1Je voudrais tout d’abord saluer l’effort de mise en débat de ce collectif de chercheurs qui associe plusieurs disciplines des sciences sociales (géographe, anthropologue, sociologue, économiste), des sciences du milieu (hydrologue, écologue), un agro-économiste et deux modélisateurs [1]. Les langages « objets-centrés », les modèles « individus-centrés » et « multi-agents » sont en effet des outils de modélisation informatique qui ont un fort pouvoir d’attraction par leur usage dans un nombre chaque fois plus grand de systèmes complexes et qui, en même temps, sont critiqués par des mathématiciens et par des utilisateurs qui réfléchissent sur leurs atouts et leurs limites. La proposition dépasse en fait une application des systèmes multi-agents pour défendre et faire reconnaître par les pairs une « démarche » de recherche « de terrain » qui concerne donc toute une communauté scientifique. Mais pourquoi les signataires, qui soumettent ce texte à la « réfutation », le sacralisent-ils en parlant de « charte » et de « doctrine » et en excluant ainsi ceux qui ne l’ont pas signé tout en adhérant à ses principes ? S’agit-il de labelliser une démarche ou, plus raisonnablement, d’un cahier des charges précisant les attendus d’une recherche « impliquée » dont ces chercheurs se réclament ? C’est en tout cas une réflexion d’étape, quinze ans depuis la genèse du groupe (les thèses de Bousquet, Le Page, Cambier) et après cinq ans de travail commun, que les signataires ont diffusée en anglais [2] et confient maintenant à la revue Natures Sciences Sociétés, pour l’édition de la version en français.

2La gestion des ressources renouvelables et de l’environnement mobilise des objets de recherche complexes, dynamiques et ouverts, en prise avec l’action. Aux questions de recherche, issues du terrain et non de corpus théoriques, sont apportées des réponses par enquête plutôt que par expérimentation. C’est un cadre probabiliste fournissant une synthèse satisfaisante des données qui permettra d’identifier les questions auxquelles l’information disponible peut autoriser de répondre [3].

3Les auteurs proposent des modèles de dynamique conjointe « ressource-exploitation », entre terrains et théories, qui à la fois produisent des connaissances sur les systèmes complexes et facilitent le dialogue entre les usagers et l’apprentissage des décisions collectives concernant la gestion des écosystèmes. On retrouve dans ces propositions les prémisses du courant d’analyse systémique qui a évolué vers une modélisation systémique [4], puis a développé des systèmes experts en appui à des recherches in situ, participatives, orientées vers l’action, et enfin s’est emparé d’outils de modélisation informatique à un moment où leur usage explosait littéralement.

4Cette proposition appelle des commentaires portant sur les bases scientifiques de la démarche, sur le rapport à l’action et sur l’outil.

51. Dans la perspective retenue ici, l’accroissement des connaissances scientifiques par l’usage du modèle proviendrait des questions nouvelles issues de la discussion avec les acteurs des résultats de simulations. Dans la boucle : terrain–modélisation–simulation–terrain, les hypothèses ne sont pas fixées au début, mais elles émergent de la confrontation à la réalité d’un modèle progressivement construit. Il est alors difficile d’échapper à la tentation de rendre cette construction hyperréaliste. Les auteurs assument cette position en se plaçant à l’opposé d’un principe de parcimonie qui consisterait à simplifier et « faire avec peu ». Il est surtout important que la finalité de la modélisation soit clairement affichée. Certaines formulations soulèvent des questions de fond dont il faudrait débattre :

1. celle de l’expérimentation. La physique et la biologie font un usage systématique de l’expérimentation. Existe-t-il une procédure expérimentale adaptée aux systèmes complexes différente de l’expérimentation à partir d’hypothèses ? Ce débat est capital, car le recours à l’expérimentation distinguait jusqu’à présent les sciences de la nature des sciences sociales. En refusant de poser une question a priori, on est condamné à une statistique exhaustive pour dégager une question a posteriori, ce qui peut contribuer à éclaircir une situation ou à résoudre un problème, mais pas à produire des connaissances nouvelles ;
2. celle de la validation. La confrontation du modèle à des résultats « reconnus », qui sert pour l’instant de validation, reste floue dans ses modalités. La validation des modèles informatiques est une question récurrente, insuffisamment traitée, alors qu’elle conditionne leur reconnaissance scientifique. Les automates cellulaires et les algorithmes génétiques ont été théorisés en mathématiques. Claude Lobry propose de faire de même avec les systèmes multi-agents. S’il n’y a pas de théorie générale des modèles, peut-on défendre l’unicité de la validation ? Les auteurs préconisent une procédure de validation différente par l’usage qui est fait des modèles ;
3. celle de la représentation partagée. Cette proposition de «modélisation participative » conduit à une représentation de la réalité « partagée ». Elle correspond à une fonction du modèle critiquée par Legay, mais la recherche d’un consensus à plusieurs apporte une dimension collective nouvelle [5].

6Une réflexion théorique demeure cependant nécessaire sur la décision à plusieurs, qui devrait mobiliser les sciences de la gestion et les théories de la décision, et qui fixerait des limites dans l’exploration du processus de décision. Pour d’autres auteurs, en effet, les processus de décision qui dépendent des comportements humains sont trop complexes pour être modélisés et les jeux de rôles permettent simplement de faire réagir les acteurs sur leur situation. Ce qui peut être une source de données pour la recherche, et d’expériences pour les acteurs ou les praticiens du développement, permet-il pour autant de construire des expériences ?

73. L’outil qui vient appuyer la démarche proposée consiste en une combinaison de systèmes multi-agents, de jeux de rôles, de systèmes d’information géographique, de bases de données. D’où deux observations :

• le recours à un outil de modélisation est-il un passage obligatoire et un gage de rigueur scientifique ? Les cas présentés à l’Atelier Modélisation Environnement (AME) [9] par Carrière [10] et Duvail [11] montrent que l’on peut obtenir des représentations et des compréhensions de systèmes complexes avant d’avoir recours à la modélisation informatique ;
• les systèmes multi-agents (SMA) ne sont pas les seuls outils adaptés à la représentation de systèmes dynamiques et complexes. S’ils apportent au SIG une géomatique déductive et à la modélisation mathématique, une spatialisation des processus, il faudrait affiner leur domaine de validité spécifique. D’autres outils facilitent la représentation des flux (Stella, Vensim), des changements d’état (modèles de compartiments) et l’analyse des systèmes dynamiques (théorie du contrôle). Les SMA s’appuient sur une métaphore sociale puissante : « ensemble d’entités autonomes, situées dans un environnement, en interactions entre elles et avec celui-ci grâce à des capacités de perception, de représentation et d’action », qui s’applique aux acteurs avec et pour qui nous travaillons : les agriculteurs, les éleveurs, les pêcheurs, les chasseurs, les collecteurs-cueilleurs. C’est pourquoi les possibilités offertes par les SMA méritent d’être explorées par des disciplines qui traitent à la fois des dynamiques des ressources et des dynamiques de gestion (halieutique, agronomie, écologie des écosystèmes anthropisés), et qui n’appartiennent ni aux sciences physico-biologiques ni aux sciences sociales.