Centre International de Recherche

sur l’Environnement et le Développement


Nos tutelles

CNRS Ecole des Ponts CIRAD EHESS AgroParisTech

Nos partenaires

R2DS MPDD FUTURS URBAINS LCS-R Net

Rechercher




Accueil > Recherches > Méthodes et outils > Modélisation prospective

Modélisation prospective

par Arancha Sánchez - publié le , mis à jour le

Modélisation intégrée : IMACLIM


Les modèles pour la prospective de long terme et l’évaluation des politiques de développement durable doivent être capables d’intégrer les savoirs des économistes, des ingénieurs, des climatologues et d’autres acteurs (politiques, industriels, associations). Pour répondre à ce défi, le CIRED développe l’architecture de modélisation IMACLIM qui intègre des visions « d’ingénieur » au niveau sectoriel dans un cadre d’équilibre général calculable prenant en compte des mécanismes de second rang (imperfection des marchés, des anticipations…). Elle se décline en une version de projection statique IMACLIM-S et une version dynamique récursive IMACLIM-R.


IMACLIM-S projette un cliché de l’économie d’un pays ou d’une région à un horizon donné, en tenant compte des contraintes liées d’une part aux interdépendances macroéconomique et d’autre part à l’éventail des possibilités techniques. Il permet notamment d’évaluer les impacts macroéconomiques et distributifs d’une contrainte carbone (taxes, quotas). Les travaux récents portent sur la France, le Brésil et l’Afrique du Sud, mais d’autres versions sont en cours de développement (Chine, Vietnam…). Le développement de ces outils se fait en collaboration avec des équipes de recherche locales.


IMACLIM-R projette l’économie comme une succession d’équilibres statiques annuels reliés par les dynamiques de croissance démographique, d’accumulation du capital et de changement technique. Il permet de projeter les trajectoires d’évolution temporelle des systèmes techniques, des fonctionnements économiques, en prenant en compte les interactions entre les deux. Imaclim-R est utilisé pour réaliser des scénarios de long terme d’évolution des systèmes énergétiques et évaluer des politiques de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Deux versions du modèle existent : à l’échelle de la France et à l’échelle du monde (désagrégé en 12 grandes régions).


Chercheurs : Ruben Bibas, Cyril Bourgeois, Christophe Cassen, Emmanuel Combet, Frédéric Ghersi, Céline Guivarch, Meriem Hamdi-Cherif, Jean Charles Hourcade, Aurélie Mejean, Eoin O’Broin, Julie Rozenberg, Henri-David Waisman
Doctorants : Laurent Faucheux, Gaëlle Le Treut, Florian Leblanc, Julien Lefèvre, Elsa Mosseri, Jules Schers


Modèles RESPONSE et NEDUM


RESPONSE


Le modèle RESPONSE est un modèle intégré compact qui combine un modèle macroéconomique de croissance optimale avec un modèle climatique simplifié. Il est développé au CIRED et s’inspire du modèle fondateur DICE de William Nordhaus. En intégrant les aspects scientifiques et socio-économiques de l’affaire climatique, ce type de modèle offre aux décideurs un cadre cohérent pour évaluer différentes politiques climatiques et pour fournir des estimations de la « valeur sociale du carbone ». L’originalité de RESPONSE (Dumas et al. 2012) provient de (i) la flexibilité de sa structure de modélisation qui lui permet de rendre compte et de comparer un large éventail de choix de modélisation portant sur la forme des fonctions de dommages (quadratique vs. sigmoïdale) et de coût d’abattement (avec ou sans inertie), (ii) le traitement de l’incertitude et (iii) le cadre de décision (à une période, ou séquentielle) (Pottier et al. 2015). Une telle flexibilité permet d’apprécier par exemple l’effet de l’incertitude climatique ou la possibilité de l’émergence d’une catastrophe climatique (Perrissin-Fabert et al. 2014) sur la politique climatique optimale. RESPONSE permet également de démêler les arguments qui se sont affrontés depuis le début des années 1990 au sein de la controverse académique (Espagne et al. 2012) et dans les négociations climatiques. Enfin, une nouvelle version de RESPONSE permet désormais d’évaluer les performances de politiques climatiques contrastées selon un large éventail de fonctions de bien-être social.


Chercheurs : Aurélie Mejean, Patrice Dumas, Antonin Pottier, Etienne Espagne et Baptiste Perrissin-Fabert.


NEDUM


[Section en développement]

Chercheurs :


Modélisation systémique : SMA, SIG


La modélisation multi-agents est originale en ce sens qu’elle se situe à l’interface entre écologie, sociologie et économie dans un mouvement de fertilisation croisée en prenant en compte des agents, leurs comportements et leurs interactions dans un système spatialisé de dynamiques écologiques. Elle articule des théories multiples, et est de ce fait, adaptée pour étudier la complexité (Ferber, 1995, Bousquet et Le Page, 2004). Elle est utilisée pour des problématiques concernant la gestion des ressources naturelles et dans une perspective interdisciplinaire (Bonnabeau, 2002, Janssen, 2002, Bousquet et Le Page, 2004 ; plateforme Commod ; projet MAELIA). Pour rendre compte de sa complexité, un système multi-agents est représenté comme constitué d’agents dont le comportement est décrit algorithmiquement . Ces agents agissent dans un environnement composé d’objets passifs (les données peuvent provenir de SIG). Les agents agissent sur ces objets et comme ils sont actifs et autonomes ils interagissent également avec leur entourage (environnement, objets et autres agents). Ce type de modélisation permet d’intégrer des savoirs dans un modèle conceptuel co-construit et de comprendre et de faire comprendre au travers de l’expression de différents points de vue l’organisation des systèmes écologiques et sociaux, leurs transformations et leur capacité de résilience.


A ce sujet au CIRED : voir le projet SAFRAN (Scénarios d’Aménagement de la FRANge littoral et marine : une prospective intégrée du socio-éco-système du Parc Naturel Marin du Golfe du Lion).


Chercheurs : Catherine Boemare, Harold Levrel