Du contrôle à la gouvernance multi-niveaux (2008)
Du contrôle à la gouvernance multi-niveaux
Agir sur les systèmes complexes dont les dynamiques se déploient à plusieurs échelles de temps et d’espace pose tout d’abord le problème de définir les objectifs à atteindre. Il s’agit souvent d’intégrer divers points de vue et intérêts contradictoires des parties prenantes. Ensuite, les méthodes de contrôle actuelles (contrôle optimal, viabilité, apprentissage par renforcement…) ne fonctionnent que dans des espaces d’états de petite dimension. Une première piste est d’étendre ces méthodes à des espaces plus larges, et à des dynamiques multi-niveaux, dont un extrême est la négociation entre acteurs. Une autre est de projeter les modèles multi-échelles dans des espaces plus restreints, notamment en déterminant des dynamiques stylisées. Enfin, les dynamiques sont souvent incertaines ou mal connues, il faut donc étendre le compromis entre exploration et exploitation de la dynamique à la reformulation du problème (incluant la reformulation des objectifs). Dans ce cadre, la conception d’un système complexe artificiel peut se voir comme un problème de contrôle.
Mots-clés: gouvernance, contrôle, multi-critère, contrôle optimal, viabilité, négociation, objectifs multiples, multi-niveau, compromis exploration/exploitation, incertitude, acceptabilité sociale, participation.
Grands défis:
- Définir et reformuler les objectifs.
- Du contrôle optimal à la gouvernance.
- Projeter des dynamiques multi-dimensionnelles dans des espaces plus simples et vice-versa.
- Etendre le compromis exploration/exploitation jusqu’à la reformulation du problème.
Grands Défis
- Définir et reformuler les objectifs
- Du contrôle optimal à la gouvernance
- Projeter des dynamiques multi-dimensionnelles dans des espaces plus simples et vice-versa
- Etendre le compromis exploration/exploitation jusqu’à la reformulation du problème
1.Définir et reformuler les objectifs
Il s’agit de prendre en compte le fait que les parties prenantes peuvent avoir une pluralité d’objectifs à la fois entre eux et avec le ou les objectifs collectifs eux-mêmes négociables. Ce dernier point pose le problème de l’articulation du local et du global. Dans un contexte multi-niveau, l’échelle de concernement d’une question (qui est impliqué et sur quel territoire) est elle-même un problème. Si les méthodes multi-critères commencent à être connues, il s’agit d’en élargir le cadre pour gérer parallèlement l’ensemble des objectifs, y compris leurs possibles reformulations. De plus, à différents niveaux des questions différentes émergent sans que leur articulation ne soit évidente, entre autre, à cause des langages propres à chaque compétence. Une autre question est l’incidence de l’usage des dispositifs techniques (méthodes multi-critères, SIG,…) dans des arènes de négociation. A la formulation des objectifs est associée la formulation des mesures relatives à la réalisation de ceux-ci: les indicateurs. Finalement, il y a une forte dépendance entre les éléments du tryptique objectifs-démarches-indicateurs qu’il s’agit de mieux comprendre et d’en tracer la dynamique.
2.Du contrôle optimal à la gouvernance
Le contrôle suppose l’existence d’un modèle suffisamment gérable dans sa dimensionalité, dans son adéquation à la fois aux objectifs et au réel ainsi qu’à la prédictibilité. Dans le cas des systèmes complexes, l’incertitude, la non-prédictibilité, souvent la multiplication des dimensions surtout dans des contextes multi-échelles, la multiplicité des points de vue rend le modèle lui-même complexe et même objet de négociation. De la même façon, la notion d’optimalité s’assouplit vers les notions de viabilité, de satisfaisabilité ou d’acceptabilité. Dans ce contexte le cadre du calcul de la ou des solutions optimales a besoin d’être revisité jusqu’à la négociation comme processus d’exploration des solutions possibles. Une autre dimension est la forme même du contrôle qui n’est pas nécessairement de l’extérieur du système mais aussi de l’intérieur et/ou de façon distribuée.
3. Projeter des dynamiques multi-dimensionnelles dans des espaces plus simples et vice-versa.
La multi-dimensionalité de l’espace de décision pose la question de sa possible réduction par différentes techniques (par exemple, l’identification des dynamiques lentes, l’aggrégation, la modélisation du modèle,…). Cela suppose un aller-retour constant entre les espaces à explorer et la possibilité d’en résumer localement temporellement ou spatialement l’essentiel en vue de la négociation et de la décision. Notamment, une voie d’investigation est l’extraction de dynamiques stylisées et leur articulation pour rendre intelligible la complexité des processus à l’oeuvre. Dans l’autre direction, se pose la question de l’articulation de points de vues nombreux, simples individuellement mais complexes dans leur interactions et leur contribution aux dynamiques globales et la démarche de construction de tels modèles.
4. Etendre le compromis exploration/exploitation jusqu’à la reformulation du problème.
La complexité du système rend son exploration systématique impossible. Or il est important de créer une confiance suffisante sur les décisions prises en présence d’incertitude et d’imprédictibilité.
Dans une dimension, il s’agit d’explorer cette complexité à travers un modèle ou à travers des modèles successifs négociables, et co-construit ou non. Dans l’autre dimension, cette exploration peut se faire par différentes démarches allant du calcul à la négociation avec toutes les combinaisons possibles. Se pose la question de comprendre l’effectivité des cheminements possibles et de leur mise en oeuvre dans ces deux dimensions, et notamment la combinatoire entre l’optimum et l’acceptabilité sociale.