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Arbitrer et piloter l’adaptation d’un territoire au changement climatique : contribution d’un modèle IA local et participatif
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Vincent Maignier
15 ans de pilotage et facilitation de projets multi-acteurs dans les domaines de la transition écologique, sociale et économique. Spécialisé dans la co-construction et l'accompagnement de dispositifs complexes mobilisant des institutions publiques, des entreprises et des réseaux associatifs.
Présentation à l'attention des acteurs territoriaux
Présentation à l'attention des acteurs territoriaux
Sommaire
1. Le contexte : EPCI et collectivités territoriales, opérateurs clés de l’adaptation
1. Le contexte : EPCI et collectivités territoriales, opérateurs clés de l’adaptation
Le changement climatique accroît les risques territoriaux, avec des aléas plus intenses et susceptibles de se combiner, affectant les populations, les écosystèmes, les infrastructures et les activités économiques.
En France, le PNACC 3 (Plan national d’adaptation au changement climatique) fixe le cadre national de l’adaptation. Il s’appuie sur la TRACC (trajectoire de réchauffement de référence pour l’adaptation au changement climatique), qui fournit aux politiques publiques un référentiel commun en matière d'évolution des températures.
Ce cadre national doit ensuite être décliné localement, chaque territoire ayant ses propres vulnérabilités, ressources, contraintes, activités économiques, milieux naturels et capacités d’action.
Pour les EPCI (établissements publics de coopération intercommunale) et les collectivités, l’adaptation devient un problème concret de décision collective : il faut identifier les risques et décider quoi faire, où, avec quels moyens, à quel rythme et avec quels effets sur les habitants, les écosystèmes et les finances publiques.
Comment arbitrer et piloter l’adaptation d’un territoire dans un contexte complexe, incertain et multi-aléas ?
Comment arbitrer et piloter l’adaptation d’un territoire dans un contexte complexe, incertain et multi-aléas ?
Les difficultés sont nombreuses :
les risques climatiques se cumulent et peuvent produire des effets en cascade ;
les dépendances entre climat, biodiversité, eau, alimentation et santé rendent les impacts plus difficiles à isoler ;
l’évolution des risques reste incertaine, car elle dépend de trajectoires climatiques, écologiques, sociales et économiques imparfaitement connues ;
l’efficacité de nombreuses mesures d’adaptation diminue à mesure que le réchauffement augmente ;
les transformations profondes se heurtent à des verrouillages économiques, institutionnels, culturels et politiques ;
la gouvernance multi-niveaux et les objectifs parfois contradictoires rendent les décisions complexes (ex : protéger les populations tout en limitant les coûts, préserver la biodiversité tout en maintenant certaines activités économiques, réduire les inégalités tout en préservant l’attractivité du territoire) ;
le besoin de coordination entre services et un manque d'acceptabilité des décisions peuvent freiner leur mise en oeuvre ;
les indicateurs de pilotage et d'efficacité sont insuffisants ;
et certaines actions peuvent être maladaptatives : réduire un risque à court terme tout en aggravant d’autres vulnérabilités à moyen ou long terme.
2. Un modèle d'IA sobre et transparent
2. Un modèle d'IA sobre et transparent
La thèse étudie l’usage d’un réseau bayésien comme support d’aide à la décision et au pilotage de l’adaptation territoriale. Ce modèle probabiliste, à la structure graphique lisible, permet de simuler des scénarios du type « que se passe-t-il si… ? ».
Il peut par exemple représenter les relations entre aléas climatiques, exposition, vulnérabilités, mesures d’adaptation et effets attendus. Il rend explicites les chaînes de causalité et estime comment la probabilité d’un impact évolue selon les scénarios.
La transparence de sa structure est particulièrement pertinente pour l’action publique : elle permet d’adapter le modèle aux singularités du territoire, de le faire évoluer avec les nouveaux besoins et connaissances, et d’expliciter l’incertitude en distinguant ce que l’on sait, ce que l’on suppose et ce qui reste très incertain.
3. Un modèle local, participatif et évolutif
3. Un modèle local, participatif et évolutif
Conçu et utilisé par les acteurs territoriaux, le réseau bayésien devient un outil de dialogue : il permet de discuter la définition du problème, les impacts jugés importants, les scénarios à examiner et les mesures à privilégier.
Le modèle peut intégrer différentes formes de connaissance : données scientifiques, résultats d’autres modèles, expertise sectorielle, budgets, savoirs locaux et perceptions des parties prenantes. Cette diversité est essentielle, car les risques territoriaux dépendent aussi des usages locaux, des vulnérabilités sociales, des représentations du risque et des contraintes d’action.
Couplé à un SIG (Système d’information géographique), le réseau bayésien peut associer ses variables à des unités spatiales : secteurs urbains, cellules cartographiques, segments de littoral, parcelles ou infrastructures. Il aide ainsi à comparer les secteurs, identifier les zones prioritaires, tester des scénarios et planifier.
Le modèle peut également intégrer une dimension temporelle pour identifier le moment où certaines mesures deviennent prioritaires et peut être actualisé à mesure qu’évoluent le climat, les usages du sol, les infrastructures ou les pressions socio-économiques. Il permet ainsi de suivre l’efficacité des actions, réviser les décisions et ajuster les trajectoires d’adaptation avant l’atteinte de seuils critiques.
4. Apports potentiels de la thèse pour les EPCI et collectivités territoriales
4. Apports potentiels de la thèse pour les EPCI et collectivités territoriales
co-construire un modèle territorial multi-aléas d'aide à la décision d’adaptation ;
intégrer la TRACC dans les documents de planification de façon située dans le temps et l'espace ;
discuter collectivement de scénarios d’adaptation en considérant leurs interdépendances écologiques, sociales et économiques ;
comparer leur efficacité en tenant compte des niveaux d'incertitude, sur les risques en cascades, la résilience des écosystème ou encore les co-bénéfices attendus ;
identifier les effets indirects et les risques de maladaptation ;
renforcer les connaissances des parties prenantes sur le changement climatique et l’adaptation ;
mieux articuler diagnostics, planification et investissements ;
accroitre l'acceptabilité et la mise en oeuvre des décisions ;
améliorer la coordination entre services et niveaux administratifs ;
suivre les évolutions, ajuster les priorités et piloter l'adaptation comme un processus continu.
5. Bénéfices pour le territoire : rendre l'adaptation socialement plus juste, écologiquement plus soutenable et économiquement plus robuste
5. Bénéfices pour le territoire : rendre l'adaptation socialement plus juste, écologiquement plus soutenable et économiquement plus robuste
En aidant les acteurs territoriaux à expliciter les vulnérabilités, à comparer les options et à discuter les risques de maladaptation, la thèse peut contribuer à des décisions socialement plus justes. Cela signifie mieux prendre en compte les populations les plus exposées, les conflits d’usage, les inégalités d’accès aux ressources et les effets différenciés des décisions publiques sur les habitants.
Sur le plan écologique, le modèle peut aider à éviter des réponses techniquement efficaces mais défavorables aux écosystèmes, en reliant climat, eau, sols, biodiversité, infrastructures et usages. Il peut ainsi favoriser des actions qui préservent les fonctions écologiques, limitent les pressions sur les ressources et réduisent les effets en cascade entre milieux naturels et activités humaines.
Enfin, sur le plan économique, le modèle peut aider à prioriser les investissements, éviter les coûts futurs de décisions mal adaptées et orienter les transformations des activités exposées.
L’intérêt managérial de la thèse est donc de soutenir une politique publique d’adaptation créatrice de valeur territoriale : protéger les habitants, préserver les écosystèmes et renforcer la robustesse économique du territoire face au changement climatique.
6. Une thèse en 4 phases sur 3 ans
6. Une thèse en 4 phases sur 3 ans
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