Modélisation

De manière complémentaire à la sociologie des usages et afin de prendre en compte la nature complexe, dynamique et multi-facettes des IDG, notre recherche privilégie également une approche par la modélisation.

1.2.2.1 Le système : un concept pour appréhender la complexité

1.2.2.1.1 Définition

Le concept de système fait référence à un outil conceptuel mobilisé pour comprendre et analyser des problèmes complexes (Durand, 2010). De nombreuses définitions existent. On peut citer De Rosnay (1997) qui définit le système comme « un ensemble d'éléments en interaction dynamique, organisé en fonction d'un but » ou encore Morin (1977) pour qui le système est une « unité globale organisée d'interrelations entre éléments, actions ou individus ». Le Moigne (1984) souligne le a a t e g al du o ept à t ave s l’e p essio de « système général ». Selo l’auteu « tout ce qui est organisé peut être considéré comme un système, quelle que soit la nature des éléments constitutifs (objets, individus, so i t s, v e e ts… ».

1.2.2.1.2 Propriétés

Les différentes définitions énoncées ci-dessus font référence à plusieurs propriétés des systèmes. La globalité : cette propriét fait f e e d’u e pa t au interrelations entre les éléments o stitutifs du s st e et d’aut e pa t à sa oh e e. Le s st e est u tout ui e peut se dui e à ses composantes (von Bertalanffy, 1968). Il se caractérise par des qualités nouvelles que ’o t pas ses constituants pris isolément (Morin, 1977).

L'interaction : co pl e tai e à la glo alit , l’i te a tio o e e les liaiso s e t e les l e ts du système pris deux à deux. Ces liaisons forment des boucles (chaîne de liaisons) et des réseaux (ensemble de relations et de boucles). Une forme particulière d'interaction est la boucle de rétroaction (feed-back loop ui appa ait lo s u’un élément agit en retour sur un autre élément. Il existe des boucles de rétroaction positives (ou amplifiantes) et négatives (ou stabilisantes) (Donnadieu et Karsky, 2002) (Figure 11).

Figure 11. Boucle de rétroaction (Durand, 2010)

La régulation : cette caractéristique correspond aux mécanismes d'ajustement (incluant les ou les de t oa tio ue le s st e et e œuv e pou , en interne, conserver son équilibre et, en externe, s'adapte au pe tu atio s de l’e vi o e e t da s le uel il s’i s it (Donnadieu et Karsky, 2002).

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La variété : le système doit disposer de variété pour trouver des réponses adaptées aux perturbations internes et externes qui le déséquilibrent ainsi que pour apprendre de nouveaux comportements et les coordonner (Mélèse, 1979; Durand, 2010). Pour autant le système doit pouvoi t e o t ôl , e u’e p i e la « loi de la variété requise » (Ashby, 1962) qui stipule que « pour contrôler un système donné, il faut disposer d'un contrôle dont la variété est au moins égale à la variété de ce système ».

La complexité : ce concept porte sur les difficultés de compréhension du système. Ces difficultés sont inhérentes à différents facteurs : le nombre et les caractéristiques des composantes, les aléas imposés pa l’e vi o e e t da s le uel le s st e s’i s it … Ces difficultés sont à mettre en lien avec le manque d'information (Atlan, 1979).

L’o ga isatio : cette propriété recouvre à la fois un processus et un état. En ce qui concerne le processus, le système assemble et crée de la matière, de l'énergie et de l'information dans un o je tif d’opti isatio (Durand, 2010). E te es d’ tat, il s’agit de l’age e e t des elatio s e t e les éléments du système (Varela et al., 1989). L’o ga isation se fonde sur des modules, également appelés sous-systèmes, ou sur des niveaux hiérarchiques (Durand, 2010).

L'ouverture ou la fermeture : selon von Bertalanffy (1968), un système ouvert est un système qui échange de la matière, de l'énergie et de l'information avec son environnement. Ces échanges permettent au système de s'auto-p odui e, d’ t e autonome et de pouvoir s'auto-organiser. Un s st e ui ’ ha ge pas ave l’e t ieu est dit fe .

1.2.2.2 La modélisation : une méthode

p ivilégiée pou l’étude des

systèmes

La od lisatio pe et d’étudier le comportement des systèmes (Simon, 1990). Instrument heuristique, elle est définie par Brunet (2000) comme une méthode de résolution de problèmes qui

’a outit pas essai e e t à u e solutio , ais ui o t i ue à la o aissa e.

Co espo da t au p o essus ui e à l’ la o atio d’u od le (Durand, 2010), elle suppose de disti gue l’esse tiel du supe flu et do e a s à u e image idéalisée de la réalité (Haggett, 1965; Simon, 1990). Cette suppression des détails (non pertinents) est appelée « abstraction » (Mylopoulos, 1998).

Haggett (1965) définit le modèle comme « une représentation idéalisée du monde réel construite pour démontrer certaines de ces propriétés ». Pour Brunet (2000), cette représentation doit être

pu e et fo alis e pou pe ett e l’i te p tatio du ph o e ou du s st e tudi .

Divers modèles existent en fonction du type de connaissance qu'ils fournissent. La production de connaissances qui en est issue est appelée fonction épistémique du modèle (Varenne, 2011). De manière générale, un modèle peut être perçu comme un médiateur destiné à faciliter certains objectifs (Morgan et Morrison, 1999). Varenne (2011) p opose i t pes de fa ilitatio . Il s’agit de faciliter une expérience, faciliter une présentation ou une formulation intelligible, faciliter une théorisation, faciliter l'interdisciplinarité et la co-construction des savoirs et enfin de faciliter la décision et l'action imminentes. Ces types de facilitation se d li e t sous la fo e d’u o ti uu qui peut être illustré par la formule «faire pour comprendre et comprendre pour faire» proposée par Le Moigne (1984). Notre travail de recherche s’i s it plus pa ti uli e e t da s la p e i e pa tie

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du o ti uu e se o e t a t su l’e p i e tatio et la p se tatio , tapes p li i ai es nécessaires avant de progresser vers la théorisation et la co-construction (Varenne, 2011).

1.2.2.3 Comment décrire les systèmes ?

Selon Le Moigne (1984), un système peut être décrit selon trois points de vue indissociables : ontologique, fonctionnel et génétique. Le point de vue ontologique considè e l’o jet da s sa structure. Le point de vue fonctionnel s’i t esse à sa fonction et le point de vue génétique perçoit l’ volutio de l’o jet. « La t iale ti ue de l’èt e, du Fai e, du Deve i , est sa s doute le s sa e de la représentation, sinon de la o aissa e de l’o jet » (Le Moigne, 1984). Les modélisations se définissent par rapport à ces trois pôles, formant un triangle ; la posture adoptée peut alors se matérialiser par un poi t à l’i t ieu du t ia gle (Figure 12).

Figure 12. T ia gle des pôles de défi itio d’u o jet (Le Moigne, 1984)

Diverses représentations peuvent être associées aux modèles en fonction des objectifs poursuivis et de la d a he adopt e. Il peut s’agi de ep se tatio s matérielles (modèles réduits), graphiques ou mathématiques (Durand-Dastes, 2001; Hainaut, 2009; Varenne, 2011). La représentation graphique est cependant considérée comme un langage privilégié pour mettre en exergue les interrelations du système et pour en offrir une vision globale associée généralement à une compréhension plus immédiate et facilitée (Durand, 2010).

L’utilisatio de la gages fo els et gle e t s, appel s fo alis es (Figure 13), permet aux divers acteurs impliqués dans le processus de modélisation de communiquer leur vision du phénomène (Bédard et al., 1992). Le formalisme repose sur un ensemble déterminé de symboles (littéraux ou graphiques) clairement définis (Bédard et Paquette, 1989). Un même modèle peut faire l’o jet de plusieu s fo alis es Hainaut, 2009).

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Depuis les a es , la od lisatio de l’i fo atio epose su des od les de t pe conceptuel (Loucopoulos et Zicari, 1992). De nombreuses techniques de modélisation conceptuelle existent ota e t da s le do ai e de l’i tellige e a tifi ielle e : réseau sémantique), de la modélisation des données (ex : modèle entité- elatio , de l’a al se des esoi s e : diagramme de flux de données) (Mylopoulos, 1998).

1.2.2.1

Appo t à l’étude des IDG

Le fait d’assi ile les IDG à des s st es complexes, dynamiques et multi-facettes justifie la od lisatio o e d a he heu isti ue. E out e, les appo ts d’u e telle d a he peuve t se situer au niveau des opportunités de dialogue entre les disciplines (Schmidt-Lainé et Pavé, 2002; Durand, 2010; Varenne, 2011), telles ue la g o ati ue, la so iologie, le d oit, l’ o o ie (Bregt et

al., 2009). En effet, selon Budhathoki et Nedovic-Budic (2007) et Bregt et al. (2009), un cadre

conceptuel et interdisciplinaire est indispensable pour prendre en compte les évolutions relatives à la diversification des usages et aux interactions horizontales et verticales qui caractérisent les mises en œuv e d’IDG au ultiples helo s territo iau . Ce ad e doit pe ett e d’ uili e les o posa tes te h i ues et hu ai es des IDG et ai si d’o ie te au ieu les hoi te h ologi ues et i stitutio els à ett e e œuv e.

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Conclusion de la partie 1

L’i fo atio g og aphi ue est e o ue comme un élément clé pour la prise de décisions (Masser et Onsrud, 1993; Clinton, 1994; Gore, 1998; Williamson et al., 2003; Maguire et Longley, 2005; Longhorn et Blakemore, 2008; Vandenbroucke et al., 2009). Dans le domaine de l’e vi o e e t et de sa gestio , l’usage de l’i fo atio g og aphi ue est à l’o igi e de la ajo it des connaissances et des savoirs environnementaux (Gourmelon et Robin, 2005; Couderchet et Amelot, 2010).

C’est le o stat du ôle de l’i fo atio g og aphi ue pou la p ise de décisions dans de nombreux domaines, notamment en environnement, qui a provoqué le développement depuis les a es d’IDG afi de ieu g e et pa tage les i fo atio s g og aphi ues (Crompvoets et

al., 2004). À l’i age des p e i es i itiatives atio ales, des IDG so t ises e œuv e à diff e ts

échelons territoriaux (international, national, régional, local) (Masser, 2010). Elles portent à connaissance et donnent accès à des informations géographiques issues de divers producteurs et décrivant les diff e tes o posa tes et th ati ues d’u te itoi e do .

Si les IDG font référence à de nombreuses définitions, nous retiendrons celle de Rajabifard et al. (2002) et de Vandenbroucke et al. (2009). La première nous permet de définir les composantes des IDG comme « l’e se le des i fo atio s, des systèmes informatiques, des normes et standards, des accords organisationnels, des ressources humaines et communautés nécessaires pour faciliter et oo do e l’a s et le pa tage des i fo atio s g og aphi ues ». La seconde fait référence « un ensemble de composantes technologiques et non-technologiques constituant un réseau intra et inter-o ga isatio el et a a t pou ut de fa ilite l'a s, l’ ha ge et l'utilisatio des i fo atio s géographiques, contribuant ainsi à des objectifs plus généraux ». Ces objectifs généraux font référence au développement économique, à la stabilité sociale, à la bonne gouvernance et à la gestion durable de l'environnement (Williamson et al., 2003; Masser, 2010). L’attei te de ces objectifs nécessite des actions politiques coordonnées (Masser, 2010), telles que la directive INSPIRE23 _{qui vise à ta li u e IDG da s l’U io Européenne, mais aussi la collaboration entre} l’e se le des p odu teu s et des utilisateu s d’i fo atio s géographiques (Masser, 2005; Nedović-Budić et al., 2008; Vandenbroucke, 2011).

Pour de nombreux auteurs, les usagers et la prise en compte de leurs besoins sont des facteurs clés pour le développement des IDG Masse , ; Nedović-Budić et al., 2008; Sadeghi-Niaraki et al., 2010; Hennig et al., 2013). Cependant les efforts actuels sont essentiellement consacrés à la st u tu atio des i fo atio s g og aphi ues ai si u’à la d fi itio des o es et au développement des technologies alors que peu d'attention est accordée à l'utilisation réelle et souhaitée pour les usagers pour résoudre leurs problèmes environnementaux et territoriaux (Vandenbroucke, 2011).

Si les IDG fournissent a priori un contexte favorable aux pratiques de gestion environnementales, leu o t i utio effe tive d pe d des po ses u’elles appo te o t à leu s usage s. Cepe da t

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pour des systèmes dynamiques et ouverts sur le Web, multi-acteurs et multi-niveaux, tels que les IDG, identifier les utilisateurs et prendre en compte leurs besoins est une tâche complexe (Somers, 1998; Budhathoki et al., ; Nedović-Budić et al., 2008; Hennig et al., 2013).

Pou l’ tude de et o jet de e he he o ple e et d a i ue, ous avo s ete u un cadre de référence fondé sur la sociologie des usages et la modélisation. La sociologie des usages et plus particuli e e t l’app o he de l’app op iatio (Jauréguiberry et Proulx, 2011; Vidal, 2012) doit permettre de donner une place centrale à l’usage au sein de notre démarche, à travers l’ tude du ôle des IDG da s les p ati ues d’acteurs. L’ tude des IDG et de leu nature complexe suggère également une approche par modélisation, méthode heuristique pour comprendre et analyser des phénomènes complexes (Haggett, 1965; Le Moigne, 1984; Mylopoulos, 1998; Brunet, 2000; Varenne, 2011).

En choisissant un cadre expérimental pertinent et une méthodologie adaptée, cette double app o he doit ous pe ett e d’app he de le ôle des IDG da s la gestio op atio elle de l’e vi o e e t et da s la gouve a e te ito iale ai si ue les e jeu et les perspectives associés.

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Dans le document Les Infrastructures de Données Géographiques (IDG) : développement d'une méthodologie pour l'étude des usages : le cas des acteurs côtiers et de la GIZC en France (Page 44-52)