Produire de l'information sur le métabolisme d'un territoire

De Metabolisme territorial
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Les axes d'analyses du métabolisme

La diversité d'analyses de données et de représentations du métabolisme d'un territoire laissent penser que cette notion peut s'aborder sous plusieurs perspectives : spatiale, historique, quantitative, qualitative ... Cela vient répondre à plusieurs natures d'interrogation : où, quand, combien, quoi ? En poursuivant le fil de cette réflexion, nous reprenons naturellement les interrogations de la méthode empirique "QQOQCCP"[1] pour Qui, Quoi, Où, Quand, Comment, Combien, Pourquoi ? Cette méthode, héritée de la Rome antique à travers l' "hexamètre de Quintilien" (la question combien n'y figurant alors pas), reste très utilisée aujourd'hui. Elle permet de tendre vers une complétude de l'information en précisant des circonstances (Valentin et al. 2010). Appliqué à notre objet d'étude, ces questions nous permettent en effet d'interroger le métabolisme d'un territoire :

  • Qui : Quels sont les acteurs qui échangent, mobilisent et transforment la matière (/ énergie) ?
  • Quoi : Quelles sont les matières mobilisées ?
  • Où : Dans quels territoires / à quels endroits du territoire sont-elles mobilisées ?
  • Quand : A quel moment / à quelle période ?
  • Comment : Par quels moyens de transport ?
  • Combien : En quelle quantité ?
  • Pourquoi : Dans quelle but ou intention ?

Étant donné nos réflexions sur l'unité de quantification ([§2...]), il nous semble nécessaire d'ajouter toutefois une huitième question :

  • Combien de quoi : dans quelle unité les quantités sont-elles exprimées ?

Ces questions peuvent obtenir des réponses avec des degrés de finesse différents : on peut parler de métaux, ou de fer, d'argent et de cuivre ; on peut étudier les flux sur un an, sur un mois ou une semaine ; on peut les localiser dans une région, dans une ville ou selon des coordonnées GPS et on pourrait envisager (nous ne le faisons pas par simplification) deux dimensions géographiques si on distingue origine et destination , ... Il est également fréquent de ne pas avoir toutes les informations sur les flux, notamment les questions "pourquoi" ou "comment" sont celles dont il est habituellement le plus difficile d'obtenir des éléments de réponse à travers les données.

Nous pouvons ainsi identifier huit axes d'analyse pour le métabolisme d'un territoire. Ces dimensions peuvent être utilisées pour imaginer et structurer les questions que l'on souhaite aborder, ou au contraire décortiquer des questions pour les rendre explicite. Cette explicitation permet notamment de concevoir plus facilement les opérations à mener sur des données sources pour en extraire une information utile à même de répondre aux questions (Figure X).

  • Où faut-il placer des récupérateurs de matière (verre, organique, ...) pour être accessibles ?

Où / Quoi / Qui

  • Quelles sont les émissions de CO2 d'une ville donnée ?
  • Quelle est l'évolution de la part de matériaux recyclé dans l'économie ?

L'expression graphique du métabolisme

Considérer le métabolisme d'un territoire comme des données structurées selon huit dimensions va également aider à sa représentation. En effet, les techniques graphiques permettent de visualiser les données selon plusieurs dimensions, deux à quatre habituellement (Figure X). Connaitre les dimensions à explorer pour répondre à une problématique peut aider à identifier plus facilement les techniques graphiques adaptées. Nous concrétisons cette approche dans le Tableau X qui reprend différentes techniques graphiques et leur adéquation ressentie avec les différentes dimensions du métabolisme.

TABLEAU X

Si l'examen du métabolisme à travers différentes dimensions peut aider à la construction graphique, il n'est révèle pas moins la limite intrinsèque : le nombre de dimensions du métabolisme (8) est trop élevé pour faire l'objet d'un graphique unique qui ne peut représenter qu'un nombre limité de dimensions (2 à 4, difficilement plus). Celles qui ne peuvent pas être représentées doivent prendre des valeurs fixées. En plus du nombre de dimensions restreint, chacune d'elles peut faire l'objet d'un grand niveau de détail, ce qui oblige parfois à n'en sélectionner qu'une partie ou à les synthétiser pour que cela puisse rester lisible sur le graphique.

Ainsi, pour représenter graphiquement le métabolisme d'un territoire, il nous semble nécessaire de combiner deux approches :

  • Restreindre la complexité du graphique, en limitant le périmètre et le niveau de détail.
  • Multiplier les représentations pour examiner le métabolisme sous différents angles. Un peu à l'image d'une multitude de photographies 2D qui permettent de construire une représentation en 3D, il s'agit là d'une multitude de représentation entre 2 et 4D, pour construire une image cognitive d'un concept en 8D. En plus de construire une image, la multiplication des visualisations peut aussi aider à révéler des erreurs ou des incohérences dans les données (Davis 2012).

Toutefois ces approches restent restrictives : la disponibilité de l'information accessible n'est pas limitée par les données disponibles, mais par des choix graphiques, c'est-à-dire par les personnes qui décident de produire les graphiques. Leur travail reste essentiel, ne serait-ce que pour sélectionner les représentations les plus pertinentes parmi la multitude des possibles. Ils imposent cependant le périmètre, le niveau de détail et les représentations qui correspondent à leur focale. Dans la plupart des cas, il n'est souvent pas facilement possible de changer ces paramètres, sauf à recommencer l'étude.

Pour éviter d'imposer ses choix graphiques, il faut pouvoir rendre ceux-ci interactifs : le périmètre, le niveau de détail et les représentations deviennent des choix paramétrables, laissant le lecteur (le visualiseur) libre d'explorer les données à sa manière, selon sa propre focale et ses propres considérations métier (Flichy 2013). C'est par exemple la proposition d'Elioth (2014) à travers son graphique interactif du bilan entrées/sorties de Paris et l'Ile-de-France, qui permet d'accéder à différents niveaux de détails sur les produits. L'exemple reste toutefois limité dans ses fonctionnalités et les représentations graphiques interactives sur les flux de matières et d’énergie restent encore rares.



Références

• Davis, C., 2012, Making Sense of Open Data: From Raw Data to Actionable Insight. URL : https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:88c3c6f9-d6a2-4a82-9353-884a3b77b6ed .
• Elioth, 2014, Métabolisme Urbain de Paris. URL : http://metabolisme.paris.fr/ .
• Flichy, P., 2013, Rendre visible l'information, Réseaux, n°178-179, pp. 55-89. URL : http://www.cairn.info/revue-reseaux-2013-2-page-55.htm .
• Shahrokni, H., Lazarevic, D., Brandt, N., 2015, Smart Urban Metabolism: Towards a Real-Time Understanding of the Energy and Material Flows of a City and Its Citizens, Journal of Urban Technology. Routledge, Vol. 22, n°1, pp. 65-86. DOI : 10.1080/10630732.2014.954899
• Valentin, A., Lancry, A., Lemarchand, C., 2010, La construction des échantillons dans la conception ergonomique de produits logiciels pour le grand public. Quel quantitatif pour les études qualitatives ?, Le travail humain. Presses Universitaires de France, Vol. 73, n°3, pp. 261-290. DOI : 10.3917/th.733.0261


Notes de bas de pages

  1. Dont nous nous rappelons plus facilement de la version mnémotechnique CQQCOQP.