentaux, les analyses historiques et les analyses de réseau, qui offrent chacune des forces et des limites différentes. Le choix de la méthodologie dépend des caractéristiques du système, des données disponibles, des coûts et risques acceptables et des questions spécifiques abordées.
L'application pratique des mesures de résilience exige des cadres systématiques qui intègrent la mesure dans les processus décisionnels. La résilience devrait éclairer la conception des systèmes dès les premières étapes, guider les décisions opérationnelles et conduire des efforts d'amélioration continue.
La quantification de la résilience, y compris la sélection et l'interprétation métriques, la prise en compte des comportements dynamiques et adaptatifs et la gestion des incertitudes liées aux menaces futures, pose d'importants défis, dont la normalisation, l'intégration à la gestion des risques, l'analyse économique des investissements en matière de résilience et l'adaptation aux défis à long terme comme le changement climatique.
À mesure que les systèmes deviennent plus complexes et interconnectés, et que le rythme des changements s'accélère, la résilience devient de plus en plus essentielle pour la réussite organisationnelle et le bien-être de la société. Les mesures quantitatives de résilience fournissent des outils essentiels pour comprendre, mesurer et améliorer la capacité des systèmes à résister aux perturbations et à maintenir des fonctions critiques.
Pour explorer plus avant les concepts et applications de résilience, l'Alliance de résilience fournit des ressources considérables sur la pensée de résilience dans plusieurs domaines.Institut national des normes et technologies (NIST)[ offre des cadres et des lignes directrices pour la résilience des infrastructures.Nature Research portail on resilience offre accès à des recherches de pointe dans toutes les disciplines scientifiques.Systems journal[ publie des recherches sur la pensée et la résilience des systèmes.
Les mesures quantitatives de résilience constituent la base de ce parcours, permettant aux organisations de mesurer où elles se trouvent, de fixer des objectifs pour où elles doivent se trouver et de suivre les progrès vers les objectifs de résilience. En adoptant une mesure rigoureuse de résilience et en appliquant des idées à la conception et à la gestion des systèmes, les organisations peuvent renforcer leur capacité de non seulement survivre aux perturbations, mais aussi de se développer plus fort et plus capable.