Approche de Saaty

Le principe de la méthode de Saaty est relativement simple mais implique néanmoins de réaliser plusieurs étapes, comme l’indique le schéma ci-dessous issu d’une recherche menée par la CPDT en 2017 (Figure 7).

Figure 7 : Synthèse des principales étapes mises en œuvre avant et pendant l'analyse hiérarchique multicritère de Saaty (Source : CPDT 2018a, p. 46)

a) Le fil rouge de l’analyse

Avant toute chose, il est nécessaire de définir la question à laquelle l’analyse doit aider à répondre. Dans le cas de l’exemple de la Figure 7, il s’agissait de trouver la localisation optimale de sites de stockages de céréales sur le territoire wallon. Dans le cas qui nous occupe, il s’agit de savoir comment répartir spatialement les efforts en matière de réduction du rythme de l’artificialisation résidentielle, en sachant qu’à l’horizon 2030 ce rythme doit être réduit de moitié, toutes affectations confondues, à l’échelle de la Wallonie.

b) Les éléments de base de l’analyse

La première étape consiste à déterminer les critères qui seront utilisés dans notre analyse : ceux-ci doivent être pertinents vis-à-vis de l’objectif à atteindre, quantifiables et transformables en données spatiales étant donné la volonté d’effectuer l’analyse sur le territoire wallon. Dans le cas de l’exemple fictif de la Figure 7, le réseau routier (nécessaire à l’acheminement des céréales) et le réseau Natura 2000 (à protéger d’une telle activité) ont été choisis. Dans notre cas, 29 critères ont été retenus (voir point 0).

c) L’échelle d’analyse

La deuxième étape consiste à attribuer la valeur des différents critères à chaque unité d’observation. L’unité d’observation est liée à l’échelle à laquelle l’analyse sera effectuée.

Les auteurs de la recherche menée en 2017 ont décidé d’analyser le territoire à une échelle très fine (terrains de 100 m²), raison pour laquelle le territoire wallon avait été découpé en petits terrains de 10 m de côté (il s’agit de l’étape de rastérisation sur la Figure 7), chacun d’entre eux devenant ainsi une unité d’observation.

Pour notre recherche, deux échelles d’analyse ont été retenues : l’échelle communale, c’est-à-dire l’échelle du pouvoir local qui a notamment en charge une grande partie des demandes de permis d’urbanisme, et l’échelle des anciennes communes, plus fine, qui a été utilisée lors de la première partie de notre recherche menée en 2018.

Une fois les échelles territoriales choisies, il est nécessaire de calculer la valeur des critères pour chaque unité d’observation retenue (Annexe IV).

d) Rendre les données comparables et associables

Il est difficile de pouvoir comparer des critères qui ont des échelles de valeur et des unités de mesures différentes : certaines sont évaluées en mètres, d’autres en pourcentage, d’autres encore en hectares… La normalisation, 3^e étape préalable à notre analyse, consiste justement à remédier à cela.

En pratique, cette opération consiste à répartir les valeurs de chaque critère sur une échelle allant de 0 (= moins bonne valeur vis-à-vis de la problématique étudiée) à 10 (= meilleure valeur). Ainsi, dans l’exemple fictif de la Figure 7, 10 est attribué aux terrains de 100 m² situés contre la route, 9 aux terrains situés un peu plus loin, 8 aux suivants, etc. C’est le contraire pour les sites Natura 2000, puisque les sites de stockages de céréales doivent en être les plus éloignés possible.

Chaque critère de notre étude actuelle fait donc l’objet d’un choix de normalisation (Annexe IV).

e) Une importance relative entre les critères

C’est au cours de la 4^e étape qu’intervient la méthode de Saaty pour pondérer les critères. En effet, les critères ont une importance qui diffère suivant la question à laquelle on souhaite répondre.

Ainsi, dans l’exemple fictif de la Figure 7, nous estimons qu’il est 3 fois plus important de se localiser à distance respectable d’un site Natura 2000 que d’être à proximité d’une route. Pour tenir compte de cette pondération, la valeur (normalisée) des critères est multipliée par le poids que nous lui attribuons. Le poids total de l’ensemble des critères étant égal à 1, « Natura 2000 » est ainsi multiplié par 0,75 et « la route » par 0,25.

En pratique, le choix des pondérations s’effectue à l’aide d’une comparaison binaire. Cela consiste à classer les critères entre eux, suivant leur importance respective vis-à-vis de la question de départ à laquelle l’analyse tente de répondre. Cette comparaison s’effectue en comparant deux par deux les critères appartenant à un même groupe.

Ainsi, si les critères sont regroupés comme le montre le Tableau 7, il est nécessaire d’effectuer une comparaison binaire :

- entre les familles A, B, C et D ; - entre les critères 1 à 4 ;

- entre les critères 5 à 9 ; - entre les critères 10 à 12 ; - entre les critères 13 à 16.

Tableau 7 : Exemple de regroupement de critères Famille A Famille B Famille C Famille D

Critère 1 Critère 5 Critère 10 Critère 13 Critère 2 Critère 6 Critère 11 Critère 14 Critère 3 Critère 7 Critère 12 Critère 15 Critère 4 Critère 8 Critère 16

Critère 9

La méthode de Saaty propose que le degré d’importance relative d’un critère par rapport à un autre soit évalué sur une échelle allant de « absolument moins important que » à « absolument plus important que », en passant par une indifférence d’importance. Cette phase de l’analyse est cruciale : les résultats finaux en dépendront fortement.

Pour s’assurer que notre jugement d’importance relative est (approximativement) correct, un indice de cohérence est calculé : si nous décidons que le critère 10 est plus important que le critère 11, lui-même plus important que le critère 12, alors il serait incohérent de dire que le critère 12 est plus important que le critère 10.

f) La combinaison de tous les critères

Ultime et dernière étape : à l’aide d’une simple addition, on combine au sein de chaque unité d’observation les valeurs (étape 2) normalisées (étape 3) et pondérées (étape 4) de tous les critères. Ainsi, chaque unité d’observation se voit attribuer un score compris entre 0 et 10.

Un classement ordonné de ces unités d’observation est ensuite réalisé, ce qui permet de déterminer où la priorité doit être accordée pour répondre à la question de départ, compte tenu des critères retenus et de l’importance relative que nous leur avons attribuée. La première place de ce classement reviendra à l’unité d’observation qui est la plus proche de la valeur 10 (et donc la plus appropriée pour répondre au problème de départ), la dernière place reviendra quant à elle à l’unité d’observation qui a la valeur la plus proche de 0 (et est donc la moins adaptée).

Dans l’exemple fictif de la Figure 7 (étape 5, résultat), le meilleur terrain pour construire un site de stockage de céréales est celui qui a obtenu une valeur de 4 : il est situé relativement loin d’un site Natura 2000 tout en étant à proximité immédiate d’une route.

Dans notre recherche actuelle, il sera jugé moins pertinent de consommer du foncier disponible pour des constructions résidentielles sur le territoire d’une (ancienne) commune obtenant un score de 1 que sur le territoire d’une (ancienne) commune obtenant un score de 9.

L’ordre des priorités ainsi obtenu est le résultat final de l’application de la méthode de hiérarchie multicritère de Saaty.