Démarches systémiques & géographie humaine








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complexité. Voici comment en 1975 Joël de Rosnay faisait débuter son célèbre ouvrage de vulgarisation de la systémique, Le Macroscope :

Microscope, télescope : ces mots évoquent les grandes percées scientifiques vers l'infiniment petit et vers l'infiniment grand. [...] Aujourd'hui, nous sommes confrontés à un autre infini : l'infiniment complexe. Mais cette fois, plus d'instrument. Rien qu'un cerveau nu, une intelligence et une logique désarmés devant l'immense complexité de la vie et de la société.

Nous sommes confondus par le nombre et la prodigieuse variété des éléments, des relations, des interactions ou des combinaisons sur lesquels reposent le fonctionnement des grands systèmes dont nous sommes les cellules, pour ne pas dire les rouages. Nous sommes déroutés par le jeu de leurs interdépendances et de leur dynamique propre, qui les font se transformer au moment même où nous les étudions, alors qu'il nous faudrait les comprendre pour mieux les guider.

[...] Il nous faut donc un nouvel outil. [...]

Cet outil, je l'appelle le macroscope (macro, grand; et skopein, observer).

Le macroscope n'est pas un outil comme les autres. C'est un instrument symbolique, fait d'un ensemble de méthodes et de techniques empruntées à des disciplines très différentes. [...] nombreux sont ceux qui s'en servent aujourd'hui dans les domaines les plus variés. Car le macroscope peut être considéré comme le symbole d'une nouvelle manière de voir, de comprendre et d'agir.23

La démarche systémique s’est développée face au défi que représentaient des entités (biologiques, cybernétiques, etc.) faites d’un très grand nombre de pièces, et dont le comportement semblait incertain, aléatoire, sinon chaotique. Il fallait essayer de prévoir des actions probables, en intégrant une multiplicité d’acteurs ou de processus, susceptibles de s’entretenir les uns les autres ou de se freiner (cf. plus haut). D’un certain point de vue, l’objectif de modélisation de la complexité est ce qui justifie la théorie du système général.

* La complexité systémique n’est pas perçue comme rédhibitoire pour la science parce qu’elle postule une organisation de tout système. Si les éléments d’un système interagissent les uns avec les autres, c’est en fonction d’une structure de relations24 et par des processus de réajustement permanent des relations entre éléments au sein du système. Il découle de cela que la première étape d’une modélisation systémiste est la formalisation d’un modèle de la structure du système25 (sous forme de diagramme sagittal ou de schéma « à la Forrester » cf. la modélisation de François Durand-Dastès p. 18). Il faut toutefois comprendre qu’un système est avant tout évolutif : ce sont les processus dynamiques qui fondent son devenir. Ne s’intéresser qu’à la structure, c’est s’en tenir au cadre de l’action en ignorant les différents scénarios possibles... à ce titre, la modélisation mathématique joue un rôle essentiel : mettre en équations (différentielles...) un système complexe permet de simuler son (ses) comportement(s) et, éventuellement, de faire des prévisions. Il est à noter que l’on peut se contenter dans certains cas d’une simulation qualitative des scénarios possibles, lorsque l’on ne dispose que d’un schéma (encore faut-il que celui-ci soit « bien fait », c’est à dire qu’il soit pertinent et opératoire).

Pour les tenants du « système général », le propre de la démarche systémique est donc de se donner pour but la construction de modèles universels d’organisation complexe (et susceptibles d’évoluer dans le sens d’une complexification croissante) ; ceux-ci peuvent dès lors être adaptés et transférés dans tel ou tel domaine d’application et bénéficier des acquis (en matière de compréhension, de mathématisation, de prédiction) de la théorie générale. Il va de soi que cette conception n’est que rarement partagée par des chercheurs « disciplinaires » (biologistes, économistes, etc.), qui préfèrent insister sur les méthodologies et outils propres à leur science.

En 1984, quinze ans de réflexion et de recherches amenaient Jean-Louis Le Moigne à une articulation entre complexité et organisation voisine de celle que je viens d’exposer :

« Oui, encore une fois, tout est organisation »

[...] la représentation respectueuse de la complexité passe par le renouvellement de notre intelligence de l'organisation[...] (F. Varela, 1979, en particulier, a senti intensément la nécessité d'un concept d'organisation qui ne se réduise pas à celui de structure). Dès le tome I de La Méthode, Edgar Morin dégageait le caractère central du concept [d’organisation] et son potentiel de description, en même temps qu'il en établissait une définition opérationnelle et fortement argumentée (la capacité d'un système à, à la fois, produire et se produire, relier et se relier, maintenir et se maintenir, transformer et se transformer). [...] Edgar Morin a raison je crois de considérer la théorie de l'organisation comme l'autre face26 [...] de la théorie du système général ; importe ici la reconnaissance de la puissance — encore insuffisamment explorée — de ce concept garant de l'intelligibilité de tout modèle : organisé par construction27, il doit devenir organisant par vocation, puisqu'il est, lui aussi, nécessairement, organisation. La modélisation systémique fonde son originalité sur sa capacité à respecter cette dialectique constitutive de toute complexité : devenir en fonctionnant et fonctionner en devenant, en maintenant son identité.

Jean-Louis LE MOIGNE, La théorie du système général. Théorie de la modélisation, Paris, PUF, 2e éd., 1984, p. 17.



D. Durand, La Systémique, op. cit., p. 29

La complexité organisationnelle, ainsi que l’exprime Jean-Louis Le Moigne, n’est pas forcément une donnée à priori d’un système. Elle se constitue progressivement, par mobilisation du potentiel du système en réaction à des modifications internes (au système) ou externes (c’est à dire de l’environnement). Elle croît au sein d’un système, mais aussi selon le « niveau » de celui-ci

* Le dernier principe fondamental que nous mentionnerons ici est le holisme (du grec holos, tout, le tout). À la lumière de ce qui précède, on comprend aisément que dans l’idée systémique le tout soit plus que la simple somme des parties, puisqu’un système, ce sont des éléments, plus leur organisation. Par ailleurs, certains systèmes disposent d’un élément spécial, appelé holon ou fonction holonique, qui assure la cohérence (on parle aussi d’intégration) du système et joue un rôle spécifique dans les relations avec l’environnement du système. Ainsi, les politistes systémiciens ont de la facilité à considérer l’État comme la fonction holonique d’un pays.

On pourrait clore cet aperçu des principes systémiques par un tableau réalisé par Daniel Durand pour son Que sais-je ?, tableau qu’il ne s’agit pas de prendre trop au sérieux (le ton est extrêmement prescriptif, mais les conseils sont vagues...) ; son intérêt essentiel tient à ce qu’il permet d’approcher la tournure d’esprit systémiste. Il est important par ailleurs de souligner que ces recommandations n’opèrent pas la moindre distinction entre ce qui relève de l’heuristique (comment on cherche) et ce qui relève de la présentation formelle (comment on expose). Pourtant, de nombreux travaux de sociologie des sciences ont montré que l’exposition (et a fortiori la vulgarisation) de la recherche relevai(en)t de procédures spécifiques, dotée(s) d’une logique propre...

Comportements systémiques
* utiliser l’information de préférence à l’énergie

* observer l’environnement et respecter les opportunités

* maintenir la variété

* respecter les contraintes

* accepter les conflits et rechercher les compromis

* retenir et étudier les analogies

* fixer les objectifs plutôt qu’établir une programmation

* identifier les niveaux et savoir passer de l’un à l’autre

* laisser une autonomie suffisante à chaque niveau

Pour une bonne modélisation systémique
* préférer un bon schéma à un long discours

* chercher le bon compromis fidélité / simplicité

* ne pas viser l’exhaustivité

* savoir bricoler son modèle

* préférer la lisibilité à la quantité d’information

* apprendre à bien découper (frontières, modules, niveaux)

* savoir faire des regroupements ou des éclatements

* utiliser des formes pour caractériser l’environnement (O(,)

* s’attacher autant au qualitatif qu’au quantitatif

* tenir compte des états de réponse

* identifier les systèmes de régulation

* savoir intégrer le flou, l’ambigu, l’incertain, l’aléatoire

* réserver des marges d’adaptation

* procéder par itération (local/global, synchronique/diachronique,

structurel/fonctionnel, vu de l’intérieur/de l’extérieur, ...)

Source : Daniel DURAND, La systémique, Paris, PUF, 1979, coll. « Que sais-je ? », n° 1795, p. 69.

Ces « recommandations » et principes, très généraux, fondent une attitude plus qu’ils ne donnent du sens à ce que peut être la modélisation systémique. La sous-partie suivante a pour objectif de vous initier à celle-ci.

B Les modélisations systémiques : éléments de formalisme

Toute démarche systémique rigoureuse opère par modélisation28. Il s’agit de se saisir d’un objet « quelconque » (ou d’une série d’objets posés comme similaires les uns aux autres) et d’essayer de le (les) traduire en termes systémiques. Une nouvelle fois, il n’est pas question de « dire la chose » dans son exhaustivité : l’opération de traduction sélectionne dans le « réel » de la chose ce qu’elle est susceptible de « traiter ». À partir de là, on dispose d’un « objet-système », d’autant plus intéressant qu’il offrira un registre élevé de comportements possibles et qu’on pourra lui faire subir des manipulations élaborées : scénarios, simulations mathématiques, etc.

Une limite méthodologique nous semble toutefois devoir être posée : pour qu’une chose soit susceptible de donner lieu à une reconstruction systémique, encore faut-il qu’elle puisse se différencier d’une manière ou d’une autre de son environnement et qu’elle repose sur des relations privilégiées entre les éléments qui la constituent (en regard d’autres relations du même genre avec des éléments extérieurs). Si ce n’est pas le cas, si la chose ne peut faire l’objet d’une discrétisation (au sens statistique) convaincante, alors il vaut mieux éviter de développer une approche systémique. Par exemple, si je postule que les départements de la Dordogne, du Lot et de la Corrèze forment un système régional, ou que quelques individus (appartenant par ailleurs à un groupe d’amis) forment une communauté, ou que les instituteurs de trois cantons biterrois, forment un système de solidarité, j’ai toutes les chances d’obtenir des résultats fort peu significatifs... Très vite, je buterai sur l’existence de relations privilégiées entre mes populations de base et des populations hors-système : d’autres départements (développant des relations administratives, économiques, culturelles, etc., privilégiées avec tel ou tel élément de mon système régional), d’autres amis (pour mon deuxième cas), d’autres instituteurs biterrois, travaillant dans d’autres cantons non sélectionnés... Pour faire une analyse systémique pertinente, la question de la stabilité du système considéré est décisive. Tout agrégat arbitrairement ou sommairement déterminé (ou délimité) n’est pas susceptible de fournir un objet-système valable.

En géographie, la question de la stabilité est intimement liée à l’échelle : il faut toujours se demander si l’échelle à laquelle on travaille est opératoire au regard des phénomènes que l’on veut privilégier. Est-il pertinent de considérer un département comme un système économique ? ou comme un système tout court ? Pour quel type de relations l’échelle des régions administratives peut-elle avoir du sens ? Un phénomène local profondément tributaire de dynamiques extérieures (une succursale d’entreprise, un marché, etc.) peut-il être modélisé comme système ? Ce sont là des questions déterminantes qui interviennent en amont de la démarche systémique. Ceci évoqué, voici comment Daniel Durand schématise le processus de modélisation :



Source : Daniel DURAND, La systémique, Paris, PUF, 1979, coll. « Que sais-je ? », n° 1795, p. 65.

Il ne faut pas considérer les quatre « modules » ou « étapes » comme une contrainte absolue : dans certains cas, on peut valoriser telle ou telle étape, et en négliger d’autres. Ainsi, la thèse de Franck Auriac sur le vignoble languedocien met surtout en valeur ce qui correspondrait aux étapes 2 et 3 (qui de surcroît ne constituent pas le « fil d’Ariane » de la progression du propos...). Les « validations » mathématiques, quant à elles, apparaissent dès les premiers chapitres, avant la construction complète du « modèle ».

Il est à noter que Daniel Durand envisage seulement deux types d’utilisation des modèles systémiques : ce qu’il appelle les voies heuristique29 et algorithmique30. Cette dichotomie permettra de comprendre le plan de ce qui suit : après avoir évoqué en détail les modélisations sous forme de schéma, nous évoquerons brièvement la modélisation mathématique des systèmes (que Denise Pumain développe plus longuement dans sa partie de cours).

1 Les modélisations schématiques

La modélisation impose la définition d’une structure du système. Celle-ci doit alors être testée pour mesurer si elle fonctionne. En général, il s’agit de définir la limite entre le système et son environnement (ou membrane), de désigner les éléments constitutifs du système, les flux qui les mettent en réseau et, éventuellement, des réservoirs permettant un stockage de matière, d’énergie ou d’information. Ceci accompli, il reste à déterminer ce qui entre dans le système (les entrées ou inputs) et ce qui en sort (les sorties ou outputs). En physique théorique, il existe des systèmes qualifiés de fermés, parce qu’ils n’échangent absolument rien avec leur environnement. Dans les sciences humaines, on ne peut guère concevoir de système fermé ; dès lors, on peut postuler que tout système produit par les sociétés échange forcément avec un environnement, et qu’il est forcément ouvert.

L’opération de traduction ne doit rien avoir d’arbitraire, il faut qu’elle permette de simuler un fonctionnement cohérent. Cela implique notamment que l’on établisse de façon pertinente ce qui est élément et ce qui est flux, en partant du principe que ces derniers incarnent ce qui est mobilité et relation, alors que les éléments ont un caractère plus statique. Ci-dessous, avec les contraintes que génère l’utilisation de l’ordinateur, nous avons esquissé une modélisation élémentaire d’un champ cultivé (produisant des végétaux). Nous avons identifié quatre éléments génériques (l’agriculteur, la culture, les autres organismes vivants et le sol — qui fait office de réservoir). Bien entendu, il aurait été beaucoup plus sérieux de différencier plusieurs types d’organismes vivants (par exemple, ceux qui sont utiles à la culture, comme les vers de terre, ceux qui la consomment et qui par conséquent freinent la finalité productive du système « champ cultivé », enfin certains éléments globalement neutres, comme certaines bactéries, mais qui peuvent avoir une action spécifique lors de scénarios spécifiques — inondation, excès d’engrais, etc.). Nous avons été contraints de ne dissocier que trois types de flux :d’énergie, d’eau [+énergie] et d’eau+matières (qui recouvre en fait tout ce qui est sels minéraux, engrais, produits phyto-sanitaires, etc., qui ne pouvait être représenté spécifiquement...). Par commodité, on a considéré que des inputs (flux) d’eau trop élevés constituaient en même temps un apport d’énergie trop important (=destructeur). Par commodité encore, on a utilisé la flèche à double sens pour indiquer des rétroactions (on parle aussi d’effets de feed-back) négatives : lorsque l’agriculteur utilise des engrais (il envoie un flux de minéraux vers le sol, et donc vers la culture), cela a un coût en retour. Il en va de même de toute autre action qu’il entreprendra. Il aurait également fallu considérer la « réponse » (croissance, stabilité, déclin, etc.) des autres éléments comme un flux d’information qui rétroagit sur l’agriculteur. Autres effets de rétroaction ou de feed-back : lorsque la culture ou les A.O.V. consomment de l’eau ou des éléments contenus dans le sol-réservoir, cela contribue à faire baisser le stockage (toutes choses étant égales par ailleurs) ; lorsque certains AOV consomment la culture, cela s’apparente à un flux d’énergie destructeur, qui en retour fait croître la population d’A.O.V. Etc.

Précipitations

Rayonnement solaire

Autres organismes

vivants



Agriculteur Culture Production

(output du système)



Sol flux eau+matières

flux d’énergie

Un modèle de système « champ cultivé » ? flux d’eau/de grêle

En l’état, ce schéma est très insuffisant : il faudrait développer le panel de flux (qu’en est-il, notamment, des échanges d’oxygène et d’azote ?), afin d’affiner les possibilités ultérieures de scénarios. Il permet toutefois un certain nombre de formalisations et d’interprétations : la culture fournit la principale sortie (ou output) du système. On peut même dire qu’elle en est la finalité. Toutefois, ce n’est pas le seul output : il y a des sorties d’eau et de matière en direction de l’environnement, des échanges avec les AOV « extérieurs », notamment les insectes et animaux, par définition non « assignables » dans le système. Par ailleurs, on peut considérer que l’agriculteur est la fonction holonique du système : c’est lui qui l’intègre et lui donne sa finalité ; c’est également lui qui est susceptible de réguler le système dans un certain nombre de situations de crise (sécheresse, inondations, invasion d’un nuisible, etc.).

Plusieurs scénarios sont envisageables, impliquant la modification d’un flux important. Par exemple un scénario sécheresse :

Les flux d’eau disparaissent presque complètement, freinant également les flux de minéraux dont ils sont le support. Par contraste, les flux d’énergie générés par le rayonnement solaire augmentent, qui peuvent avoir un effet destructeur au-delà d’un certain seuil. La croissance de la culture est entravée, mais aussi celle des AOV, ce qui joue à ce niveau un rôle positif pour le développement de la plante. Le sol perd tout ou partie de ses stocks d’eau : dans un premier temps, il a permis une régulation de la situation, jusqu’à épuisement de ses capacités. Son aspect desséché est alors une information (flux) pour l’agriculteur, qui peut décider d’irriguer, ce qui se traduit par l’émission de flux d’eau. Cette eau est coûteuse : si l’on dépasse un certain niveau, cela peut désorganiser le potentiel d’action de l’agriculteur (au détriment des autres inputs qu’il peut réaliser en engrais, travail de la terre (=flux d’énergie) ou produits phyto-sanitaires...

On pourrait encore poursuivre l’exploration de cette situation « virtuelle » si le schéma était plus développé et mieux agencé. Le lecteur peut aussi à son tour envisager les scénarios suivants : abats de pluie considérables, grêle, intensification de la production, etc. Plus la conception du schéma est solide et plus la construction de scénarios présente un intérêt heuristique. Bien entendu le cas proposé, du fait de sa finalité pédagogique, est éminemment simpliste et il ne faudrait pas lui prêter plus qu’il ne peut offrir... La meilleure façon de comprendre la modélisation systémique est de la pratiquer : à la fin de la lecture de ce cours, on peut en optimiser la « digestion » en essayant de concevoir un objet stable (géographique de préférence) comme un système et en essayant de construire sa structure et de modéliser son fonctionnement.

Dans certains types de schémas, il est souhaitable de faire figurer spécifiquement la dimension fonctionnelle (ou décisionnelle) du système : on représentera des vannes ( ) qui servent à réguler le débit des flux et des boucles de rétroaction, qui ont pour conséquence d’informer le(s) centre(s) de décision des effets de changement de débit au niveau des vannes. On peut également vouloir intégrer une dimension temporelle, afin de rendre compte des délais de réaction du système. Ce formalisme est notamment utilisé dans les modélisations inspirées des travaux de J.W. Forrester, en prélude à une mathématisation (cf. le cours de Denise Pumain).

Quel que soit le type de représentation, certaines règles de modélisation doivent en théorie être respectées : 1°) Compte tenu du fait que l’on s’intéresse aux interactions dynamiques entre éléments d’un système, chacun d’entre eux ne doit normalement pas être isolé et analysé à part, puisque c’est en tant que pièce du système qu’il est considéré. On appelle cela principe de la « boîte noire31 » : chaque élément n’a d’intérêt qu’en tant qu’il participe au système et l’on considère provisoirement inutile d’aller étudier son fonctionnement interne...

2°) Les éléments et les flux doivent a priori être dissociés des processus, qui sont des dynamiques particulières affectant le système. Ainsi, stricto sensu, on ne peut pas dire que les figures explicitant le fonctionnement démographique ou la spirale productiviste, présentés au début de cette partie, sont des modèles de systèmes, car ils ne reposent pas sur une interprétation en « éléments » et en « flux ». En effet, ils mettent en valeur des processus reliés par des relations causales (« maintient » ou « freine »). Ce sont des schémas logiques, qui visent à expliciter une causalité complexe (de nature systémique) ; ils ne visent en aucun cas à interpréter la structure d’un système.

Quelques « modèles de systèmes », collationnés dans le Que sais-je ? de Daniel Durand, ont été reproduits ci-après. De l’aveu même de l’auteur, il s’agit de « systèmes simplifiés »32 ; il serait peut-être plus adéquat de parler de « schémas simplifiés ». Leur valeur heuristique cède le pas à une fonction illustrative, à portée essentiellement didactique. C’est le problème fréquent du « modèle de système », lorsqu’il est conçu comme un résumé ou un palliatif du discours ; il apparaît alors comme une version améliorée du « schéma de synthèse » en usage dans une multitude de disciplines... Ce type d’usage pose un problème certain, car il ne s’agit plus de faire progresser la réflexion (ou la connaissance — ce qui est déjà très ambitieux), mais de capitaliser des acquis en leur conférant une forme prisée pour ses vertus communicationnelles. Notre propos ici serait de faire comprendre au lecteur toute l’ambiguïté qui réside dans l’élaboration d’une représentation non discursive plus ou moins « imageante » ou iconique (modèles graphiques, cartographiques, etc.), selon qu’on la cantonne à sa vocation de représentation ou qu’on veut lui voir jouer un rôle dans la procédure de progression de la connaissance, que l’on parle de « science » ou de simple « savoir », ou alors, dans un autre registre, de clarification épistémologique ou notionnelle.

À priori, le modèle graphique est rarement considéré par les systémistes de stricte obédience comme un fin en soi. Ainsi, Franck Auriac a toujours cherché à minorer le statut du schéma « système du vignoble languedocien » publié par ses soins dans quelques articles et érigé en alpha et oméga par nombre de commentateurs de son travail33. Plus largement, ériger le modèle graphique en résultat final implique de pouvoir prédire à partir de lui une gamme de comportements systémiques, notamment (mais pas forcément) inédits, impliquant une part d’aléatoire et la prise en compte des capacités d’adaptation de l’objet-système à des situations nouvelles (cf. supra) — exigences qui font rarement bon ménage avec les caractéristiques relativement statiques de la représentation graphique. Il faut également invoquer le statut (souvent très précis) du schéma dans la procédure de réflexion systémiste : il apparaît fréquemment comme une étape de clarification (d’abstraction en quelque sorte purificatrice ?) avant la mathématisation. C’est ainsi que le conçoit un François Durand-Dastès, par exemple, dans son article méthodologique, « Systèmes et localisations : problèmes théoriques et formels » (1984, cité dans la bibliographie). Cet auteur pense la modélisation systémique comme une chaîne de « formalisations », qui, de l’énoncé « verbal » initial (ou énoncé du problème à résoudre34) débouche en plusieurs étapes (« diagramme sagittal simple » puis « formalisation sagittale “à la Forrester” ») sur une expression mathématique. Vous trouverez ci-après un fac-similé de ces étapes telles que conçues par François Durand-Dastès dans le cas du modèle de Volterra-Lottka ou « modèle proies-prédateurs ». Dans une telle perspective, seule la formulation d’un modèle mathématique (ou de procédures algorithmiques) peut être considérée comme l’enjeu névralgique de la modélisation systémique, le schéma « modèle » ayant une simple valeur propédeutique. Ceci est aisément compréhensible si l’on a pour optique de prédire ou de démontrer un comportement (inscrit dans un « scénario ») assigné à un objet-système. C’est peut-être moins évident si l’on adopte une démarche essentiellement compréhensive (ou herméneutique)35.

2 Les modélisations mathématiques

Les modèles systémiques de J. W. Forrester sont des modèles mathématiques qui établissent des relations entre des variables de stock et des variables de flux, au moyen d’équations aux différences (une variable x au temps t+1 est calculée à partir de sa valeur au temps t [xt], à laquelle s’ajoutent les flux entrants et se déduisent les flux sortants — lesquels dépendent de niveaux atteints par d’autres variables de stock).

D’autres formalisations mathématiques utilisent des équations différentielles et représentent les variations temporelles de variables d’état, en fonction d’interactions avec d’autres variables d’état et de processus. Dans ces modèles, des paramètres représentent les conditions de variation du système, dont l’évolution est plus lente que celle des variables d’état (voir, pour plus de précision, Ville et auto-organisation de Léna Sanders, Denise Pumain et Thérèse Saint-Julien36).



C De la modélisation à la compréhension et à l’action : les caractéristiques d’un système

Classiquement, on considère qu’un système a cinq caractéristiques37 globales :

* Il lui faut maîtriser ses rapports avec son environnement. Plus un système est ouvert et plus cette maîtrise pose problème. À l’inverse, plus un système est fermé et plus ses capacités de développement harmonieux seront limités. Les échanges avec l’environnement s’étudient en termes d’équilibre et d’évolution : ils sont nécessaires au maintien du système (car ils lui apportent l’alimentation ou l’innovation nécessaire à son auto-reproduction) mais ils font peser sur lui une menace de déstabilisation, dans la mesure où les inputs (entrées) apportent de la nouveauté, nécessitant une assimilation (plus ou moins difficile) par le système.

On appelle interface un « lieu » d’échange entre un système et son environnement.

* Il lui faut se doter d’une organisation efficace. Celle-ci peut reposer sur des sous-systèmes spécialisés38 ou hiérarchisés. Le système territorial français peut être appréhendé comme un système hiérarchique fait de quatre niveaux emboîtés (national, régional, départemental, communal). Au niveau supérieur, le pouvoir décisionnel est partagé entre trois sous-systèmes spécialisés (exécutif, législatif, judiciaire), que l’on retrouve plus ou moins aux niveaux inférieurs, avec une tendance à la fusion aux niveaux les plus bas.

* Tout système a pour objectif premier sa propre conservation ou survie. Lorsqu’un système se maintient à l’identique, on parle d’état stationnaire. Une flamme de bougie, une étoile, une cellule vivante sont dans un état stationnaire : elles maintiennent leur forme par un processus dynamique. En effet, l’équilibre auquel elles « parviennent » n’a rien de figé, il est sans cesse maintenu par une régulation inlassable. Lorsque la régulation cesse, c’en est fini du phénomène : la flamme s’éteint ou la bougie flambe brutalement, l’étoile se rétracte sur elle-même ou, au contraire, explose, la cellule meurt... Dans le cas des systèmes vivants (ou sociaux), ce processus de régulation qui permet de maintenir un équilibre dynamique est appelé homéostasie. Plus le système est complexe et plus les processus permettant de créer l’homéostasie le sont également...

Il est important de mentionner qu’un certain nombres de systémistes ont voulu intégrer à la TSG la prise en compte d’objets qui, loin de se maintenir dans un état homéostatique, connaissaient en permanence (ou par phases) un processus de croissance (plus ou moins régulée). On met alors en avant ce que l’on qualifie de systèmes évolutifs. Ces derniers utilisent à la fois leurs interactions internes et les ressources qu’ils tirent de leur environnement pour se structurer et se transformer. L’objet le plus fameux dans ce registre en géographie, ce sont les system of cities (systèmes de villes), d’abord conceptualisés par la locational analysis anglo-saxonne (Brian Berry, Allan Pred, etc.), avant que la théorie des systèmes évolutifs de villes ne soit complexifiée et dotée d’une portée anthropologique forte par Henri Reymond et Denise Pumain en France. Il est bien évident qu’un ensemble (régional, national, transnational) cohérent de villes connaît divers processus discontinus de croissance (des effectifs démographiques, des flux échangés, des innovations sociales, etc.), et que l’on ne peut guère invoquer un quelconque état stationnaire (sauf dans des situations de crise). En revanche, la hiérarchie urbaine (évaluable selon divers critères) et les configurations spatiales demeurent étonnamment stables : c’est pour cela que l’on sollicite la « métaphore systémique » (D. Pumain) lorsque l’on veut théoriser ces ensembles urbains régionaux fortement solidaires et hiérarchisés.

* Pour assurer sa conservation, un système vivant a besoin de variété : il doit posséder le plus grand nombre de configurations d’organisation possible, afin de pouvoir pallier une éventuelle « catastrophe » (ou irruption brutale de nouveauté, nocive pour le système), générée par l’environnement ou en son sein. La variété est bien entendu fonction du nombre d’éléments du système, mais surtout du nombre de relations entre ces éléments. On appelle redondances les réserves de variété d’un système. L’exemple classique est celui des réseaux de neurones du cerveau, dont on n’utilise qu’une faible partie, le reste pouvant éventuellement servir en cas d’accident cérébral...

* La variété contribue à l’auto-reproduction du système (vivant ou social). Elle lui fournit des possibilités d’adaptation aux modifications de l’environnement, qui ouvrent la voie à une évolution... Dans son célèbre ouvrage La fin des paysans, Henri Mendras a mené une réflexion, très proche de la pensée systémique, sur la diffusion de la nouveauté (technique) dans les campagnes européennes du xe au xxe siècle. Les communautés paysannes fonctionnaient comme des sous-systèmes dominés qui avaient à se protéger de la nouveauté circulant dans le système dominant. Elles n’en absorbaient, lentement, que certains aspects, susceptibles d’améliorer leur solidarité interne. Il en va ainsi de l’adoption lente de la pomme de terre, qui a progressivement aidé à la disparition des famines endémiques dans les campagnes. Cette adoption-adaptation a permis une meilleure auto-reproduction des communautés paysannes...

* Lorsqu’un système qui doit rester stable n’arrive plus à maîtriser ses relations avec l’environnement, ou qu’un vice d’organisation interne apparaît, l’homéostasie peut devenir problématique. Si les interactions positives ne sont plus suffisamment freinées, un processus de croissance incontrôlable peut se mettre en place ; on parle de réaction en chaîne. Le système croît trop vite et finit par exploser. À l’inverse, si les interactions négatives freinent excessivement le système, celui-ci va se « tasser » sur lui-même, s’amoindrir et finalement imploser.

Réaction en chaîne Implosion


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