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La cartographie des risques avec de multiples groupes de risques est cruciale pour une gestion efficace des risques dans une région avec de nouvelles méthodes. Il s’agit d’un problème complexe qui nécessite l’utilisation d’une variété d’outils, tels que les données géospatiales, les modèles informatiques et l’analyse des données. [Sources : 10,9,9]
Les processus de sélection des variables sont déterminés par les données et devraient être élaborés de manière objective et axée sur les données. L’étalonnage et l’analyse de sensibilité des données empiriques doivent accompagner les efforts de modélisation afin de garantir l’exactitude du modèle et la fiabilité de l’analyse des données et des résultats de la modélisation. Sources : 0,10]
Au fur et à mesure que des modèles plus sophistiqués sont développés pour mieux comprendre la complexité de la dynamique de la dengue, la cartographie des risques bénéficiera des approches ci-dessus – des approches qui améliorent les capacités de prédiction, comme le modèle de réseau bayésien. Lorsque l’on travaille avec des modèles de risque basés sur des réseaux bayésiens, il n’est pas nécessaire que tous les nœuds de ces menaces aient une valeur connue pour que le modèle soit utilisé, par exemple, t pourrait être un problème de risque spécifique, mais il peut être utile de connaître le plus grand risque d’un nœud – dans des modèles de risque qui n’ont pas la même confiance dans sa capacité de prédiction. [Sources : 2,9,5,5]
L’appétit pour le risque d’un modèle dépend de l’objectif pour lequel le modèle est utilisé. La prise de risque des modèles doit être indiquée par rapport à la classification de risque la plus élevée pour chaque modèle. Lors de la définition d’une politique de risque, il est judicieux que les déclarations de la direction générale concernant l’appétit pour le risque des modèles soient bien formulées. Sources : 12,12,12]
Si le processus d’évaluation des risques ne peut pas s’accorder avec les éléments critiques de la définition du modèle discuté, il peut classer subjectivement les modèles et les classer selon la classification de risque la plus élevée. Le risque d’un modèle peut découler d’une combinaison de facteurs tels que l’utilisation d’un modèle, le type d’utilisation d’un modèle et d’autres facteurs. Ces risques découlent d’une variété de variables, et pas seulement de l’application des modèles à une situation particulière. Sources : 11,1,12]
Une question importante est de savoir comment appliquer le risque estimé à partir de l’étude d’une population exposée particulière à une population qui peut avoir des caractéristiques différentes et des risques de fond différents. La sélection des facteurs de risque du paludisme est une partie importante du développement de la fiabilité des cartes de risque. Sources : 6,14]
La plupart des données utilisées pour la cartographie des risques sont des données secondaires qui ne sont pas principalement collectées à des fins de cartographie. La quantité et la qualité variables des données sur le paludisme constituent le point de départ de la modélisation, et les incertitudes statistiques des estimations du modèle doivent donc être soigneusement examinées. Des évaluations quantitatives et qualitatives des risques doivent être réalisées pour évaluer le modèle et les modèles de risque. Les modèles théoriques et les logiciels d’adaptation des modèles peuvent surmonter certaines des limites des données – dériver des estimations de risque, mais l’analyse de données de haute qualité peut par nature être limitée par le nombre restreint de variables dans l’ensemble de données, comme la taille de la population, l’âge, le sexe, l’éducation et d’autres facteurs. Sources : 2,6,0,12]
Les risques sont discutés et évalués comme la probabilité d’un événement de contrôle des risques, et les modèles de risques sont des risques – menaces spécifiques. La cartographie et la modélisation des risques, ainsi que d’autres concepts tels que l’évaluation des risques, la gestion des risques ou l’analyse des risques, sont utiles pour mieux comprendre où se situent les risques sur la carte des risques en termes de probabilité d’occurrence et d’impact sur la santé humaine. Sources : 5,4]
Les zones de rejet avec différentes valeurs de confiance peuvent être utilisées pour créer des cartes de dangers et devraient être incluses dans les futurs modèles lors de la création de cartes de risques. Dans cette étude, il faut appliqué une combinaison de techniques de cartographie et de modélisation des risques, ainsi que la télédétection, pour créer une présentation graphique, qui a ensuite été créée comme une carte des risques. La télédétection s’est avérée être un outil utile pour collecter des données sur divers prédicteurs sur de vastes zones. Sources : 8,9,2]
Une carte des risques pourrait aider les gestionnaires de risques et les régulateurs à examiner conjointement le modèle VAR à deux niveaux de confiance, allant de 0 à 100 % et de 1 à 10 %. Sources : 8]
Les modèles de risque peuvent être utilisés de diverses manières, mais l’une d’entre elles, efficace, consiste à étudier tous les résultats possibles à l’aide de simulations. Pour les modèles dans Excel, un logiciel tel que Frontline Risk Solver peut utiliser des simulations de Monte Carlo qui sont effectuées sur le modèle. La boîte à outils de gestion des risques fournit un modèle analytique bien connu qui est associé aux objets creditDefaultCopula et creditMigrationcopula. Si vous parvenez à réaliser ces étapes, vous aurez un haut niveau de confiance dans votre modèle et une bonne compréhension des résultats possibles de vos modèles. Sources : 13,13,13,7]
L’objectif principal est d’évaluer les modèles d’apprentissage automatique afin que les gestionnaires et les planificateurs de l’utilisation des terres puissent les appliquer à leurs modèles d’affaires. Il offre une fonctionnalité de modélisation collaborative qui inclut toutes les parties prenantes, ainsi qu’une interface intuitive et facile à utiliser qui permet aux professionnels de la sécurité et aux non professionnels de la sécurité de collaborer avec leurs collègues pour créer des modèles de menaces. Il existe des logiciels de modélisation des menaces basés sur VAST, tels que Enterprise Threat Assessment Toolkit (EMT) et Enterprise Risk Management Toolbox (ERT), ainsi que des logiciels de modélisation des menaces basés sur VAST. Sources : 3,3,9]
Sources:
- [0] : https://gh.bmj.com/content/5/10/e002919
- 1] : https://www.investopedia.com/terms/m/modelrisk.asp
- [3] : https://resources.infosecinstitute.com/topic/understanding-role-threat-modeling-risk-management/
- [4] : https://www.groupmap.com/portfolio/risk-assessment/
- [5] : https://www.bayesserver.com/docs/modeling/risk
- [6] : https://www.nap.edu/read/11340/chapter/13
- [7] : https://www.mathworks.com/help/risk/modeling-risk.html
- [8] : https://www.cfainstitute.org/en/research/cfa-digest/2014/01/the-risk-map-a-new-tool-for-validating-risk-models-digest-summary
- [10] : https://www.hindawi.com/journals/jc/2011/572452/
- [11] : https://www.acamstoday.org/what-is-the-model-risk-in-a-risk-assessment/
- [12] : https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/modeling/model-risk/
- [13] : https://www.solver.com/risk-analysis-process
- [14] : https://www.ajtmh.org/view/journals/tpmd/103/2/article-p793.xml