Pistes de Recherche : Vers une approche quantitative transversale des dynamiques sociétales

Contexte et Motivation

Les sociétés contemporaines font face à des défis profondément interconnectés : crises économiques, socio-politiques, climatique, écologique, limites planétaires, transformations médiatiques et technologiques. Ces phénomènes sont difficilement compréhensibles isolément – ils s'influencent mutuellement et forment des systèmes complexes dont les dynamiques restent insuffisamment explorées.

Gap scientifique : Les approches dominantes tendent à rester disciplinairement cloisonnées (économie, santé, sociologie, science politique, écologie, etc) ou focalisées sur des indicateurs isolés. Il existe peu de recherches systématiques analysant les interdépendances entre ces différentes dimensions et leur impact sur l'évolution de nos sociétés. Si quelques institutions pionnières comme le Santa Fe Institute, le MIT Media Lab ou INET Oxford développent des approches transverses et computationelles ou basées sur la complexité appliquées aux dynamiques sociétales, ces recherches semblent mettre du temps à se développer plus largement. Le rapport Meadows (1972) illustre comment des modèles intégrant simultanément plusieurs dimensions (démographie, économie et environnement) ont permis une compréhension nouvelle de certaines dynamiques globales.

Opportunité : L'accumulation de six décennies de données multidimensionnelles permet désormais de prendre les sociétés contemporaines comme objet d'étude et d'appliquer des méthodes computationnelles pour caractériser les trajectoires sociétales, identifier les facteurs de résilience ou fragilisation, et potentiellement mieux éclairer certaines politiques publiques pour mieux faire face à ces défis.

Diagramme des interactions sociétales

Les sociétés humaines ont nécessairement de nombreuses interconnexions entre leurs dimensions économiques, politiques, environnementales et sociales. Bien que la nature de chaque relation soit complexe, débattue et non déterministe, ces connexions montrent l'intérêt des approches transversales ou intégrées pour mieux comprendre les dynamqiues des sociétés contemporaines.

Axe 1 : Caractériser et modéliser les trajectoires sociétales

Typologie et clustering des trajectoires nationales de développement
  • Classification automatique des pays selon leurs évolutions multidimensionnelles : position actuelle, trajectoire passée, projections
  • Identification de sous-espaces de phase permettant de caractériser des "archétypes" de développement
Détection précoce de fragilités sociétales
  • Détection de patterns pré-critiques et signaux statistiques
  • Apprentissage sur crises historiques (2008, printemps arabes, COVID, etc.)
  • Agrégation optimale d'indicateurs hétérogènes et construction d'indices composites de fragilité
Détection automatique de régimes et transitions
  • Identifier les changements de régime (socio politiques, économiques, etc.) dans les séries temporelles
  • Caractériser les périodes de stabilité vs instabilité
  • Analyse des conditions d'émergence et de durabilité des transitions
Analyse de résilience et capacité d'adaptation
  • Mesurer comment différents systèmes sociaux répondent aux chocs et perturbations (temps de retour après choc : COVID, 2008, événements climatiques extrêmes, etc.)
  • Identifier les facteurs multidimensionnels associés à la résilience
  • Analyse de la dépendance de sentier et des verrouillages systémiques (croissance, IA, énergie, etc.)

Axe 2 : Phénomènes de couplages et analyse causale

Analyse des phénomènes de couplage et découplage
  • Identifier les différents couplages/découplages de certains indicateurs (croissance, innovation, bien-être, consommation d'énergie, empreinte carbone, IA, productivité, etc.)
  • Étude des trajectoires de transition et conditions de couplage/découplage
  • Comprendre les mécanismes institutionnels / sociaux / structurels / territoriaux permettant le couplage/découplage de certains indicateurs et les transitions environnementales/économiques/politiques
Explorer des approches de modélisation avancées : du data-driven aux modèles hybrides
  • Explorer des approches purement data-driven (réseaux de neurones sur trajectoires temporelles) malgré leurs limitations interprétatives
  • Investiguer des approches hybrides couplant modèles physiques avec machine learning pour explorer les capacités d'inférence causale
Impact différentiel des orientations politiques sur les trajectoires sociétales
  • Analyser l'impact des alternances politiques gauche/droite (CPDS right-left scale, V-Dem economic right-left scale) sur les indicateurs économiques, sociaux et environnementaux en tentant de corriger des dynamiques internationales et effets d'inertie
  • Évaluer l'efficacité comparative des politiques progressistes vs conservatrices selon les domaines (inégalités, compétitivité, innovation, environnement, bien-être social)
  • Identifier les conditions contextuelles (niveau de développement, institutions, culture politique) modulant ces effets
Identification des leviers d'intervention à haut impact
  • Identifier les politiques avec les effets multiplicateurs les plus forts
  • Optimisation multi-dimensionnelle pour décideurs

Pourquoi c'est important

Ce type de programme de recherche, bien que très ambitieux, pourrait permettre d'améliorer la façon dont nous comprenons et naviguons les défis sociétaux :

Pour les décideurs politiques
  • Mieux identifier les interventions à fort effet de levier avec des effets positifs intersectoriels
  • Mieux quantifier les conséquences à long terme des choix politiques
  • Apprendre plus systématiquement des succès et échecs d'autres pays
  • Tenter d'explorer des gouvernances plus anticipatives que réactives
Pour les chercheurs
  • Soutenir le développement de théories quantitatives des dynamiques sociétales
  • Créer des méthodologies reproductibles pour l'analyse comparative
  • Paerticiper au pont entre sciences de la complexité et sciences sociales
  • Permettre des tests d'hypothèses sur l'évolution des sociétés
Pour les citoyens
  • Compréhension plus transparente et fondée sur les données des tendances sociétales
  • Débat public mieux informé et basé sur des données
  • Capacité à tenir les dirigeants responsables avec des métriques objectives
  • Meilleure compréhension de ce qui a fonctionné ailleurs et pourquoi
  • Définir plus consciemment la direction de développement que nous souhaitons poursuivre