Dans l'analyse de la fiabilité, la probabilité de défaillance dépend principalement du seuil de sécurité prédéfini. Cependant, la plupart des indices de sensibilité indépendante des moments, y compris l'indice δ de Borgonovo, négligent l'effet du seuil et caractérisent uniquement les caractéristiques de la distribution de sortie, ce qui peut entraîner une incohérence des résultats de classement de la sensibilité avec les mesures basées sur la fiabilité. Dans les applications d'ingénierie pratiques, le seuil de sécurité varie en fonction des exigences de service, et cette limitation peut conduire à une évaluation erronée de la sensibilité. Pour surmonter cette lacune, cette étude propose un indice avancé de sensibilité indépendante des moments — appelé indice δ^(*) — qui intègre explicitement l'information du seuil de sécurité dans l'analyse de sensibilité. L'indice proposé a été dérivé par la reconstruction de l'expression intégrale de l'indice δ classique, lui permettant de capturer à la fois les informations sur la forme de la distribution liées au seuil de défaillance et les informations de position. Cet article discute rigoureusement les propriétés mathématiques fondamentales de l'indice δ^(*). En ce qui concerne la mise en œuvre numérique, deux estimateurs basés sur la simulation de Monte-Carlo (MCS) ont été développés : un MCS à double boucle et un MCS à boucle unique efficace réduisant considérablement le coût de calcul. La performance de la méthode proposée a été validée par trois études numériques représentatives : un cas asymétrique, un cas de réponse discontinue et un problème de fiabilité système. Les résultats montrent que les mesures de sensibilité fournies par l'indice δ^(*) sont hautement cohérentes avec les variations de la probabilité de défaillance. En particulier, l'indice proposé offre une base plus fiable pour l'analyse de sensibilité dans les problèmes d'ingénierie impliquant des critères de performance liés au seuil, révélant clairement la nécessité d'intégrer le seuil de sécurité dans l'analyse de sensibilité indépendante des moments axée sur la fiabilité.

Analyse globale de sensibilité;Seuil de sécurité;Analyse de sensibilité indépendante des moments;Analyse de l'importance des variables;Évaluation des risques probabilistes