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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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Porteur de projet
Vincent Maignier
15 ans d'entrepreneuriat en pilotage de projets complexes d’intérêt général.
Cofondateur de l’association Regen Ecosystem.
Le projet de thèse
Le projet de thèse
Sommaire
Ceci est une présentation synthétique de la thèse. La présentation académique complète en format web et PDF est disponible sur cette page.
1. EPCI et collectivités territoriales, opérateurs clés de l’adaptation
1. EPCI et collectivités territoriales, opérateurs clés de l’adaptation
Le changement climatique accroît les risques auxquels les territoires sont confrontés. Les collectivités doivent faire face à des aléas climatiques croissants et de plus en plus susceptibles de se combiner, dont les impacts affectent les populations, les écosystèmes, les infrastructures et les activités économiques.
En France, le PNACC 3 (Plan national d’adaptation au changement climatique) fixe un cadre national pour anticiper ces évolutions. Il s’appuie notamment sur la TRACC (trajectoire de réchauffement de référence pour l’adaptation au changement climatique), qui sert de repère commun pour préparer les politiques publiques à un climat plus chaud.
C'est sur ce cadre national que l'adaptation doit être traduite localement, car chaque territoire présente ses propres vulnérabilités, ressources, contraintes, activités économiques, milieux naturels et capacités d’action.
Pour les EPCI (établissements publics de coopération intercommunale) et les collectivités territoriales, l’adaptation est donc un problème concret de décision collective. Il ne s’agit pas seulement d’identifier les risques, mais de choisir quoi faire, où agir, avec quels moyens, à quel rythme, et avec quels effets possibles 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 produisent parfois des effets en cascade ;
les dépendances entre climat, biodiversité, eau, alimentation et santé rendent les impacts plus difficiles à isoler ;
l’incertitude des extrêmes climatiques dépendent de trajectoires écologiques, sociales et économiques propres au territoire et imparfaitement connues
l’efficacité de nombreuses mesures d’adaptation diminue avec l’augmentation du réchauffement ;
les transformations profondes font faces à des verrouillages économiques, institutionnels, culturels et politiques ;
les décisions sont rendues complexes par une gouvernance multi-niveaux et des objectifs souvent contradictoires (protéger les populations et limiter les coûts, préserver la biodiversité et maintenir certaines activités économiques ou encore réduire les inégalités et préserver l’attractivité du territoire) ;
des problématiques de coordination entre services et un manque d'acceptabilité des décisions peuvent freiner leur mise en oeuvre ;
les indicateurs pour piloter et mesurer l'efficacité des actions sont insuffisants ;
et certaines actions peuvent devenir maladaptatives, c’est-à-dire 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 propose d’étudier la contribution d'un réseau bayésien comme support d'aide à la décision et au pilotage de l'adaptation territoriale. Un réseau bayésien est un modèle probabiliste qui, contrairement à certains modèles d’IA plus opaques, présente une structure graphique lisible. Celui-ci permet de simuler des scénarios du type “que se passe-t-il si… ?”.
Ce modèle peut représenter, par exemple, les relations entre aléas climatiques, exposition des populations, vulnérabilités économiques, résilience des écosystèmes, mesures d’adaptation et effets attendus. Son intérêt est de rendre explicites les chaînes de causalité et d’estimer comment la probabilité d’un impact évolue selon différents scénarios ou décisions.
La transparence de ce type de modèle est particulièrement pertinente pour l’action publique. Elle permet, d’une part, de construire un modèle adapté aux singularités du territoire et de le faire évoluer en fonction des besoins et des nouvelles connaissances disponibles. Et elle permet, d’autre part, de rendre explicite l’incertitude, offrant aux acteurs territoriaux la possibilité de discuter les hypothèses du modèle 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
Un réseau bayésien conçu et utilisé par les acteurs territoriaux devient un outil de médiation collective : il permet d’organiser un dialogue sur la manière dont un problème territorial est défini, sur les causes jugées importantes, sur les scénarios à examiner et sur les mesures à prioriser.
Ils peuvent être mobilisés pour intégrer plusieurs formes de connaissance dans un même modèle : données scientifiques, résultats de modèles, expertise sectorielle, savoirs locaux et perceptions des parties prenantes. Cette capacité est centrale dans les démarches d’adaptation, car les risques territoriaux ne sont pas seulement définis par des données physiques ou techniques ; ils dépendent aussi des usages locaux, des vulnérabilités sociales, des représentations du risque et des contraintes concrètes d’action.
En couplant les réseaux bayésiens à des SIG (Systèmes d’information géographique), il devient possible d’associer les variables du modèle à des unités spatiales : secteurs urbains, cellules cartographiques, segments de littoral, parcelles ou infrastructures. Ils peuvent ainsi aider à comparer des secteurs, identifier des zones prioritaires, tester des scénarios et faciliter la planification.
Enfin, il est possible d’actualiser progressivement l’évaluation des risques à mesure que changent les variables climatiques, les usages du sol, l’état des infrastructures ou les pressions socio-économiques. Les réseaux bayésiens offrent ainsi un cadre utile pour suivre l’efficacité des actions engagées, réviser les décisions et ajuster les trajectoires d’adaptation avant que les seuils critiques ne soient atteints.
4. Bénéfices attendus
4. Bénéfices attendus
Pour les EPCI et collectivités
mieux articuler diagnostic climatique, planification et décisions d’investissement ;
comparer plusieurs scénarios d’adaptation intégrant la TRACC ;
identifier les effets indirects d’une action ;
faciliter et améliorer les arbitrages ;
accroitre l'acceptabilité et la mise en oeuvre des décisions ;
suivre les priorités dans le temps et ajuster les ;
rendre les arbitrages plus explicites auprès des élus, agents, partenaires et habitants.
Duespohl et al. (2012) montrent ainsi que les réseaux bayésiens peuvent soutenir l’intégration des connaissances et l’identification de stratégies de gestion dans des processus participatifs. Müller et al. (2024) prolongent cette idée en montrant que ces modèles peuvent aussi aider à analyser les conditions d’acceptation et de mise en œuvre des mesures d’adaptation.
ce qui renforce la capacité des acteurs territoriaux à piloter l’adaptation comme un processus continu plutôt que comme une réponse fixe à un scénario climatique donné (Hosseini et al., 2026 ; IPCC, 2022).
Pour les territoires
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