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GCRI · Gestion du risque systémique

Ingénierie de la résilience

Resilience engineering studies how systèmes and organisations keep functioning when conditions exceed what designers expected. It looks at the capacity to anticipate, monitor, respond and learn, and at the margins that let people adapt when procedures run out. This page sets out how resilience is built and eroded, how it can be measured without false precision, and what the evidence serves for those who run critical systems.

01Registre

Resilience engineering on the record.

02La question

Resilience engineering: how the risk develops.

Continuité, relèvement et capacité d'adaptation. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mécanisme

Anticipation and monitoring

Resilient systèmes watch for signals that conditions are changing and prepare before a threshold is crossed. Monitoring that only tracks normal performance misses the drift toward the edge of safe operation.

Mécanisme

Margins are traded away

Efficiency pressure removes spare capacity, staff and stock that appear unused. Each removal is reasonable alone, but together they erode the margin that absorbs disruption.

Mécanisme

People fill the gap

When procedures do not fit the situation, operators adapt. That adaptive capacity is a source of resilience, and it depends on training, authority to act and time to think.

Mécanisme

Learning closes the loop

Organisations that study what went right and what nearly went wrong, as well as failures, adjust designs and procedures. Without learning, the same weaknesses recur.

03Géographie

Aléas et exposition en Asie.

Population density, flood water and active fires over Asia, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

La carte interactive requiert JavaScript ; la liste des couches et les sources figurent ci-dessous.

Couches 3

Aléas et exposition, pour cette page

À propos de cette couche
Preuves
Estimé
Sources
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia))
Fournisseur
NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia)
Licence
CC BY 4.0
Millésime
null ; estimation fondée sur le recensement, statique (2020)
Résolution
grille d'environ 1 km
Incertitude
Estimation fondée sur le recensement du nombre d'habitants par kilomètre carré en 2020, présentée comme contexte d'exposition ; ce n'est pas un décompte des personnes touchées par un aléa.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé (les nuages laissent des lacunes)
Sources
Produit VIIRS d'inondation mondiale (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; détection satellitaire ; les nuages laissent des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-10-14
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Détection satellitaire ; les nuages laissent des lacunes. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu donné.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé (les nuages et l'heure de passage du satellite laissent des lacunes)
Sources
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fournisseur
NASA LANCE FIRMS
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; détection satellitaire ; les nuages et l'heure de passage du satellite laissent des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-10-13
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Détections satellitaires de points chauds pour le jour indiqué, y compris les torchères de gaz et la chaleur industrielle ; ce n'est pas un incendie confirmé, un rapport d'incident ni une alerte.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé
Sources
VIIRS NOAA-20, réflectance corrigée (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; image satellitaire
Les plus récents à la construction
2026-10-14
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Image satellitaire. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu donné.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Modélisé (dernière année publiée par GIBS)
Sources
MODIS Terra et Aqua, occupation du sol (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fournisseur
NASA LP DAAC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
annuel ; classification satellitaire ; dernière année publiée par GIBS
Les plus récents à la construction
2024-01-01
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Classes d'occupation du sol par satellite pour l'année indiquée, y compris les terres cultivées ; une classification comportant des erreurs connues, et non un registre des exploitations agricoles.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé (une nébulosité persistante laisse encore des lacunes)
Sources
VIIRS NOAA-20 niveau 3, 8 jours (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
8 jours ; composite satellitaire sur 8 jours ; une nébulosité persistante laisse encore des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-09-14
Résolution
grille d'environ 1 km
Incertitude
Température de peau du sol mesurée par satellite sur les 8 jours se terminant à la date indiquée, un indicateur d'exposition à la chaleur ; ce n'est pas la température de l'air, l'indice de chaleur ni une alerte de chaleur.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct

Dernière version disponible

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Chargement des dernières images de la NASA.

Faites glisser pour déplacer. Ctrl ou ⌘ et défilement, pincement ou boutons pour zoomer ; survolez pour lire les valeurs sous le pointeur ; la réinitialisation ramène à la région.

Aléas et exposition, cadrés sur l'Asie.Produits satellitaires et de modèles tels que la NASA les publie, chacun avec sa propre date. Ce sont des indicateurs, non des évaluations d'un lieu quelconque.

Données : NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributeurs d'OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTSources et licences

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Sous licence CC BY 4.0. Couleurs redessinées à partir de la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque présentées (modifié). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Produits VIIRS en quasi-temps réel (inondation, température de surface terrestre, couverture neigeuse, réflectance corrigée), NASA LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) de la NASA, produit de feux actifs VIIRS 375 m, NASA LANCE ; tuiles vectorielles via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Produits terrestres MODIS (indices de végétation, production primaire brute, occupation du sol), NASA LP DAAC et LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • ASTER GDEM est un produit du METI et de la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Citer comme : NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Données ouvertes de la NASA
  • Réalisé avec Natural Earth. Données cartographiques vectorielles et matricielles libres sur naturalearthdata.com. Domaine public
  • © Contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (côtes, frontières, routes et noms de lieux). Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées en cellules hexagonales lorsqu'elles sont affichées (modifié). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Contexte sur le globe et la carte plane : côtes, frontières, routes et toponymes issus des couches de référence NASA GIBS (données OpenStreetMap, ODbL, © contributeurs d'OpenStreetMap) ; imagerie Blue Marble comme fond facultatif ; relief 3D et lecture de l'altitude à partir de l'indice de couleur d'altitude ASTER GDEM (classes de 5 m à 200 m, exagérées pour la lisibilité). Les frontières sont tracées telles que publiées et n'impliquent aucune position sur un territoire.
  • Événements en direct : suivi des événements naturels de l'Observatoire de la Terre de la NASA (EONET) ; les événements sont indicatifs et conservent les liens de leur source d'origine.
  • En direct : les événements NASA EONET sont indicatifs et ne constituent pas des alertes officielles.
  • En direct : U.S. Geological Survey. Les événements sont indicatifs et ne constituent pas des alertes d'autorités.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Prévision du débit des cours d'eau sur 30 jours, avec fourchette (GloFAS via Open-Meteo) : contient des informations modifiées du service de gestion des urgences Copernicus 2026 ; ne constitue pas une alerte de crue.
  • Données météorologiques d'Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Les couches facultatives (11 sources dans la liste des couches : en direct, prévision, observées et contexte) affichent le crédit de leur fournisseur sur la carte et ici lorsqu'elles sont activées ; les prévisions sont des sorties de modèles et les indices dérivés sont des estimations.

Couches et dates

  • Densité de population, 2020 : Population : CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statique
  • Eaux de crue, composite sur 3 jours : VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct. 2026
  • Feux actifs et anomalies thermiques : VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
  • Couleurs naturelles : réflectance corrigée VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Type de couverture terrestre (IGBP), annuel : MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Température de surface terrestre, jour, composite sur 8 jours : VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 2026

04À travers les domaines

Resilience engineering looks at how systems adapt, across domains.

Resilience findings are designed for the série Risque et résilience sectoriels mondiaux. The discipline, set out by Woods, Hollnagel and colleagues, studies the capacity to respond, monitor, anticipate and learn; evidence comes from operations and exercises, recorded under NS-11 of the proposed Nexus Standards.

  • Operational accounts of how staff kept a service running.
  • Exercise records with independent evaluation.
05Simulateur

Stocks, flux, délais et un seuil de basculement.

Deux stocks, la pression et la capacité d'adaptation, reliés par une boucle de croissance auto-renforçante, une réponse d'équilibrage différée et des dommages lorsque la pression dépasse la capacité ; au-delà du seuil, le système peut basculer. Modèle pédagogique à valeurs illustratives déclarées, et non une prédiction. La carte de cette page montre l'Asie ; le modèle lui-même n'est pas lié à un lieu.

Commandes

Croissance de la pression
6,0 % par an
Efficacité de la capacité à réduire la pression
4,0 % par an
Réponse de l'investissement à la pression perçue
20%
Délai de perception
4.0 ans
Seuil de basculement de la pression
60 index
Amplification au-delà du seuil
2,0 fois
Années simulées
50 ans

Relevés

Pression maximale
113 index
Capacité à la fin
Indice 186
Années au-dessus du seuil
15,8 ans
Chiffres, méthodes et sources
AnnéePressionCapacitéPerçu
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

Méthodes

  1. Dynamique des systèmes Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. Transitions critiques et points de bascule Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. Diagramme de boucles causales Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. Éventail d'incertitude (Monte Carlo sur les paramètres) Spiegelhalter, Pearson et Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. Sensibilité un facteur à la fois (tornade) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Données

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

Stocks, flux, retards et seuil de bascule. Modèle pédagogique illustratif : il fonctionne avec les valeurs fixées par les commandes, et non avec des données mesurées. Méthodes : dynamique des systèmes (Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press ; Sterman (2000), Business Dynamics) ; transitions critiques et points de bascule (Scheffer et al. (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461) ; diagramme de boucles causales (Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).
06Indicateurs

Ce qui est mesuré, et avec quelle qualité.

Chaque indicateur porte son unité, sa périodicité, le type de source qui le sous-tend et l'étiquette de preuve que porterait une valeur. Aucune valeur n'est affichée : un programme les fournit sous sa propre autorité.

IndicateurUnitéFréquenceType de sourceÉtiquette
Spare capacitypercent of peak demand available as reservemensuelOperational recordsOBSERVÉ
Recovery time objective metpercent of tested services restored within objectiveper exerciseContinuity test recordsOBSERVÉ
Near misses reportednombre par périodemensuelSafety and incident reporting systèmesDÉCLARÉ
Lessons implementedpercent of recorded lessons with completed actionstrimestrielLearning and action trackingDÉCLARÉ
Staff trained for degraded operationpercent of critical rolesannuelRegistres de formationDÉCLARÉ
Single-skill critical rolescount of roles with one qualified holderannuelWorkforce recordsOBSERVÉ
07Simulateur de jumeau et de cascade

Model resilience engineering as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Risque mondial et risque systémique: the hazards it names, the systèmes and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructeur de systèmes.

Aléas

  • Rupture de barrage
  • Contagion financière
  • Crue fluviale (déclenché en aval)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Déplacements massifs (déclenchés en aval)
  • Panne d'électricité généralisée (déclenchée en aval)
  • Déficit d'approvisionnement en eau (déclenché en aval)
  • Sovereign debt crisis (set off downstream)
  • Currency crisis (set off downstream)

Commandes

  • NS-0 Constitution et principes
  • NS-3 UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)
  • NS-9 UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)
  • NS-10 Politiques et clauses (obligations lisibles par machine : définition, caractère contraignant, évaluation et application)
  • NS-11 Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)
  • NS-14 Conformité et correspondance avec les normes externes
  • NRS-H120 Famille d'aléas : fragilité structurelle des systèmes interconnectés (NHS-1 sys.fragility)
  • NRS-C6 Risques systémiques et en cascade
  • NRS-H61 Famille d'aléas : défaillance en cascade (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Famille d'aléas : événements composés et multialéas (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H94 Famille d'aléas : événements cyber systémiques (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H60 Famille d'aléas : perturbation des chaînes d'approvisionnement et des flux (NHS-1 sys.supply-chain)

Observation

  • INFORM Risk Index (cité pour référence)
  • World Bank Open Data and World Development Indicators API (listed for reference)
  • Services de données du FMI (WEO, IFS, FSI via SDMX) (mentionnés pour référence)
  • Pertes économiques directes attribuées aux catastrophes par rapport au PIB mondial
  • Tableau de bord macroéconomique

Géographie d'exemple

  • Bangladesh : 134 cellules hexagonales
  • Lumières nocturnes de ce soir, pannes (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Eaux de surface à travers les nuages, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Intensité des précipitations, dernière demi-heure (IMERG), NASA GIBS
  • Humidité du sol en surface (SMAP), NASA GIBS
08Sources

D'où proviennent les données probantes.

Jeux de données publics et registres institutionnels nommés, chacun avec sa catégorie de licence. Les sources fournies dans le cadre d'accords ne sont utilisées que selon leurs conditions et ne sont jamais republiées.

SourcesCe qu'elle apporteCatégorie de licence
ISO 22301 continuité d'activité management systèmesRequirements for continuity planning, objectives and exercisesLicensed standard, purchase required
ISO 22316 Organisational resilience principles and attributesPrinciples and attributes of organisational resilienceLicensed standard, purchase required
Safety investigation reports from transport and industrial safety boardsDetailed accounts of failures, near misses and contributing factorsPublic records, terms per board
Resilience Engineering Association publicationsResearch on capacité d'adaptation, the resilience potentials and safetyLicence per publication
National infrastructures critiques resilience guidanceGovernment guidance on resilience planning for operatorsPublic records, licence per government
09Méthodes et preuves

How resilience engineering is modelled, measured and tested.

Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.

Modèle, équations et hypothèses

The model structure used for resilience engineering, the assumptions it makes and how each is tested.

Risque de l'élément iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire face
Perte annuelle attendueEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pk
Systèmes couplésxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
HypothèsePourquoi il est réaliséComment il est testé
Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événementGarde l'intégrale des pertes calculableComparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints
Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnementLaisse les chocs se propager à travers APerturber au-delà de la plage linéaire et comparer
Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autreLes courbes locales sont rarement disponiblesValider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent
Entrées
jeux de données versionnés avec provenance
Productions
des distributions, jamais des nombres isolés
Code
publié avec la fiche de modèle et les tests
Reproduction
mêmes données, code, environnement et graine
Formulations standard du risque et de l'espace d'états ; les hypothèses énumérées sont typiques de la méthode, énoncées pour examen, et non des résultats.
Principes directeurs FAIR · GO FAIR et FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientations sur le traitement cohérent des incertitudes · GIECCEOS Analysis Ready Data · Comité sur les satellites d'observation de la Terre
10Décisions

Qui décide, et à quoi servent les données probantes.

risque systémique Management prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Qui décideLa questionDonnées probantes servies par cette page
Operators of critical systèmesWhere to restore margins and invest in capacité d'adaptationMargin inventories; recovery tests; single-skill roles
Safety and continuity managersWhich exercises and learning reviews to runNear-miss patterns; lessons implemented
Regulators of critical sectorsWhat resilience expectations to set for operatorsResilience assessments against named standards

Résultats que produit ce thème

  • Resilience assessments organised around anticipating, monitoring, responding and learning
  • Margin inventories that show where spare capacity has been removed
  • Exercise designs for degraded and manual operation
  • Learning reviews that cover near misses and successful adaptation
11Questions essentielles

What resilience engineers ask.

  • Which services must continue under any disruption, and what is the longest interruption they can tolerate?
  • How does the system degrade under stress: gracefully, or suddenly?
  • How quickly can it recover, and what does recovery depend on?
  • Can the organisation learn and adapt, or does it repeat the same failures?
12Mécanismes

Capacities that make systems resilient.

Resilience research distinguishes the capacity to absorb a shock, the capacity to recover from it and the capacity to adapt so that the next shock does less harm. Different investments strengthen each, and an organisation strong in one can be weak in another.

Absorb

Buffers and margins

Spare capacity, stocks and slack that absorb shocks. Efficiency drives often remove them.

Rétablir

Restoration paths

Plans, spares, skills and relationships that bring services back quickly.

Adapt

Learning and flexibility

The ability to change how the system works when conditions change, and to learn from near misses.

13Méthodes et limites

How resilience is studied and built.

  1. 01

    Reliability engineering

    Ingénierie de la fiabilité et de la résilience analyses failure modes, redundancy and recovery times. It is strongest for technical systèmes with known failure data.

  2. 02

    Business continuity analysis

    Identifies critical services, tolerances for disruption and dependencies. It depends on honest assessment of what is truly critical.

  3. 03

    Indicateurs de résilience

    Measures such as time to recover and service level under stress. No single metric captures resilience, and metrics can be gamed.

  4. 04

    Learning reviews

    Studies of how work is actually done, including successful adaptation, not only failures. They require a culture that does not punish honesty.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.

16Questions

Questions et réponses.

What is resilience engineering?
A field of safety and systems research that studies how organisations and technical systems sustain operations under expected and unexpected conditions, through the capacities to anticipate, monitor, respond and learn.
How is resilience different from robustness?
Robustness is the ability to withstand a defined shock without changing. Resilience also includes adapting and recovering when the shock exceeds what the design anticipated.
Can resilience be measured?
Partly. Recovery times, spare capacity and learning actions can be measured, but they are proxies for a capacity that is fully revealed only in a real disruption.
Is resilience the same as robustness?
No. Robustness is resisting a shock without change. Resilience also includes recovering and adapting after a shock that could not be resisted.
Does resilience cost efficiency?
Often some. Buffers and redundancy look like waste in normal times. The question is how much margin is worth carrying given the consequences of failure.
RapportsContribuer

Apportez des éléments de preuve depuis cette page.

Rapports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIGestion des risques systémiquesScénarios et tests de résistanceMéthodes et techniquePortefeuille et préparation
Gestion des risques systémiques

Apportez une méthode, un jeu de données ou une question.

L'information et les demandes sont ouvertes dès aujourd'hui. Une demande reçoit une référence et indique l'étape suivante ; candidatures, paiements, allocations de calcul et inscriptions n'ouvrent que lorsque l'équipe, les conditions et la capacité d'examen existent.