Comment approcher la complexité de la sécurité de l'information

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Comment approcher la complexité

de la sécurité de l’information

Travail de Bachelor réalisé en vue de l’obtention du Bachelor HES

par :

Tiffany ZAFFUTO

Conseiller au travail de Bachelor :

Rolf HAURI, chargé d’enseignement HES

Genève, le 13 août 2012

Haute École de Gestion de Genève (HEG-GE) Filière Informatique de gestion

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Comment approcher la complexité dans la sécurité de l’information

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Déclaration

Ce travail de Bachelor est réalisé dans le cadre de l’examen final de la Haute école de gestion de Genève, en vue de l’obtention du titre de Bachelor en informatique de gestion. L’étudiant accepte, le cas échéant, la clause de confidentialité. L'utilisation des conclusions et recommandations formulées dans le travail de Bachelor, sans préjuger de leur valeur, n'engage ni la responsabilité de l'auteur, ni celle du conseiller au travail de Bachelor, du juré et de la HEG.

« J’atteste avoir réalisé seule le présent travail, sans avoir utilisé des sources autres que celles citées dans la bibliographie. »

Fait à Genève, le 13 août 2012

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Remerciements

Je tiens tout d’abord à remercier M. Rolf Hauri qui m’a suivi tout au long de ce travail de Bachelor que j’ai pu réaliser grâce à sa disponibilité, à ses précieux conseils et à ses relectures.

Je souhaite également remercier les collaborateurs de l’Infothèque de la Haute Ecole de Gestion pour leur disponibilité et leur patience. Leurs conseils concernant le référencement de mon travail de Bachelor m’ont été d’une grande aide.

Enfin, je remercie ma mère, mes amis et mes professeurs qui m’ont soutenue et encouragée durant ces trois années d’études qui se sont avérées très enrichissantes.

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Résumé

De nos jours, les systèmes d’information sont devenus des éléments essentiels pour la plupart des entreprises, des organisations et des institutions. Il est, de ce fait, tout aussi important de les protéger des menaces et des risques qui pèsent sur ceux-ci. De nombreuses méthodes existent afin de contrer ces problèmes, préconisant un seul type d’approche : l’analytique. Approche enseignée et utilisée depuis toujours pour affronter tout type de problème auquel nous sommes confrontés, quel que soit son contexte. Toutefois, il se trouve que cette approche ne suffise pas pour appréhender des situations complexes. Il existe néanmoins une autre approche, plus complémentaire qu’opposée, qui permet de leur faire face : la systémique.

Utilisée dans différents domaines qui étudient des systèmes de haute complexité, la systémique permet, à la différence de l’analytique, de prendre un certain recul et d’approcher les systèmes de façon globale et d’en étudier leurs relations internes et externes. Système, complexité, globalité, interaction, organisation, rétroaction et finalité font partie des nombreux concepts définissant les grands principes d’une approche systémique. En outre, différentes démarches et outils généralistes ont été proposées par des systémiciens afin de fournir à quiconque les bases permettant d’appliquer cette approche et de l’adapter en fonction de la situation ou au problème posé.

Deux scénarios présentés dans ce mémoire nous permettrons de voir comment une approche systémique, en comparaison à l’analytique, peut être appliquée dans le contexte de la sécurité de l’information.

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Table des matières

Déclaration ... i

Remerciements ... ii

Résumé ... iii

Table des matières ... iv

Liste des Tableaux ... vi

Liste des Figures ... vi

Introduction ... 1

1. Qu’est-ce que la complexité ? ... 3

2. Définition d’un système ... 4

3. L’approche systémique ... 7

3.1 Définition et objectifs ... 7

3.2 Emergence de la systémique ... 7

3.3 Domaines d’application... 9

3.3.1 La biologie des systèmes ... 9

3.3.2 Les thérapies familiales ... 9

3.3.3 L’urbanisation des systèmes d’information ... 9

3.4 Systémique VS analytique ... 9

3.5 Concepts fondamentaux ... 12

3.5.1 Le système ... 13

3.5.2 Les boucles de rétroaction ... 21

3.5.3 L’interaction ... 23 3.5.4 La globalité ... 24 3.5.5 L’organisation ... 25 3.5.6 La complexité ... 25 3.5.7 La finalité ... 25 3.6 Démarche systémique ... 25 3.6.1 Le langage graphique ... 25 3.6.2 La modélisation... 26

3.6.3 Étapes de la démarche systémique ... 26

3.7 Outils de base ... 28

3.7.1 La triangulation systémique ... 28

3.7.2 Le découpage systémique ... 29

3.7.3 L’analogie ... 29

4. Sécurité des systèmes d’information ... 31

4.1 Qu’est-ce qu’un système d’information ? ... 31

4.2 Problématique sécuritaire ... 31

4.3 Démarches actuelles ... 32

5. Analyse systémique dans le cadre de la SSI ... 34

5.1 Application de la démarche sur un scénario fictif ... 34

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5.1.2 Etude du cas ... 34

5.1.3 Démarche d’une approche analytique ... 36

5.1.4 Démarche d’une approche systémique ... 37

5.1.5 Différences d’approches ... 39

5.2 Application de la démarche sur un cas réel ... 40

5.2.1 Présentation du cas HEG ... 40

5.2.2 Analyse de la problématique ... 41

5.2.3 Phase d’approche du problème ... 43

Conclusion ... 45

Bibliographie ... 47

Livres ... 47

Web ... 47

Annexe 1 Les neuf niveaux de complexité (1) ... 52

Annexe 2 Les neuf niveaux de complexité (2) ... 53

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Liste des Tableaux

Tableau 1 Les quatre préceptes ... 11

Liste des Figures

Figure 1 Définitions de système ... 5

Figure 2 Catégories de systèmes ... 6

Figure 3 Le macroscope : l’étude de l’infiniment complexe ... 8

Figure 4 Vision statique et dynamique ... 12

Figure 5 Représentation générale du système ... 14

Figure 6 Les 4 premiers niveaux ... 16

Figure 7 Les niveaux 5 à 7 ... 18

Figure 8 Les niveaux 8 à 9 ... 19

Figure 9 Typologie en fourche ... 20

Figure 10 Boucle de rétroaction ... 21

Figure 11 Rétroaction négative ... 21

Figure 12 Rétroaction positive... 22

Figure 13 Relation classique ... 23

Figure 14 Relation temporelle ... 24

Figure 15 Rétroaction ... 24

Figure 16 Relation indirecte ... 24

Figure 17 Étapes de la démarche systémique ... 27

Figure 18 Triangulation systémique ... 28

Figure 19 Modélisation du scénario ... 35

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Figure 21 Application analytique ... 37

Figure 22 Application systémique ... 37

Figure 23 Modélisation du scénario : cas HEG ... 41

Figure 24 Objectif du système école (HEG) ... 42

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Introduction

« Notre monde se complexifie évidemment puisque le nombre de ses acteurs (les hommes les entreprises, les marchés) a considérablement augmenté en quelques décennies, et parce que, surtout, la quantité, l'intensité et la fréquence des interactions entre ces acteurs a cru exponentiellement avec la globalisation, la mondialisation et l'émergence

d'Internet. » (HALEVY, 2010)

Depuis quelques décennies, avec l’apparition de la globalisation, de la mondialisation et d’internet, les entreprises ont continué à évoluer et à devenir de plus en plus complexes. Systèmes d’information, processus, délocalisation, externalisation, etc. font que ces entreprises, systèmes ouverts, sont difficiles à appréhender par leurs dirigeants. De ce fait, si le monde des entreprises s’est complexifié au fil du temps, il en est de même de leur système d’information ainsi que de leur sécurité.

Les systèmes d’information sont effectivement devenus des éléments essentiels au soutien des activités des entreprises. Il est dans ce cas important de tenir compte des risques entraînés par ces derniers. Pour pallier aux différentes vulnérabilités du système d’information, beaucoup de méthodes, normes et référentiels ont été élaborés pour la mise en place d’une gestion des risques au sein des entreprises. On peut citer parmi ceux-ci la suite ISO 27000, EBIOS, MEHARI, OCTAVE et bien d’autres. Ces méthodes mettent en œuvre une démarche analytique pour identifier l’information à protéger, les menaces, la probabilité d’occurrence et l’impact des risques, les mesures ainsi que les coûts de la mise en place de ces mesures. Cette démarche inclut également la surveillance et la revue des risques. Toutefois, respecter ces normes, mettre en place une multitude de mesures ou sensibiliser le personnel aux différentes menaces ne suffisent pas : les incidents de sécurité arrivent toujours et/ou le fait de mettre en place certaines mesures entraîne l’apparition d’autres risques non identifiés auparavant. D’ailleurs, les blogs d’information CIDRIS Cyberwarfare et Si Vis Pacem Para Bellum (2011) se demandent si la sécurité des systèmes d’information présente actuellement un échec. En effet, ils constatent qu’un « simple relevé du nombre d’attaques réussies rien qu’en 2011 [leur] conduirait presque à répondre positivement » à la question.

La question légitime que l’on peut alors se poser est de savoir si la démarche analytique actuelle serait suffisante pour approcher la complexité de la sécurité

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des systèmes d’information ? Pourrait-on à la place ou en complément utiliser une autre approche pour appréhender cette dernière ?

C’est à cette question que nous tenterons de répondre grâce à l’étude menée tout au long de ce dossier. En premier lieu, nous aborderons quelques notions essentielles à cette étude telles que la complexité, le système et la systémique. Ces notions nous permettrons ensuite d’approcher la problématique liée à la sécurité des systèmes d’informations, en y associant l’approche systémique dans le but d’étudier une démarche qui pourrait par la suite être applicable par les entreprises.

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1. Qu’est-ce que la complexité ?

Il est important de comprendre d’abord ce qu’est la complexité avant d’aborder l’étude de l’approche systémique, car beaucoup de personnes confondent ce terme avec celui de la complication.

Étymologiquement, compliqué provient du verbe latin complicare, cum = avec et plicare = plier (Dicocitations, 2012). Une chose compliquée est une chose composée d’un grand nombre d’éléments, difficile à comprendre dans son ensemble. Toutefois, avec du temps et des connaissances techniques, quelque chose de compliqué peut être simplifié en le décomposant en éléments pour en comprendre le fonctionnement, d’où le fait de « déplier » la chose, l’objet. Par exemple, une montre est un objet compliqué, mais avec de la connaissance, on peut facilement la démonter en parties élémentaires et la remonter ensuite. Le fait de pouvoir la démonter nous permet de comprendre le rôle de chacune de ses parties mécaniques. (Zara, 2011)

En revanche, l’étymologie de la complexité est, du latin complexus, cum = avec et plexus = entrelacement (Wiktionnaire, 2012). La complexité se traduit par un grand nombre d’éléments en relation entre eux, d’où le terme d’entrelacement, dont le comportement est difficile à comprendre et à prévoir. A la différence de la complication, on ne peut découper un objet complexe en parties élémentaires, car un changement au niveau de ces parties impacte une ou plusieurs autres. Tout est relié. Prenons l’exemple du cerveau qui est un des systèmes les plus complexes qui existent. Contrairement à la montre, on ne peut prendre un cerveau et le diviser en morceau pour en comprendre le fonctionnement ou remplacer un élément du cerveau comme on le pourrait avec une pièce mécanique. De plus, le cerveau est relié à d’autres systèmes du corps humains et interagit avec ces derniers, donc si on l’ôte de sa boîte crânienne, le reste du corps en sera impacté. Donc, on peut dire que la complexité ne se situe pas uniquement au niveau de l’objet lui-même, mais également par rapport à son contexte, son environnement. (Zara, 2011)

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2. Définition d’un système

Etymologiquement, sustêma du grec, veut dire « ensemble cohérent » (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 29). Cependant, le système est une notion vague et ambiguë, car un système peut représenter n’importe quel objet ou entité. Une cellule, un être vivant, une machine, une entreprise, un groupe d’individus et même une ville peuvent être des systèmes. De ce fait, il est difficile d’évaluer la portée et les frontières d’un système de manière générale (Anon., [sans date]a). Nous pouvons seulement définir qu’il a une limite et qu’il peut être composé d’éléments ou de sous-systèmes qui peuvent interagir entre eux. Voici quelques définitions tirées de dictionnaires et d’encyclopédies :

« Ensemble organisé d’éléments intellectuels. » (Le Petit Robert, 2012) « Ensemble abstrait d’éléments coordonnés par une loi, une doctrine, une

théorie… » (Linternaute Encyclopédie, 2012)

« Un système est un ensemble d'éléments interagissant entre eux selon

certains principes ou règles. » (Wikipédia, 2012)

En lisant ces définitions, nous pouvons remarquer que le terme de système reste tout de même assez abstrait. D’ailleurs, si l’on recherche la définition de système sur le web, on tombe sur des résultats très différents, car cette notion est utilisée dans énormément de domaines.

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Figure 1

Définitions de système

Source : Recherche Google du 14.06.2012 On peut en conclure que la définition concrète d’un système est liée au contexte et au domaine y faisant référence.

Toutefois, si l’on ne peut définir exactement un système de manière générale, nous pouvons néanmoins le classer dans trois catégories distinctes, à savoir les systèmes :

• simples

• compliqués

• complexes

Un système est dit simple lorsqu’on comprend comment il fonctionne et que l’on connaît toutes ses utilisations potentielles (Anon., [sans date]b).

Un système compliqué est composé de sous-systèmes qui peuvent être réduits aux éléments les plus simples. Pour comprendre ce type de système, il faut avoir suffisamment d’expertise, pour ainsi en prévoir son comportement (Anon., [sans date]b).

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Le système complexe est celui qui réagit le plus à son environnement. On ne peut pas comprendre son fonctionnement global en le découpant en parties élémentaires et il est difficile de prévoir son comportement (Anon., [sans date]b).

Figure 2

Catégories de systèmes

Sources : Probikeshop ([2012 ?]) Oxford University Press España ([2011 ?]) PC ASTUCES ([sans date])

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3. L’approche systémique

3.1 Définition et objectifs

L’approche systémique est une démarche qui nous permet de mieux comprendre la structure et le fonctionnement des systèmes complexes. Le but n’est pas de les simplifier, car en voulant simplifier un système complexe pourrait avoir l’effet inverse, c’est-à-dire le compliquer et le complexifier davantage ! L’objectif de cette démarche serait plus exactement d’étudier le système en le considérant dans sa totalité. Pour mener à bien cette étude, on utilise souvent la modélisation. Elle est, en effet, une représentation simplifiée et partielle de la réalité, nous permettant de l’appréhender plus facilement. Toutefois, la modélisation dépend de la vision de la réalité du modélisateur, de ce fait la perception de cette réalité pourrait ne pas être la même et déboucher sur des modèles totalement différents.

L’intérêt de cette approche est d’appréhender certains problèmes complexes et de les résoudre. Cela nous permet de prendre un peu de recul et de ne pas nous focaliser uniquement sur le problème en lui-même, mais sur le type de comportement qui le maintient. (AFSCET, 2003 ; Certu, 2007 ; Donnadieu, Karsky, 2002 ; Durand, 1998 ; Anon. [sans date]a)

3.2 Emergence de la systémique

La complexité est présente depuis toujours. Dans l’antiquité, avant Aristote, les philosophes grecs percevaient l’univers comme un tout et dont les parties sont interdépendantes les unes des autres. Cette perception fut par la suite abandonnée en laissant place au rationalisme où l’on recherche des explications simples et logiques sur le fonctionnement de certains phénomènes du monde. (AFSCET, 2003, p. 1 ; Durand, 1998, p. 3 ; Anon., 1999)

En 1637, René Descartes repris dans le Discours de la méthode le rationalisme d’Aristote (Durand, 1998, p. 7), en y décrivant le courant de la pensée positiviste basée sur la méthode cartésienne ayant pour but de réduire la complexité à ses composants élémentaires. Bien que cette méthode convient très bien aux systèmes simples ayant un nombre limité d’éléments et aux interactions linéaires, il s’est toutefois révélé que celle-ci n’était pas adaptée à la complexité organisée des systèmes (AFSCET, 2003, p. 1).

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En 1937, le biologiste Ludwig von Bertalanffy élabore la théorie générale des systèmes, ouvrage dans lequel il définit le concept de système ouvert. (Wikipédia, 2012)

L’approche systémique fit son apparition dans les années 40 aux Etats-Unis avec la naissance de la cybernétique. Cette science, inventée par Norbert Wiener, étudie les régulations et la communication chez les êtres vivants et les machines conçues par l’être humain (AFSCET, 2003, p. 1 ; Allain, [2006 ?]).

Dans les années 60, Jay Wright Forrester, professeur au MIT (Massachusetts Institute of Technology), élargit le concept de la théorie des systèmes à la dynamique industrielle en élaborant la dynamique générale des systèmes. Cette dernière se fonde sur les principes d’interaction, de rétroaction et de complexité en simulant des interactions entre des objets (Durand, 1998, p. 6 ; Wikipédia, 2011).

C’est dans les années 70 que l’approche systémique fut connue et pratiquée en France. Joël de Rosnay présente l’approche systémique dans son ouvrage Le Macroscope, apportant l’étude de l’infiniment complexe tout comme le microscope qui est celle de l’infiniment petit et le télescope de l’infiniment grand (AFSCET, 2003, p. 1 ; Rolland, 2004).

Figure 3

Le macroscope : l’étude de l’infiniment complexe

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3.3 Domaines d’application

L’approche systémique, étant une démarche générale, a pu être appliquée dans de nombreux domaines très variés, tels que la biologie, la sociologie, l’économie, l’informatique, etc (AFSCET, 2003, p. 1 ; Anon., [sans date]a). Ci-dessous sont présentées quelques-unes des situations dans lesquelles une démarche systémique est appliquée.

3.3.1 La biologie des systèmes

La biologie des systèmes étudie la relation et les interactions possibles entre les molécules d’un organisme en tant que réseau complexe et dynamique. Le but est de comprendre le fonctionnement du corps humain dans sa globalité afin de combattre efficacement les maladies complexes telles que le cancer ou l’Alzheimer. (Wikipédia, 2012 ; Télé-Québec, [2008 ?] ; Impact Campus, 2012)

3.3.2 Les thérapies familiales

Le but est de comprendre quels sont les problèmes de relation entre les membres d’une même famille. En conséquence, les thérapeutes étudient les actions et les réactions de chacun des membres lors de plusieurs séances. Le problème cerné, les thérapeutes tentent de rétablir les échanges qui favorisent une communication claire et saine au sein de la famille. (Anon., 2000)

3.3.3 L’urbanisation des systèmes d’information

Cela consiste à trouver un découpage du système d’information (SI) et des principes de construction qui vont permettre à ce dernier d’évoluer au même rythme que la stratégie et l’organisation, et d’y intégrer rapidement de nouvelles technologies dans le but d’optimiser sa valeur ajoutée. L’urbanisation du SI est donc une démarche de transformation progressive d’un SI existant vers un SI cible. (Aïdonidis-Flückiger, 2012)

3.4 Systémique VS analytique

Nous allons maintenant expliciter les notions qui différentient l’approche analytique de l’approche systémique. Bien que ces deux approches soient nettement différentes, elles restent néanmoins complémentaires l’une à l’autre. L’application d’une approche par rapport à l’autre, ou même les deux, va dépendre de l’étude du système en question. (Certu, 2007, p. 20 ; Anon., [sans date]a)

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L’approche analytique consiste à décomposer un système compliqué à ses éléments les plus simples afin d’en dégager leurs caractéristiques et d’en comprendre leurs interactions qui sont, dans ce genre de système, linéaires. (Certu, 2007, p. 20 ; AFSCET, 2003, p. 1 ; Anon., [sans date]a)

L’approche systémique, en revanche, prend en considération un système dans sa totalité, sa complexité et sa dynamique propre, c’est-à-dire qu’elle va donner de l’importance à ses parties et surtout à la relation entre celles-ci, pour faciliter la compréhension du comportement global du système. (Certu, 2007, p. 20 ; Anon., [sans date]a)

Ci-dessous figurent les quatre préceptes énoncés par R. Descartes dans les Discours de la méthode dont la science occidentale est, encore aujourd’hui, imprégnée et qui est à l’origine des grands progrès techniques et économiques des XIXe et XXe siècles (AFSCET, 2003, p. 1 ; Durand, 1998, p. 7) :

« Le premier était de ne recevoir jamais aucune chose pour vraie que je ne la connusse évidemment être telle, c'est-à-dire d'éviter soigneusement la précipitation et la prévention, et de ne comprendre rien de plus en mes jugements que ce qui se présenterait si clairement et si distinctement à mon esprit que je n’eusse aucune occasion de la mettre en doute.

Le second, de diviser chacune des difficultés que j'examinerais en autant de parcelles qu'il se pourrait et qu'il serait requis pour les mieux résoudre. Le troisième, de conduire par ordre mes pensées en commençant par les objets les plus simples et les plus aisés à connaître, pour monter peu à peu comme par degrés jusque à la connaissance des plus composés, et supposant même de l’ordre entre ceux qui ne se précèdent point naturellement les uns les autres.

Et le dernier, de faire partout des dénombrements si entiers et des revues si générales que je fusse assuré de ne rien omettre. »

(DESCARTES, 1637, cité dans LE MOIGNE, 1994, p.30) J.-L. Le Moigne reprend les quatre préceptes cités par R. Descartes et les met en opposition avec les concepts de la systémique dans le Nouveau discours de la méthode, à savoir :

« Le précepte de pertinence : Convenir que tout objet que nous considérerons se définit par rapport aux intentions implicites ou explicites du modélisateur. Ne jamais s’interdire de mettre en doute cette définition si, nos intentions se modifiant, la perception que nous avions de cet objet se modifie.

Le précepte du globalisme : Considérer toujours l’objet à connaître par notre intelligence comme une partie immergée et active au sein d’un plus

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grand tout. Le percevoir d’abord globalement, dans sa relation fonctionnelle avec son environnement sans se soucier outre mesure d’établir une image fidèle de sa structure interne, dont l’existence et l’unicité ne seront jamais tenues pour acquises.

Le précepte téléologique : Interpréter l’objet non pas en lui-même, mais par son comportement, sans chercher à expliquer a priori ce comportement par quelque loi impliquée dans une éventuelle structure. Comprendre en revanche ce comportement et les ressources qu’il mobilise par rapport aux projets que, librement, le modélisateur attribue à l’objet. Tenir l’identification de ces hypothétiques projets pour un acte rationnel de l’intelligence et convenir que leur démonstration sera bien rarement possible.

Le précepte de l’agrégativité : Convenir que toute représentation est partisane, non pas par oubli du modélisateur, mais délibérément. Chercher en conséquence quelques recettes susceptibles de guider la sélection d’agrégats tenus pour pertinents et exclure l’illusoire objectivité d’un recensement exhaustif des éléments à considérer. »

(LE MOIGNE, 1994, p. 43) Le tableau suivant résume les quatre préceptes de l’ancien discours énoncés par R. Descartes en opposition avec ceux repris par Le Moigne en ce qui concerne le paradigme systémique.

Tableau 1 Les quatre préceptes

Analytique Systémique

évidence pertinence

réductionniste globalisme

causaliste téléologique

exhaustivité agrégativité

Source : adapté de Durand (1998, p.8) Joël de Rosnay met en exergue dans le tableau suivant, les notions qui différentient la vision statique, appliquée dans les systèmes simples, de la vision dynamique, attribuée aux systèmes complexes. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 44)

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Comment approcher la comple ZAFFUTO Tiffany

L’approche systémique appuie la vision dynamique

fluide remplace celle de solide, où le mouvant remplace le permanent flexibilité et l’adaptabilité remplace la rigidité et la stabilité

circulaire met en avant le De plus, la dynamique de

quel était l’état des variables du système à un moment donné ou bien quel sera leur devenir,

c’est-p. 43-44 ; Certu, 2007, c’est-p. 39

3.5 Concepts

L’approche systémiqu

retiendrons ceux de base.

l’interaction, la globalité, l’organisation et la complexité sont les quatre concepts fondamentaux de la systémique

finalité, largement évoqué dans cette approche.

Figure 4

Vision statique et dynamique

Source : de Rosnay (1975, p. 112, cité dans Certu, 2007, p. 40 L’approche systémique appuie la vision dynamique par laquelle la

remplace celle de solide, où le mouvant remplace le permanent flexibilité et l’adaptabilité remplace la rigidité et la stabilité

circulaire met en avant le comportement imprévisible des systèmes complexes , la dynamique des systèmes fait apparaître la notion de

quel était l’état des variables du système à un moment donné ou bien quel sera -à-dire leur évolution dans le temps. (Donnadieu, Karsky, 2002, ; Certu, 2007, p. 39-40)

Concepts fondamentaux

L’approche systémique fait appel à de nombreux concepts retiendrons ceux de base. Daniel Durand (1998, p. 8

l’interaction, la globalité, l’organisation et la complexité sont les quatre concepts e la systémique. Nous aborderons également

finalité, largement évoqué dans cette approche. Mais, avant de les aborder, il est

12 , cité dans Certu, 2007, p. 40) par laquelle la notion de remplace celle de solide, où le mouvant remplace le permanent, où la et où la causalité imprévisible des systèmes complexes. fait apparaître la notion de temps, à savoir quel était l’état des variables du système à un moment donné ou bien quel sera (Donnadieu, Karsky, 2002,

concepts, dont nous (1998, p. 8-10) précise que l’interaction, la globalité, l’organisation et la complexité sont les quatre concepts également le concept de la Mais, avant de les aborder, il est

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important de passer d’abord par le concept de système, car cette notion est au cœur-même de la systémique (AFSCET, 2003, p. 3-4).

3.5.1 Le système

Comme nous l’avons précisé dans le précédent chapitre, il est difficile de donner une définition précise de ce qu’est un système. Cependant, le système est la notion clé de l’approche systémique. D’ailleurs, plusieurs systémiciens ont donné différentes définitions qui caractérisent ce qu’est, selon eux, un système. En voici quelques-unes :

« une totalité organisée, faite d’éléments solidaires ne pouvant être définis que les uns par rapport aux autres en fonction de leur place dans cette totalité » (DE SAUSSURE, cité dans DURAND, 1998, p. 7) « ensemble d’unités en interrelations mutuelles »

(VON BERTALANFFY, cité dans DURAND, 1998, p. 7) « ensemble d’éléments liés par un ensemble de relations »

(LESOURNE, cité dans DURAND, 1998, p. 7) Les définitions citées ci-dessus mettent en avant la notion commune de totalité et d’interrelation. Les définitions suivantes ajoutent quelques notions complémentaires au système, à savoir la complexité, l’organisation, la dynamique et la finalité. (Durand, 1998, p. 8)

« Objet complexe, formé de composants distincts reliés entre eux par un certain nombre de relations »

(LADRIÈRE, cité dans DURAND, 1998, p. 8) « Unité globale organisée d’interrelations entre éléments, actions ou

individus » (MORIN, cité dans DURAND, 1998, p. 8)

« Ensemble d’éléments en interaction dynamique, organisés en fonction d’un but » (DE ROSNAY, cité dans DURAND, 1998, p. 8) Ces notions sont effectivement toutes reprises dans les concepts de l’approche systémique.

3.5.1.1 Représenter un système

Il y a de nombreuses façons de représenter un système, car le système en lui-même est un concept plutôt abstrait. En effet, le terme système peut désigner énormément de choses, telles que le système solaire, le système immunitaire, le

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système nerveux, une entreprise, des groupes sociaux, etc. On peut même le représenter selon plusieurs niveaux de granularité. Mis à part cette diversité, la manière la plus courante et la plus générique de représenter un système est celui de le représenter dans son environnement en tant que boîte noire échangeant des flux d’énergie, de matière et d’informations avec ce dernier. De ce fait, le système représenté se dit ouvert, car il est en constante interaction avec son environnement. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 38 ; Certu, 2007, p. 18-21 ; Anon., [sans date]a)

Figure 5

Représentation générale du système

Dans cette représentation dite boîte noire, on ne s’occupe pas de savoir comment fonctionne l’intérieur du système. En revanche, on peut en analyser le comportement à partir des éléments entrant dans le système qui sont, après un certain processus interne, transformés en des éléments de sortie (résultat). Donc, l’environnement va influencer le système en fonction des variables d’entrée, et ce dernier influencera, à son tour, son environnement en fonction des variables de sortie. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 38-41 ; Certu, 2007, p. 21-22)

3.5.1.2 Typologie des systèmes

3.5.1.2.1 Articulation en neuf niveaux

Trois typologies ont été élaborées par des systémiciens pour expliciter les différents niveaux de complexité des systèmes (Durand, 1998, p. 23-24). Il est intéressant de présenter d’abord celle établie par Jean-Louis Le Moigne (1994) dans l’ouvrage La théorie du système général, car on ne perçoit pas uniquement le système en interaction avec son environnement, mais également les constituants internes de celui-ci ainsi que leurs relations. Dans cette typologie, le système est articulé en neuf niveaux (Durand, 1998, p. 26). Pour une question de lisibilité, les figures les représentants sont reportées dans les annexes 1, 2 et 3 en une plus grande taille.

SYSTÈME

Transformation Variables d’entrée Variables de sortie

(23)

Le premier niveau est l’objet passif. C’est un système qui ne fait rien et qui n’a aucune interaction avec son environnement. Il se contente d’être, tel un objet inanimé comme une pierre ou un bibelot. Si on se rapporte aux définitions du système évoquées précédemment, on peut se demander si ce type d’objet pourrait être défini en tant que système. (Durand, 1998, p. 26 ; Haute Ecole Arc, 2003)

Le deuxième niveau est celui de l’objet actif. C’est un système qui réagit avec son environnement. Il transforme les flux entrants en flux sortants, telle une ampoule qui reçoit en entrée de l’électricité et émet en sortie de la lumière. (Durand, 1998, p. 26 ; Haute Ecole Arc, 2003)

Le troisième niveau décrit l’objet régulé. C’est un système actif contenant un mécanisme interne qui permet d’assurer au système un état d’équilibre, d’où la rétroaction ou feedback vus précédemment. Nous pouvons prendre l’exemple du réfrigérateur ou du thermostat qui s’occupent de maintenir un certain niveau de température. (Durand, 1998, p. 26 ; Haute Ecole Arc, 2003)

Le quatrième niveau représente l’objet informé. C’est un système qui est capable de mémoriser de l’information et de la traiter permettant ensuite au système d’adapter son comportement. On peut citer comme exemple, le distributeur à boisson, système régulé et informé. Régulé, car il agit comme un réfrigérateur et donc doit maintenir une certaine température. Informé, car garde en mémoire les nombres attribués à chaque boisson, afin qu’il puisse fournir la bonne boisson à la personne qui a introduit la monnaie. (Durand, 1998, p. 26-28 ; Haute Ecole Arc, 2003)

(24)

Ces quatre premiers niveaux représentent le niveau

systèmes dont les comportements ont la caractéristique d’être mécaniques. Nous allons voir maintenant que les prochains niveaux ajoutent la notion d

(Durand, 1998, p. 28)

Le cinquième niveau est celui de

processus décisionnels. C’est un système qui a la capacité de traiter des informations, mais également d’interpréter certaines situations. Ce qui, en conséquence, permet au système de prendre des décisions de manière autonome sur les actions à effectuer. Au niveau conceptuel, le système est composé d’un sous

décisionnels et d’un sous

après, aux deux petites boîtes traitant les flux entrants et sortant

les actions à effectuer. Par exemple, le système d’antiblocage des roues (ABS) d’une automobile s’activera en fonction de la vitesse de rotation

d’une ou plusieurs roues.

Figure 6

Les 4 premiers niveaux

Source : Le Ces quatre premiers niveaux représentent le niveau machine,

systèmes dont les comportements ont la caractéristique d’être mécaniques. Nous allons voir maintenant que les prochains niveaux ajoutent la notion d

(Durand, 1998, p. 28)

Le cinquième niveau est celui de l’objet décideur, par lequel émergent les processus décisionnels. C’est un système qui a la capacité de traiter des informations, mais également d’interpréter certaines situations. Ce qui, en conséquence, permet au système de prendre des décisions de manière autonome sur les actions à effectuer. Au niveau conceptuel, le système est composé d’un sous-système de pilotage qui s’occupe des processus décisionnels et d’un sous-système d’opération (correspond, sur le schéma ci

s, aux deux petites boîtes traitant les flux entrants et sortant

les actions à effectuer. Par exemple, le système d’antiblocage des roues (ABS) d’une automobile s’activera en fonction de la vitesse de rotation

d’une ou plusieurs roues. (Durand, 1998, p. 28 ; Haute Ecole Arc, 2003)

16 Le Moigne (2006, p. 129)

machine, catégorisant des

systèmes dont les comportements ont la caractéristique d’être mécaniques. Nous allons voir maintenant que les prochains niveaux ajoutent la notion de la vie.

, par lequel émergent les processus décisionnels. C’est un système qui a la capacité de traiter des informations, mais également d’interpréter certaines situations. Ce qui, en conséquence, permet au système de prendre des décisions de manière autonome sur les actions à effectuer. Au niveau conceptuel, le système est système de pilotage qui s’occupe des processus respond, sur le schéma ci-s, aux deux petites boîtes traitant les flux entrants et sortants) qui exécute les actions à effectuer. Par exemple, le système d’antiblocage des roues (ABS) d’une automobile s’activera en fonction de la vitesse de rotation et du blocage

(25)

Le sixième niveau définit l’objet mémorisateur, dans lequel émerge la mémoire. C’est un système qui stocke et traite des informations influençant ensuite les décisions qu’il va prendre. A ce niveau, en plus des deux autres sous-systèmes énoncés dans le précédent paragraphe, le système comprend le sous-système d’information. Ce dernier communique avec le sous-système de pilotage et le sous-système d’opération. Son rôle est de mémoriser l’information concernant les actions et les décisions effectuées par ces derniers. Un bon exemple issu de ce niveau est celui du système de guidage par satellite (GPS) utilisé dans les voitures. Le GPS enregistre les données géographiques. Le conducteur insère dans le GPS la destination et les différents paramètres (chemin le plus rapide, le plus court, etc). Au final, le GPS calculera l’itinéraire en tenant compte de la position actuelle du conducteur, de la destination et des paramètres enregistrés. (Durand, 1998, p. 28 ; Haute Ecole Arc, 2003)

Le septième niveau est celui de l’objet coordonné. C’est un système structuré à la fois hiérarchiquement et en réseau qui coordonne ses décisions d’actions par rapport à des situations se présentant dans des activités variées. L’ordinateur représente un système de ce niveau du fait qu’il est structuré en composants (programme, processeur, mémoire centrale et périphériques) communicants entre eux. Le programme donne les instructions, le processeur les exécute, la mémoire stocke les données et les périphériques servent d’interface avec des éléments externes. Différents événements peuvent affecter ce système par l’exécution de différents programmes qui peuvent, eux-mêmes, collaborer entre eux et donc doivent coordonner les actions à effectuer. (Durand, 1998, p. 28-29 ; Haute Ecole Arc, 2003)

(26)

ZAFFUTO Tiffany 18

Figure 7 Les niveaux 5 à 7

Source : Le Moigne (2006, p. 137-143) Ces trois niveaux, de 5 à 7, font partie du domaine de la vie, « […] de la cellule aux mammifères supérieurs et certaines machines très évoluées conçues à l’image de l’homme. » (DURAND, 1998, p.29). Nous allons maintenant prendre connaissance des deux derniers niveaux, 8 et 9, qui sont reliés aux domaines de l’humain et du social.

Le niveau 8 est celui de l’objet intelligent, dans lequel émerge l’imagination. C’est un système qui s’auto-organise et donc capable de générer de nouveaux comportements indépendamment des flux entrants. Il arrive à faire face aux éventuelles perturbations en s’adaptant en conséquence, soit en utilisant les informations que le système connaît, soit en imaginant d’autres actions qui pourraient être efficaces. Par exemple, un animal ou une entreprise pourraient

(27)

représenter un tel système. Elissalt, Thiebault, 2006

Le niveau 9 est celui de

conscience, qui se fixe ses propres objectifs. Ce système est caractérisé par l’humain lui-même.

3.5.1.2.2 Classification en quatre grandes catégories

Une autre typologie, présentée par Jacques Lesourne dans le livre

du destin, est celle de la classification du système en quatre grandes catégories, de la plus simple à la plus complexe, à savoir

• les systèmes à états

• les systèmes à buts

• les systèmes à apprentissage

• les systèmes à décideurs multiples (ou complexes) Les systèmes à états

d’entrée en variables de sortie. Ce type de système a la particularité d’être contrôlé par des facteurs externes tels que l’humain ou un mécanisme régulateur. Par exemple, un moteur de voiture.

représenter un tel système. (Durand, 1998, p. 29 ; Haute Ecole Arc, 2003 lt, 2006)

Le niveau 9 est celui de l’objet s’autofinalisant. C’est un système doté de conscience, qui se fixe ses propres objectifs. Ce système est caractérisé par

même. (Durand, 1998, p. 29 ; Haute Ecole Arc, 2003)

Figure 8 Les niveaux 8 à 9

Source : Le Moigne (2006, p. 145

Classification en quatre grandes catégories

Une autre typologie, présentée par Jacques Lesourne dans le livre

, est celle de la classification du système en quatre grandes catégories, simple à la plus complexe, à savoir :

les systèmes à états les systèmes à buts

les systèmes à apprentissage

les systèmes à décideurs multiples (ou complexes)

systèmes à états représentent les systèmes qui transforment les variables

d’entrée en variables de sortie. Ce type de système a la particularité d’être contrôlé par des facteurs externes tels que l’humain ou un mécanisme régulateur. Par exemple, un moteur de voiture. (Durand, 1998, p. 24)

; Haute Ecole Arc, 2003 ;

. C’est un système doté de conscience, qui se fixe ses propres objectifs. Ce système est caractérisé par

; Haute Ecole Arc, 2003)

Le Moigne (2006, p. 145-146)

Classification en quatre grandes catégories

Une autre typologie, présentée par Jacques Lesourne dans le livre Les systèmes , est celle de la classification du système en quatre grandes catégories,

les systèmes à décideurs multiples (ou complexes)

représentent les systèmes qui transforment les variables d’entrée en variables de sortie. Ce type de système a la particularité d’être contrôlé par des facteurs externes tels que l’humain ou un mécanisme

(28)

ZAFFUTO Tiffany 20

Les systèmes à buts sont des systèmes possédant un régulateur interne et ayant un but à atteindre. Les régulations peuvent être de type stabilisatrice ou amplificatrice en fonction de la finalité recherchée. Par exemple, un thermostat dont le but est de maintenir une certaine température dans une pièce ou une fusée à tête chercheuse devant atteindre une cible particulière. (Durand, 1998, p. 24)

Les systèmes à apprentissage sont ceux dotés d’un super-contrôle et d’une mémoire. Ces systèmes sont capables de mémoriser et de traiter des informations et, en conséquence, de prendre des décisions en fonction de ces dernières ou à travers un processus d’essais-erreurs. De tels systèmes s’auto-organisent en combinant mémoire et imagination. (Durand, 1998, p. 24-25)

Les systèmes à décideurs multiples sont constitués d’un ensemble de systèmes auto-organisés indépendants poursuivant leurs propres finalités. Ce type de système inclut les jeux, les organisations et les sociétés. (Durand, 1998, p. 25)

3.5.1.2.3 Typologie générale

Mario Bunge a élaboré une typologie en quatre niveaux et cinq catégories, élargies à six par Daniel Durand (1998, p. 29-30), se lisant de bas en haut. Elle a été construite en fonction de l’ordre supposé d’apparition des systèmes illustrant l’évolution de leur complexité au fil du temps, à savoir les plus anciens et les plus simples (en bas) aux plus récents et plus complexes (en haut).

Figure 9

Typologie en fourche

Source : adapté de Durand (1998, p. 30) Systèmes physiques

Systèmes chimiques Systèmes vivants

(29)

3.5.2 Les boucles de rétroaction

La rétroaction est une notion fondamentale lorsqu’on parle d’approche systémique. Nous avons vu auparavant

transformées par le système en variables de sortie. La boucle de rétroaction représente le feed

tant que données entrantes.

Il existe deux types de boucles de rétroaction, dont les boucles de rétroaction négatives et les boucles de rétroaction positives.

p. 42 ; Certu, 2007, p. 22

3.5.2.1 Boucles de rét

Les boucles de rétroaction négatives sont des boucles de type stabilisatrice ou d’équilibre. La réin

dans le sens opposé des précédents résultats. Ses effets amènent à la stabilité du système, qui apparaît comme étant finalisé, c’est

réalisation d’un but. exemple :

Variables d’entrée

Les boucles de rétroaction

La rétroaction est une notion fondamentale lorsqu’on parle d’approche e. Nous avons vu auparavant que les variables d’entrée sont ar le système en variables de sortie. La boucle de rétroaction représente le feed-back des données résultat, qui sont à leur tour renvoyées en tant que données entrantes.

Figure 10

Boucle de rétroaction

Il existe deux types de boucles de rétroaction, dont les boucles de rétroaction négatives et les boucles de rétroaction positives. (Donnadieu, Karsky, 2002,

; Certu, 2007, p. 22 ; AFSCET, 2003, p. 5)

Boucles de rétroaction négatives

Les boucles de rétroaction négatives sont des boucles de type stabilisatrice ou d’équilibre. La réinjection des variables de sortie en variables d’entrée agissent dans le sens opposé des précédents résultats. Ses effets amènent à la stabilité du système, qui apparaît comme étant finalisé, c’est-à-dire qu’il approche à la réalisation d’un but. Pour illustrer cette notion de boucle néga

Figure 11 Rétroaction négative

Source

SYSTÈME

Boucle de rétroaction

La rétroaction est une notion fondamentale lorsqu’on parle d’approche que les variables d’entrée sont ar le système en variables de sortie. La boucle de rétroaction back des données résultat, qui sont à leur tour renvoyées en

Il existe deux types de boucles de rétroaction, dont les boucles de rétroaction (Donnadieu, Karsky, 2002,

Les boucles de rétroaction négatives sont des boucles de type stabilisatrice ou en variables d’entrée agissent dans le sens opposé des précédents résultats. Ses effets amènent à la stabilité dire qu’il approche à la Pour illustrer cette notion de boucle négative, en voici un

Source : Certu (2007, p. 41)

Variables de sortie

(30)

Dans les boucles stabilisatrices, s’il y a une augmentation d’une variable X, alors il y a une diminution de la variable Y et inversement. Dans l’exemple ci

plus il y aura de la population vivante, et plus il y aura de morts, ce qui amène un certain équilibre au système.

22 ; AFSCET, 2003, p. 5)

3.5.2.2 Boucles de rétroaction positives

Les boucles de rétroaction positiv d’explosion. Les réinj

agissent dans la même direction que les précédents résultats. Ceci créé une action amplifiante et cumulative sur le système qui peut p

d’une explosion, c’est

contraire, d’un blocage total de cette dernière. boucle positive :

Dans les boucles explosives, s’il y a une augmentation d’une variable X, alors il y a une augmentation de la variable Y et inversement, si X diminue, Y diminue aussi. En prenant toujours notre exemple de la population, plus il y a de vivants et plus il y aura de naissances, plus la population globale en sera importante, cet effet accroissant et cumulatif va créer un effet boule de neige.

Karsky, 2002, p. 42

3.5.2.3 Concept de régulation d’un système

Les boucles négatives et les boucles positives ont un rôle fondamental permettant au système de maintenir un certain équilibre interne et d’évoluer en fonction de son environnement. L’alternance de ces deux boucles permet donc

Dans les boucles stabilisatrices, s’il y a une augmentation d’une variable X, alors il y a une diminution de la variable Y et inversement. Dans l’exemple ci

lus il y aura de la population vivante, et plus il y aura de morts, ce qui amène un certain équilibre au système. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 42

; AFSCET, 2003, p. 5)

Boucles de rétroaction positives

Les boucles de rétroaction positives sont des boucles de type amplificatrice ou d’explosion. Les réinjections des variables de sortie en variables d’entrée agissent dans la même direction que les précédents résultats. Ceci créé une action amplifiante et cumulative sur le système qui peut prendre la forme soit d’une explosion, c’est-à-dire une croissance exponentielle de l’activité ou, au contraire, d’un blocage total de cette dernière. Voici un exemple illustrant une

Figure 12 Rétroaction positive

Source

Dans les boucles explosives, s’il y a une augmentation d’une variable X, alors il y a une augmentation de la variable Y et inversement, si X diminue, Y diminue aussi. En prenant toujours notre exemple de la population, plus il y a de vivants il y aura de naissances, plus la population globale en sera importante, cet effet accroissant et cumulatif va créer un effet boule de neige.

Karsky, 2002, p. 42 ; Certu, 2007, p. 22 ; AFSCET, 2003, p. 5)

Concept de régulation d’un système

boucles négatives et les boucles positives ont un rôle fondamental permettant au système de maintenir un certain équilibre interne et d’évoluer en fonction de son environnement. L’alternance de ces deux boucles permet donc

22 Dans les boucles stabilisatrices, s’il y a une augmentation d’une variable X, alors il y a une diminution de la variable Y et inversement. Dans l’exemple ci-dessus, lus il y aura de la population vivante, et plus il y aura de morts, ce qui amène un (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 42 ; Certu, 2007, p.

es sont des boucles de type amplificatrice ou en variables d’entrée agissent dans la même direction que les précédents résultats. Ceci créé une rendre la forme soit dire une croissance exponentielle de l’activité ou, au Voici un exemple illustrant une

Source : Certu (2007, p. 42) Dans les boucles explosives, s’il y a une augmentation d’une variable X, alors il y a une augmentation de la variable Y et inversement, si X diminue, Y diminue aussi. En prenant toujours notre exemple de la population, plus il y a de vivants il y aura de naissances, plus la population globale en sera importante, cet effet accroissant et cumulatif va créer un effet boule de neige. (Donnadieu,

; AFSCET, 2003, p. 5)

boucles négatives et les boucles positives ont un rôle fondamental permettant au système de maintenir un certain équilibre interne et d’évoluer en fonction de son environnement. L’alternance de ces deux boucles permet donc

(31)

au système de se conserver, d’où le concept de régulation. Gérard Donnadieu et Michel Karsky en ont proposé la définition suivante :

« La régulation est l’ensemble complexe des mécanismes d’ajustement que le système invente et met en œuvre en permanence pour maintenir son équilibre interne et dans le même temps s’adapter à l’évolution de son

environnement. » (DONNADIEU, KARSKY, 2002, p. 47)

Lorsque l’environnement du système change, celui-ci doit se transformer et s’adapter à ce dernier. Pour cela les boucles positives vont prendre le dessus. Après cette transformation, ce sera au tour des boucles négatives qui amèneront le système à se stabiliser et à conserver cette stabilité jusqu’au prochain changement. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 45-47 ; Certu, 2007, p. 23 ; AFSCET, 2003, p. 6)

3.5.3 L’interaction

L’interaction est un échange de flux de matière, d’informations ou d’énergie entre deux entités et peut prendre des formes plus ou moins complexes (Durand, 1998, p. 9 ; AFSCET, 2003, p. 4). Selon Christian Valade, responsable pédagogique de l’IUFM (Instituts Universitaires de Formation des Maîtres), on peut distinguer quatre types d’interaction :

• La relation classique de cause à effet

• La relation temporelle

• La rétroaction

• La relation indirecte

Dans la relation classique, un élément A agit sur un élément B.

Figure 13 Relation classique

Dans la relation temporelle, un élément A agit sur un élément B avec un certain temps de décalage.

(32)

ZAFFUTO Tiffany 24

Figure 14 Relation temporelle

Dans la rétroaction, explicitée précédemment au point 3.5.2, un élément A agit sur un élément B qui va ensuite influencer l’élément A.

Figure 15 Rétroaction

Dans la relation indirecte, un élément A agit sur un élément B qui agit sur un élément C et ainsi de suite, influençant à nouveau l’élément A. Ce type d’interaction peut créer une boucle plus ou moins longue et compliquée.

Figure 16 Relation indirecte

L’approche systémique donne autant, voire plus, d’importance à la nature et à la forme des interactions entre les éléments du système, qu’aux éléments eux-mêmes.

3.5.4 La globalité

Le concept de globalité repose sur l’idée qu’un système est un tout non réductible à la somme de ses parties, c’est bien plus. Cela exprime également le fait que pour connaître ses différentes parties, il faut les considérer dans leur ensemble.

Dans une démarche systémique, l’étude débute en considérant globalement le système avant de rentrer progressivement plus en détail dans celui-ci en faisant également de nombreux retours en arrière afin de compléter ou corriger

A

B

C

…

A

B

(33)

l’ancienne vision qu’on avait dudit système. (Durand, 1998, p. 9-10 ; AFSCET, 2003, p. 4)

3.5.5 L’organisation

L’organisation d’un système décrit le réseau de relations entre ses différentes parties sous deux approches : structurelle et fonctionnelle. L’approche structurelle définit un système hiérarchisé en fonction de plusieurs niveaux d’organisation, nous permettant de comprendre comment il est construit. L’approche fonctionnelle nous permet, quant à elle, de comprendre comment ce système fonctionne. L’organisation représente donc à la fois un état et un processus. Le système peut même s’auto-organiser s’il a la capacité de conduire lui-même ses processus fonctionnels. (Durand, 1998, p. 10 ; AFSCET, 2003, p. 6)

3.5.6 La complexité

Cette notion est très importante dans notre étude, car la complexité d’un système ne peut être réduite, ni être complètement maîtrisée. C’est cette difficulté d’appréhension de la complexité, caractérisée par le flou, l’incertain, l’imprévisible, l’ambigu et l’aléatoire, qui a fait émerger la systémique.

Un système complexe est caractérisé par le nombre de ses éléments, leurs caractéristiques et leurs relations. Dans ce type de système il faut également tenir compte des facteurs exogènes, tels que l’incertitude et les aléas de son environnement. (Durand, 1998, p. 10-11 ; AFSCET, 2003, p. 3)

3.5.7 La finalité

La finalité d’un système sert à comprendre ce que le système fait et dans quel but. Contrairement à l’approche analytique où l’on va plutôt se poser la question de comment est constitué le système et de comment il fonctionne. (AFSCET, 2003, p. 4-5)

3.6 Démarche systémique

3.6.1 Le langage graphique

Une bonne façon de représenter un système complexe afin de le comprendre est d’utiliser le langage graphique. Il est d’ailleurs davantage utilisé dans les domaines techniques et technologiques, car :

(34)

ZAFFUTO Tiffany 26

• il nous permet de comprendre globalement et rapidement le système représenté,

• il peut contenir une grande quantité d’informations dans un espace limité,

• c’est un langage semi-formel qui peut être compris de tous,

• il permet de faire ressortir des éléments omis dans l’étude. (AFSCET, 2003, p. 9)

3.6.2 La modélisation

La modélisation est un processus dans lequel on construit des modèles afin d’obtenir une représentation simplifiée de la réalité. Ils ne peuvent pas être la réalité elle-même, car elle est bien plus complexe. La modélisation permet non seulement de décrire des données, mais également de simuler et comprendre le fonctionnement du système.

Le modèle va se construire en fonction de la vision de la réalité de l’observateur (ou modélisateur). C’est ce dernier qui va identifier les éléments pertinents à son analyse et en conséquence fixer le périmètre du système à étudier. Ainsi, différents observateurs n’aurons pas la même vision de la réalité et de ce fait vont très probablement concevoir des modèles différents. Par exemple, si le système à étudier est un lac, un modélisateur A prendra peut-être en compte comme éléments les poissons, les planctons et les algues. En plus des éléments énoncés précédemment, un modélisateur B, pour ce même lac, tiendra compte de la qualité de l’eau, des pêcheurs et du rayonnement solaire. En somme, tout va dépendre de la finalité de chacun. (AFSCET, 2003, p. 9 ; Weitz, Berenger, 2008 ; Aïdonidis-Flückiger, 2012)

3.6.3 Étapes de la démarche systémique

La démarche systémique se résume en quatre grandes phases, dont :

• la représentation de la réalité par différents observateurs qui consiste en l’observation du système sous différents angles, à savoir la frontière du système et son environnement, le type de relations qu’il entretient avec ce dernier, comment le système est structuré, quelles sont les interactions entre ses éléments internes et comment le système a évolué jusqu’à présent,

• l’analyse causale dans laquelle sera cartographié le système et où seront étudiées les interactions internes et externes dudit système,

• la modélisation dynamique qui introduit la variable temps dans les différents modèles,

(35)

• La simulation

la base de scénarios.

Il est à noter que selon les situations, le modélisateur peut ne pas réussir à atteindre la dernière phase de la démarche voire la troisième ou la deuxième. G. Donnadieu et M.

la démarche se montre le plus souvent fructueuse et riche d’enseignements. En guise de récapitulation, l

du processus de l’analyse systémique, ainsi permettent de revenir sur

80-86 ; Certu, 2007, p. 29

La simulation qui permet de confronter le système à la réalité la base de scénarios.

Il est à noter que selon les situations, le modélisateur peut ne pas réussir à atteindre la dernière phase de la démarche voire la troisième ou la deuxième. Donnadieu et M. Karsky (2002, p. 86) précisent que « […] même incomplète, la démarche se montre le plus souvent fructueuse et riche d’enseignements. En guise de récapitulation, le schéma ci-dessous présente les différentes étapes du processus de l’analyse systémique, ainsi que les rétroactions possibles qui permettent de revenir sur les étapes précédentes. (Donnadieu, Karsky, 2002, p.

; Certu, 2007, p. 29-30)

Figure 17

Étapes de la démarche systémique

Source : Certu (2007, p.30, adapté de Donnadieu,

qui permet de confronter le système à la réalité sur

Il est à noter que selon les situations, le modélisateur peut ne pas réussir à atteindre la dernière phase de la démarche voire la troisième ou la deuxième. […] même incomplète, la démarche se montre le plus souvent fructueuse et riche d’enseignements. ».

es différentes étapes que les rétroactions possibles qui (Donnadieu, Karsky, 2002, p.

(36)

ZAFFUTO Tiffany 28

3.7 Outils de base

Bien qu’il existe une multitude de méthodes pour approcher les problèmes complexes, nous allons prendre connaissance de trois outils généraux et transdisciplinaires qui mettent en œuvre l’approche systémique.

3.7.1 La triangulation systémique

La triangulation systémique est surtout adaptée à la phase d’exploration du système à étudier. Dans cette approche, l’observateur étudie le système sous trois aspects différents, mais néanmoins complémentaires. Ces trois derniers sont désignés en tant que structural, fonctionnel et historique.

L’aspect structural reprend les notions explicitées dans les précédents points, à savoir les éléments constituant le système et leurs relations.

L’aspect fonctionnel met l’accent sur la ou les finalités du système.

L’aspect historique est attaché à la nature évolutive du système. C’est en faisant référence à son passé que le système nous permet de comprendre sa structure et son fonctionnement actuels.

Figure 18

Triangulation systémique

Source : Anon. (2012 adapté de Donnadieu, Karsky 2002, p. 87) Lors de la triangulation systémique, l’observateur se placera au niveau de chacun de ces aspects successivement en adoptant un processus en hélice, où

(37)

à chaque changement de perspective, ce dernier pourra approfondir la connaissance et la compréhension du système, sans pour autant croire qu’il l’ait épuisée complètement. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 87-88 ; Certu, 2007, p. 31)

3.7.2 Le découpage systémique

La dénomination de découpage systémique pourrait à la première approche nous induire en erreur. En effet, on pourrait croire que cette méthode fait référence à la décomposition analytique classique qui consiste à réduire le système à ses éléments les plus simples, ce qui n’est pas le cas du découpage systémique. Ce dernier consiste à décomposer le système en sous-systèmes, à identifier leurs frontières, leurs finalités par rapport à l’ensemble et leurs interrelations. Pour effectuer cette tâche, le systémicien peut se baser sur les critères suivants, repris des concepts systémiques :

• Critère de finalité

• Critère historique

• Critère du niveau d’organisation

• Critère de la structure

Le critère de finalité se base sur la fonction du sous-système par rapport à l’ensemble.

Le critère historique se base sur l’histoire de chaque sous-système, à savoir comment a-t-elle évolué jusqu’à maintenant.

Le critère du niveau d’organisation permet de d’identifier à quel niveau hiérarchique du système se trouve la partie étudiée.

Le critère de la structure permet en étudiant un sous-système de connaître ceux ayant une structure similaire à celui-ci. Donc au lieu d’étudier tous les modules qui se répètent dans le système, on n’en étudie qu’un seul. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 88-89 ; Certu, 2007, p. 31)

3.7.3 L’analogie

Il existe trois types d’analogies :

• La métaphore

• L’homomorphisme

(38)

ZAFFUTO Tiffany 30

La métaphore permet de faire des liens entre deux systèmes de nature différente. La métaphore se base surtout sur l’apparence de ces systèmes et non de ce qui se produit à l’intérieur. Pour cette raison, ce type d’analogie peut être dangereuse et de ce fait nous induire en erreur. Cependant, cette approche peut devenir avantageuse si elle est bien utilisée, car elle peut stimuler l’imagination et ainsi donner lieu à de nouveaux modèles.

L’homomorphisme permet de relier quelques traits du système étudié aux traits d’un système analogue, mais plus simple facilitant son étude.

L’isomorphisme, quant à lui, convient uniquement à une démarche analytique classique, car il ne peut être appliqué qu’à des systèmes à faible complexité. L’isomorphisme consiste à établir toutes les correspondances entre les traits du système à étudier et ceux de son modèle. Ce dernier doit donc rester fidèle à l’original dans tous ses détails, sans rien omettre. (Donnadieu, Karsky, 2002, p. 89-90 ; Certu, 2007, p. 32)