Cette projet doctoral souhaite interroger la manière dont les collectivités peuvent transformer l’adaptation au changement climatique en un processus d’arbitrage, de mise en œuvre et de pilotage territorial. Dans le contexte du PNACC 3 et de l’intégration progressive de la TRACC dans la planification publique, l’enjeu n’est plus seulement de diagnostiquer les vulnérabilités, mais de décider quoi protéger, transformer ou abandonner progressivement face aux limites d’adaptation et en tenant compte des risques de maladaptation.

La thèse propose d’explorer l’apport des réseaux bayésiens comme instruments d’aide à la décision en sciences de gestion. Ces modèles probabilistes, participatifs, spatialisés et explicables permettraient de représenter les interdépendances entre aléas climatiques, vulnérabilités territoriales, mesures d’adaptation, préférences d’acteurs et effets attendus.

L’objectif est d’analyser comment un modèle d’IA peut devenir un support de gouvernance collaborative, d’appropriation collective, de priorisation des actions et de suivi-évaluation dans le temps. La recherche s’inscrirait dans une méthodologie de Design Science Research, visant à produire à la fois une contribution académique et un artefact utile aux décisions d’adaptation territoriale.