Menee conjointement par UGB et IRD [Ile-de-France], cette recherche explore le couplage dynamique des modèles socio-environnementaux complexes.
L'Essentiel : Menee conjointement par UGB et IRD [Ile-de-France], cette recherche explore le couplage dynamique des modèles socio-environnementaux complexes.
Arthur Brugiere, chercheur·e au sein de UMMISCO (Université Gaston Berger de Saint-Louis Sénégal).
Thèse soutenue en 2025 à l'école doctorale École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-....).
Cette recherche est le fruit d'une cotutelle internationale entre plusieurs institutions partenaires.
Référencée dans le réseau ABES/STAR, cette thèse répond aux critères de rigueur de l'enseignement supérieur français.
Les systèmes socio-environnementaux, qui englobent les interactions complexes entre les sociétés humaines et leur environnement, sont d'une complexité inédite. Cette complexité nécessite des approches de modélisation qui intègrent des phénomènes à différentes échelles, allant du local au global. La thèse d'Arthur Brugiere, soutenue à l'Université Gaston Berger de Saint-Louis, propose une avancée significative dans ce domaine crucial. En s'appuyant sur des modèles à base d'agents multi-niveaux (ML-ABM), elle aborde les défis méthodologiques liés à la coordination entre niveaux hétérogènes et à la synchronisation spatio-temporelle. Ces enjeux sont cruciaux pour une modélisation efficace des interactions complexes entre l'homme et son environnement, surtout dans un contexte où les crises environnementales se multiplient.
L'auteur examine trois modèles représentatifs qui illustrent cette complexité : ESCAPE pour la gestion des risques urbains, COMOKIT pour la modélisation épidémiologique, et SIMPLE pour l'éducation environnementale. Chacun de ces modèles présente des défis uniques dans leur mise en œuvre pratique des ML-ABM. Par exemple, le modèle ESCAPE, qui traite des risques liés aux inondations dans les zones urbaines, doit prendre en compte non seulement les données hydrologiques, mais aussi les comportements humains face à ces risques. Cela nécessite une modélisation qui intègre des facteurs socio-économiques, tels que la vulnérabilité des populations, afin de proposer des solutions adaptées et efficaces.
La recherche de Brugiere développe un cadre méthodologique unifié au sein de la plateforme GAMA, qui transcende les limitations des approches existantes. Ce cadre repose sur la réconciliation des paradigmes de couplage fort et faible, permettant une meilleure gestion des interactions entre niveaux. En d'autres termes, il s'agit de créer des ponts entre les différents niveaux de modélisation pour que les résultats d'un niveau puissent influencer les décisions à un autre. Cela est particulièrement pertinent dans le contexte ouest-africain, où les systèmes de gouvernance sont souvent fragmentés et où les décisions doivent être prises rapidement face à des crises environnementales.
Une des contributions majeures de cette thèse est le développement d'un langage unifié qui facilite la gestion des interactions entre niveaux hétérogènes. L'extension du langage GAML, conçue pour simplifier la complexité technique, est un atout pour les chercheurs et les praticiens. En intégrant des contraintes sémantiques et un système de coordination spatio-temporelle automatisée, cette approche offre une solution pragmatique aux défis de la modélisation multi-niveaux. Par exemple, dans le cadre du modèle COMOKIT, cette automatisation permet de simuler rapidement la propagation d'une épidémie en tenant compte des mouvements de population, ce qui est essentiel pour anticiper les besoins en ressources médicales.
La pertinence de cette recherche ne se limite pas à la théorie. Elle a des implications directes pour les décideurs et les acteurs du développement durable. En améliorant la compréhension des systèmes socio-environnementaux, elle ouvre la voie à des politiques publiques plus efficaces. Les décideurs doivent s'emparer de ces outils pour mieux anticiper et gérer les crises environnementales et sociales. Par exemple, en intégrant les résultats des modèles dans les plans d'urbanisme, les gouvernements peuvent mieux préparer leurs infrastructures face aux inondations ou à la désertification.
De plus, cette recherche souligne l'importance de la collaboration interdisciplinaire. Les défis environnementaux sont souvent liés à des enjeux économiques, sociaux et politiques. Par conséquent, une approche qui combine des experts en environnement, en sociologie, en économie et en santé publique est essentielle pour développer des solutions durables. La thèse de Brugiere est donc un appel à l'action pour intégrer ces avancées dans les stratégies de développement durable en Afrique de l'Ouest. En mobilisant les connaissances issues de cette recherche, les pays de la région peuvent non seulement mieux faire face aux crises actuelles, mais aussi anticiper celles à venir, en construisant des systèmes résilients et adaptatifs.
En conclusion, la thèse d'Arthur Brugiere représente une avancée majeure dans la modélisation des systèmes socio-environnementaux complexes. Elle offre des outils et des méthodes qui peuvent transformer la manière dont nous comprenons et gérons les interactions entre l'homme et son environnement. Dans un monde de plus en plus confronté à des défis environnementaux, cette recherche est non seulement pertinente, mais essentielle pour bâtir un avenir durable.
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Sources et accès
Arthur Brugiere. Couplage dynamique et passage à l'échelle de modèles socio-environnementaux complexes. Modélisation et simulation. Sorbonne Université, 2025. Français. ⟨NNT : 2025SORUS566⟩. ⟨tel-05560358⟩