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Jean
Le Fur
Séminaire viabilité, Meze, Juin 1996
Problématique: La recherche menée dans le cadre du projet MOPA (Modélisation de la Pêche Artisanale) s'insère dans le cadre de la réflexion sur la viabilité des systèmes écologiques et économiques. Le modèle est fondé sur la représentation du comportement des communautés actives (pêcheurs et mareyeurs) en interaction avec la variabilité de la ressource naturelle et du contexte socioéconomique dans lequel ils s'insèrent. L'environnement est naturel d'un côté, économique de l'autre. Dans ce cadre, les changements exogènes se réfèrent à l'aspect biologique de l'exploitation (effets des conditions écologiques sur la ressource (e.g., global change, fluctuations de l'upwelling) ou à l'économie de l'exploitation (changement du cours des espéces, valeur de la monnaie). On cherche donc à représenter une exploitation en tant que système dans un environnement, système soumis et répondant à des changements soit exogènes soit endogènes.
Méthode: L'approche retenue pour rendre compte du comportement de l'exploitation repose sur l'utilisation conjointe d'une approche systémique et d'un formalisme multiagent (Ferber, 1994'). Ce formalisme est utilisé pour représenter des communautés de pêcheurs, mareyeurs, consommateurs, les environnements dans lesquels ils évoluent (ports, marchés, zones de pêche) et les connaissances (biologiques, économiques, techniques) dont ils disposent. Cette échelle locale caractérise un niveau où la dynamique se crée (décisions, actions, communication). Par sommation de ces microdynamiques en interaction, on peut se replacer à un niveau global et observer le comportement d'ensemble de l'exploitation simulée.
Résultats: L'approche globale et transsectorielle a été retenue pour représenter, au sein d'un seul modèle, les phénomènes liés aux systèmes écologiques et systèmes économique et l'articulation entre ces deux. Les dynamiques observoes indiquent que l'on peut étudier les conditions d'une coévolution entre dynamiques biologiques, économiques et comportementales. En fonction des scénarios et des environnements simulés on obtient des dynamiques qui peuvent être globalement ou localement viables ou non viables. Les changements sont aussi endogènes, autoproduits par l'organisation et la dynamique interne de l'exploitation (évolutions, seuils et catastrophes, changements de régime, de pentes dans la dynamique de certaines variables).
Discussion: Cette
distinction entre l'échelle utilisée pour la formalisation et
l'échelle d'appréhension et d'observation du domaine permet d'aborder
la viabilité globale d'une exploitation halieutique sans faire d'hypothèse
sur ce niveau de perception. Elle est susceptible de permettre une approche
moins biaisée de la dynamique de l'exploitation vis à vis de l'étude
des conditions de sa viabilité, de son aptitude à réagir
au changement (2).
1 - Ferber, J. (1994) La Kénétique: des systémes multiagent à une science de l'interaction. Rev. Internat. Systérnique, 8(1), 1994: 1328.
2 - Le Fur, J. (1996)
Modeling a fischery activity facing change: Application to the Senegalese
artisanal exploitation system. In: Global vs local changes, Cury' P, Durand,
M H.., Mendelhsson, R. and C Roy Eds..
Commentaire des transparents présentés lors de la communication
A. Description du modèle (structure et fonctionnement)
1. Structure hiérarchique des constituants de l'exploitation représentée.
Chaque case représente
une catégorie (ou classe) pouvant contenir plusieurs exemplaires distincts
(instances) du type d'objet qu'elle représente
Représentation
de la dynamique globale de l'exploitation modélisée: les agents
pêcheurs et mareyeurs ont à leur disposition un jeu de comportements
(se déplacer vers un port, vendre, pêcher,...). En fonction de
l'environnement dans lequel ils se trouvent, de leurs actions passées
et de leur nature, les agents vont choisir l'une ou l'autre des actions qu'ils
accomplissent. La dynamique de l'exploitation est produite par l'ensemble de
ces actions. La coordination de l'ensemble n'est pas imposée: elle est
réalisée par l'interaction et l'adaptation des agents à
leur environnement.
3. Exemple de réalisation d'une action par un agent. L'organigramme représente des ensembles de messages que l'agent pêcheur s'envoie à lui-même pour réaliser l'action " déplacement vers un port "
B. Indications sur le comportement du modèle (fluctuations et régimes des indicateurs globaux de dynamique)
1. en simulant
la dynamique au cours du temps, les agents apprennent de leur environnement.
Ils finissent pas se coordonner mutuellement. L'ensemble des adaptations individuelles
produit globalement une exploitation plus efficace (si les agents ne peuvent
s'adapter les uns les autres, ils disparaissent successivement et l'exploitation
halieutique " meurt ").
2. Sur ce graphe est
représenté la richesse totale de différents éléments
de l'exploitation et de divers sites au cours d'une même simulation. On
observe des différences de régime de fonctionnement de l'un à
l'autre site avec des changements de régime. Il n'y a pas uniformité
de la réponse d'un site à l'autre.
3. Cette simulation souligne
le risque lié à l'échelle de temps utilisée pour
décrire la dynamique. Sans aucune modification de l'exploitation, on
peut passer, au bout d'un certain temps, à un régime complètement
différent. Les conséquences liées à ce problème
peuvent être importante dans un contexte d'utilisation de tels modèles
à des fins opérationnelles.
C. Utilisation du modèle (éléments d'interface et exemples de courbes de réponse)
1. observation des déplacements
des différents types d'acteurs dans les différents sites simulés:
un des objectifs du modèle est de pouvoir reproduire in vitro (in silico)
une exploitation halieutique artisanale. Une première validation
consiste à observer le fonctionnement de cette exploitation.
2. suivi des transactions
par suivi des fluctuations, dans chaque port, et pour chaque espèce:
des quantités offertes, des prix négociés, des quantités
demandées et des quantités acquises.
Suivi pas à pas de l'ensemble, éventuellement filtré, des événements, actions, changements qui interviennent dans l'exploitation.
Suivi de la dynamique des principaux flux de l'exploitation: quantité (Q), richesse (F), taille des populations actives (N), activité (A).
5. Comme l'objectif est de pouvoir reproduire une exploitation on vise à, selon les besoins, tracer les fluctuations de divers types de quantités en échantillo~nant l'exploitation virtuelle de la même façon qu'on pourrait le faire avec des enquêteurs dans l'exploitation réelle
D. Sensibilité du modèle (effets du chanaement de certains paramètres sur les dynamiques observées)
1. Actif net nord Sénégal:
Il s'agit de la même simulation. En haut, on demande aux mareyeurs d'agir
avant les pêcheurs, en bas, c'est l'inverse. Les résultats obtenus
ici sur la richesse totale (F) d'un port et d'un marché sont très
différentes selon la séquence d'action retenue.
2. Pour une action donnée le choix d'un agent entre plusieurs alternatives est effectué en utilisant plusieurs critères. Selon les critères retenus et représentés, les résultats obtenus sur des variables globales (en haut Q,F,N,A, en bas, nombre de ventes et de changements de site) diffèrent.
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