L'analyse du risque industriel consiste à évaluer la probabilité d'occurrence d'un événement redouté, et les conséquences qu'il induit. Longtemps utilisée pour évaluer cette probabilité, l'analyse statistique fréquentielle, qui se fonde sur les observations du retour d'expérience, est considérée comme une approche objective. Mais cette démarche a ses limites : nécessité d'un nombre important d'observations ; non-représentativité des installations subissant des modifications puisque le futur y est supposé être l'image du passé ; manque de rigueur mathématique...

La démarche bayésienne, quant à elle, est basée sur le principe de la probabilité subjective. Elle prend en compte toutes les connaissances disponibles pour réaliser une étude de risque : le retour d'expérience, mais aussi l'expertise, susceptible d'amender les observations statistiques, ce qui permet d'en réduire le nombre et de prendre en compte l'effet des éventuelles modifications. Totalement rigoureuse sur le plan mathématique, l'analyse bayésienne est aussi une démarche décisionnelle dans ces principes. L'existence de logiciels performants rend aujourd'hui cette démarche accessible à tous et permet de faire varier les paramètres avec le temps ou de recueillir, d'analyser et de modéliser l'expertise.

Les fondements des approches fréquentielle et bayésienne effectue, grâce à une approche originale, une comparaison systématique des avantages, des liens, et des difficultés associés aux deux démarches, et démontre que la première n'est finalement qu'un cas particulier de la seconde.