Contexte :
L'ingénieur de recherche recruté interviendra dans le cadre du projet IDEE (Interface entre la prise de Décision et l’Expertise pour une meilleure Evaluation de la prévision des crues) financé par le centre UNESCO Icireward. Ce projet vise à renforcer l'interface entre l'expertise hydrologique et les décideurs non experts chargés de la gestion des crues. Il s'agit d'explorer comment diffuser les avancées récentes en prévision hydrologique pour amener à une meilleure mitigation. Ce travail interdisciplinaire combinera analyse de la production de données, étude des processus décisionnels et l'élaboration de dispositifs ludo-pédagogiques pour faciliter les interactions entre experts et décideurs.
Bien que la recherche sur la prévision des crues ait fait d'énormes progrès, notamment en matière d’opérationnalité grâce à des modèles fondés sur les réseaux de neurones (intelligence artificielle (IA)), le transfert de ces méthodes vers les acteurs en charge de la gestion de phénomènes extrêmes reste insuffisant. Comme le souligne le rapport de l’Institut de l’Economie pour le climat, l’enjeu d’accompagner les processus d’appropriation des informations disponibles et en soutenant le dialogue entre experts et décideurs est important. En d’autres termes, les décideurs, souvent non-experts en IA, peinent à faire confiance aux méthodes statistiques et à s'approprier leurs résultats, ce qui limite la capacité à réagir efficacement face à une situation d’urgence ou de crise. Dans ce contexte, ce projet étudiera comment améliorer l’interface entre expertise scientifique et prise de décision opérationnelle pour mieux gérer les risques d'inondations et favoriser la possibilité d’agir ensemble.
A ce stade, les verrous scientifiques sont de plusieurs ordres. Tout d’abord, la difficulté à créer une synergie efficace entre différentes disciplines et typologie d’acteurs, avec des langages et des méthodologies variés doit être adressée. Aussi, l’écart entre les résultats de la recherche, les méthodes opérationnalisées et les connaissances des décideurs entravent la mise en oeuvre de solutions innovantes. Il est aussi difficile d’évaluer de manière objective à la fois l’efficacité des prévisions, notamment celles issues de l’IA, mais aussi la pertinence de l’appropriation des bulletins de prévisions par une communauté de gestionnaires et de décideurs pouvant être néophyte en hydrologie. Enfin, les limites actuelles dans l’application des modèles de réseaux de neurones pour la prévision et la gestion des crues constituent une barrière supplémentaire à l’amélioration de la diffusion des données de prévision tant sur le fond que sur la forme. Enfin, il semble nécessaire de questionner cette interface expertise/décision dans une dimension culturelle et territoriale. Le cadre de collaboration nord-sud, en intégrant les perspectives et les besoins spécifiques de communautés au Maroc, doit permettre de traiter aussi les problématiques citées ensuite sous ce prisme.
Il s’agit ici de répondre aux questions scientifiques suivantes :
- Si la prévision hydrologique produite par les réseaux de neurones permet aux gestionnaires d’associer les données physiques produite en sortie en actions potentielles de gestion de crise, quels sont les résultats essentiels pouvant être diffusés et comment aborder la notion d’incertitude ?
- Quels sont les besoins d’anticipation, conscientisés ou non, des décideurs dans le processus de prise de décision lors de la gestion des crues et est-il possible d’y répondre ?
- Comment les sciences humaines et sociales, et notamment les sciences de l’éducation, peuvent-elles contribuer à une meilleure compréhension des prévisions des crues par des néophytes ? Un dispositif de formation peut-il répondre de façon pertinente aux ambitions suscitées ?
Les objectifs de ce projet sont les suivants :
1. Analyser la production et la robustesse des données hydrologiques : étudier les types de données pouvant être produites aujourd'hui par les réseaux de neurone, telles les données physiques comme le débit ou la hauteur d'eau ou encore un seuil de gestion de crise (comme la fermeture d’une voie ou d’un point), et leur niveau de fiabilité en termes d’intensité, de localisation spatiale et temporelle. Il s’agit de détailler et de comprendre comment ces données sont conçues par les prévisionnistes et comment ces derniers pensent qu’elles doivent être interprétées par des personnes non-expertes. En outre, un enjeu et ici d’expliciter la construction de l’expertise, y compris de sa part potentiellement cachée.
2. Évaluer l'appropriation de ces données par les décideurs locaux : identifier comment les décisionnaires locaux lisent et interprètent ces informations, quelles sont leurs attentes et leurs besoins opérationnels lors d'une crue.
3. Étudier l’interaction expert/décideur : à l’aide d’un dispositif ludo-pédagogique, il s’agit de caractériser les éléments favorables et limitants entre experts et décideurs pour favoriser un meilleur dialogue et une meilleure compréhension mutuelle, notamment à travers des simulations en binômes.
4. Proposer des recommandations pour améliorer les supports d'information : à partir de l’identification des prérequis indispensables et pouvant manquer aux décideurs, ainsi que celle de leurs besoins mal considérés par les experts, cette étape fera appel à la mise en place d’outils didactiques pour une meilleure interaction entre les deux parties et limiter ainsi les conséquences des crues.
Méthodologie proposée
Pour répondre à ces ambitions, la méthodologie du projet est composée de 3 parties :
1. Étude de la production de données hydrologiques :
2. Analyse et compréhension des processus décisionnels :
3. Conception d’un dispositif didactique d’étude du lien décideur/expert :
- Le partenariat avec les homologues marocains permettra d’envisager, dans une certaine mesure, l’universalité des résultats de chacune de ces étapes.
Mission principale : Dans ce cadre l'ingénieur de recherche aura pour mission principale de traiter au moins les point 1 : étude de la production de données hydrologiques et le point 2 : Analyse et compréhension des processus décisionnels.
Activités :
Pour traiter le point 1 : étude de la production de données hydrologiques, l'ingénieur de recherche devra mener les activités suivantes :
- Revue des données actuelles produites par les hydrologues (débit, hauteur d'eau, etc.).
- Évaluation de la sémiologie et de la représentation des données : comment les informations peuvent être présentées de manière compréhensible pour les non-experts (ex. : bulletins hydrologiques).
- État de l’art sur la représentation de l’incertitude dans différents domaines disciplinaires.
De la même façon, pour traiter le point 2 : Analyse et compréhension des processus décisionnels, l'ingénieur de recherche mènera les activités suivantes :
- Entretiens avec des gestionnaires locaux pour comprendre leurs attentes vis-à-vis des données hydrologiques.
- Utilisation de la vidéo formation et des entretiens d'explicitation pour étudier l'appropriation de l'information en temps de crise.
