Le Cahier de prospective de l’IWEPS n°12, publié en août 2026 sous le titre Mesurer et gouverner les risques climatiques : quels enjeux ?, marque une évolution intéressante dans la manière d’aborder l’adaptation. Les risques climatiques y sont décrits comme des phénomènes sociaux-écologiques complexes, produits par les interactions entre aléas, territoires, populations, institutions et transformations environnementales. Le document insiste sur les effets de seuil, les points de bascule, les cascades, les temporalités longues et les incertitudes profondes qui rendent ces risques difficiles à traiter à travers une logique purement statistique.
Cette approche correspond mieux à la réalité des territoires que les analyses centrées sur l’intensité d’un aléa pris isolément. Une sécheresse prolongée modifie les réserves hydriques, fragilise certains écosystèmes, affecte l’agriculture et peut accroître les tensions entre usages de l’eau. Une canicule arrive dans un environnement dont les sols, les infrastructures, les services de santé et les populations possèdent déjà un état particulier. Plusieurs perturbations successives peuvent réduire les capacités de récupération avant qu’un seuil critique devienne clairement visible.
Le cahier identifie largement cette dynamique. Ses instruments opérationnels restent pourtant beaucoup plus statiques que le cadre théorique qu’il défend. Cette différence mérite une attention particulière, car elle touche directement à la capacité de l’action publique à suivre une trajectoire en train de se dégrader plutôt qu’à constater après coup qu’un territoire était vulnérable.
Une pensée systémique encore traduite par des outils statiques
Le premier chapitre représente le risque social-écologique par une relation entre aléa, exposition, vulnérabilité sociale et vulnérabilité institutionnelle :
Risque social-écologique = Aléa × Exposition × (Vulnérabilité sociale + Vulnérabilité institutionnelle)
Les auteurs précisent ensuite que cette représentation reste illustrative et qu’ils ne cherchent pas à développer une véritable équation quantitative, avant d’évoquer quelques lignes plus loin le « résultat de cette équation ». La difficulté dépasse cette incohérence de formulation. Une multiplication suggère des relations relativement stables entre des composantes dont le comportement peut varier fortement selon le contexte, l’histoire récente du territoire et la proximité d’un seuil.
Le même décalage apparaît dans l’indicateur wallon de vulnérabilité sociale. Vingt-deux variables sont normalisées puis additionnées sans pondération, avec l’hypothèse explicite qu’elles possèdent une importance équivalente. L’outil offre une représentation lisible des différences territoriales, mais plusieurs variables peuvent mesurer des dimensions proches, tandis que leur influence réelle dépend du risque étudié. L’âge, l’accès aux soins, le revenu, le statut locatif ou l’isolement social ne contribuent probablement pas de manière identique à toutes les situations climatiques.
Une analyse de sensibilité permettrait déjà de savoir si les résultats résistent à une modification des pondérations ou au retrait de certaines variables. Une carte qui reste globalement stable sous plusieurs hypothèses possède une portée décisionnelle plus forte qu’un classement qui change profondément dès que la méthode évolue.
La temporalité ajoute une autre fragilité. Certaines variables utilisées reposent encore sur le Census 2011 alors que d’autres datent de 2022 ou 2024. Les auteurs signalent eux-mêmes que les données du Census 2021 permettraient d’améliorer la représentation actuelle. Un territoire évolue pourtant considérablement en quinze ans. Une carte construite à partir de données éloignées dans le temps finit par superposer plusieurs états successifs du même système.
Le classement en cinq niveaux de vulnérabilité demande également une lecture prudente. Les catégories reposent sur des quintiles et correspondent à une position relative entre secteurs wallons, sans seuil absolu définissant une vulnérabilité objectivement « très élevée ». Lorsque le cahier indique que 62 % de la population réside dans des secteurs classés en vulnérabilité élevée ou très élevée, il décrit la répartition spatiale de son indicateur et non la proportion d’habitants ayant individuellement franchi un seuil critique.
Ces limites ne condamnent pas l’approche proposée par l’IWEPS. Elles appellent plutôt un changement de logique : conserver les cartes et les indicateurs comme outils de diagnostic, puis les relier à un système capable de suivre quelques variables réellement déterminantes, de tester plusieurs trajectoires possibles et de modifier l’action lorsque les conditions évoluent.
Des variables sentinelles reliées à des décisions
L’évolution vers un système dynamique pourrait commencer modestement. Ajouter toujours plus d’indicateurs reproduirait sous une autre forme le problème de départ. Une architecture plus légère sélectionnerait quelques variables sentinelles pour chaque risque ou système étudié, avec une procédure explicite permettant de les choisir et de les réviser.
Cette sélection pourrait combiner plusieurs critères. L’analyse causale identifierait les variables placées à des points sensibles du système et capables de transmettre une perturbation à plusieurs autres composantes. L’analyse statistique testerait leur influence sur les diagnostics existants. La qualité et la fréquence des données permettraient d’écarter les indicateurs impossibles à suivre correctement. Les connaissances de terrain apporteraient enfin des signaux que les bases institutionnelles captent mal ou trop tard.
Cette dernière dimension rejoint directement le cahier de l’IWEPS, qui défend l’intégration des expertises d’usage aux côtés des connaissances scientifiques, tout en conservant des exigences de débat contradictoire, d’intersubjectivité et de réfutabilité. Le choix des variables sentinelles pourrait ainsi être réalisé par des groupes associant scientifiques, gestionnaires et acteurs locaux, puis réexaminé après chaque événement important ou exercice de stress-test.
Choisir ce que l’on mesure reste un acte politique autant que technique. Une variable écartée peut maintenir une vulnérabilité dans l’angle mort, tandis qu’une variable privilégiée peut attirer davantage de moyens. La composition du noyau de surveillance devrait pour cette raison être transparente, justifiée et révisable.
La distinction entre seuil technique et seuil décisionnel devient alors essentielle. Prenons un exemple forestier. Une température de canopée anormalement élevée, combinée à un déficit hydrique important, peut constituer un signal technique indiquant un stress sévère de la végétation. La décision d’interdire certains usages de l’eau, d’activer une mesure de protection ou de mobiliser une réserve à partir de ce niveau relève en revanche d’un seuil décisionnel. Le premier repose principalement sur la connaissance du fonctionnement du système ; le second engage des arbitrages entre risques, ressources disponibles, coûts et conséquences pour les différents usagers.
Cette distinction évite de présenter comme purement scientifique une décision qui comporte en réalité une dimension politique. Les seuils techniques peuvent être documentés et révisés par les disciplines compétentes. Les règles d’intervention associées à ces seuils doivent être définies publiquement lorsque leurs effets touchent directement les populations, les activités économiques ou la répartition d’une ressource.
Le système pourrait ainsi fonctionner avec un noyau limité de sentinelles, complété par des couches d’analyse plus détaillées lorsque plusieurs signaux convergent. Une variable devenue peu informative pourrait être retirée. Un signal jusque-là négligé pourrait entrer dans le dispositif après une crise ou un stress-test. La surveillance deviendrait elle-même capable d’évoluer.
Suivre les trajectoires et confronter les scénarios
Les données n’évoluent pas toutes au même rythme. Une structure démographique peut être réévaluée périodiquement, tandis que l’état d’une nappe, d’un cours d’eau, d’une végétation fortement stressée ou d’un réseau électrique peut changer rapidement. Chaque variable devrait conserver une information sur son âge, sa qualité, son incertitude et sa fréquence pertinente de mise à jour.
La décision suit encore une autre temporalité. Une canicule peut demander des ajustements quotidiens tandis qu’une politique d’aménagement se construit sur plusieurs décennies. L’un des défis de la gouvernance adaptative consiste à relier ces rythmes sans laisser l’urgence permanente effacer les transformations de fond.
Le cahier défend déjà des politiques capables d’associer une vision stratégique de long terme à des actions immédiates, avec des points de décision permettant de réorienter les trajectoires lorsque les circonstances évoluent. Une traduction concrète pourrait associer une surveillance continue des variables les plus rapides, une revue annuelle des trajectoires et des scénarios, ainsi que des stress-tests plus espacés destinés à éprouver les capacités du territoire sous des conditions sévères.
La surveillance seule ne résout cependant pas l’incertitude profonde. Un dispositif détecte surtout ce qu’il a été conçu pour observer. Une variable absente peut devenir déterminante, une relation supposée stable peut changer et une rupture peut survenir en dehors des trajectoires envisagées.
Les scénarios doivent alors compléter la surveillance. Le cahier décrit la scénarisation comme une progression entre une situation initiale, plusieurs cheminements conditionnels et différentes situations futures. Il montre également comment ces scénarios peuvent révéler des conséquences en cascade et aider à identifier des stratégies d’évitement ou d’adaptation, notamment face au stress hydrique.
Une application territoriale n’a pas besoin de produire des dizaines de futurs. Quelques scénarios contrastés peuvent suffire : une trajectoire centrale, plusieurs évolutions plausibles et au moins une situation sévère destinée à tester les limites du système. Leur fonction consiste à vérifier si les politiques et les investissements restent acceptables sous différentes conditions, puis à observer si les données réelles rapprochent progressivement le territoire de l’une de ces trajectoires.
Les stress-tests permettent de pousser cette logique plus loin. Une ville peut examiner les conséquences d’une canicule prolongée combinée à une panne électrique et à une saturation hospitalière. Un bassin versant peut tester plusieurs années déficitaires en précipitations. Un massif forestier peut être confronté à une succession de fortes températures, de déficit hydrique et de vents soutenus. L’intérêt de ces exercices réside dans les dépendances qu’ils révèlent : quelles capacités deviennent insuffisantes, quels services dépendent les uns des autres, quelles décisions devraient être préparées avant que la situation ne soit critique ?
Les résultats retournent ensuite vers le système de surveillance. Une vulnérabilité inattendue peut faire apparaître une nouvelle variable sentinelle. Une hypothèse devenue irréaliste peut être retirée. Une politique dont la robustesse dépend d’un scénario trop étroit peut être révisée.
Une gouvernance polycentrique appuyée sur les institutions existantes
Les risques climatiques suivent rarement les frontières administratives. Le cahier souligne que leurs conséquences peuvent se propager bien au-delà du lieu où l’aléa apparaît et qu’une analyse pertinente doit parfois articuler territoires biophysiques, sociaux et administratifs.
L’eau suit un bassin versant. Un incendie dépend de la continuité végétale, du relief, de l’état hydrique, des vents et des accès. Les vagues de chaleur urbaines suivent la structure du bâti, les surfaces minérales, la végétation et les circulations d’air. Les réseaux de santé ou d’électricité possèdent leurs propres géographies.
Une architecture dynamique devrait pouvoir travailler à ces différentes échelles sans créer un nouvel organisme chargé de tout centraliser. Le cahier reconnaît déjà la fragmentation entre adaptation, protection civile, sécurité, protection sociale et transition, avec des instruments et des horizons temporels différents. Ajouter une structure supplémentaire sans clarifier les responsabilités risquerait de renforcer le problème.
Une organisation polycentrique offre une piste plus cohérente. Les acteurs locaux conserveraient leur capacité d’observation, de participation et d’expérimentation. Le niveau régional pourrait assurer les infrastructures de données, les méthodes communes et une partie de l’expertise. Le niveau fédéral coordonnerait les risques et réseaux qui dépassent les Régions et garantirait l’interopérabilité générale. L’échelle européenne resterait essentielle pour certaines données, certains financements et les phénomènes dépassant largement les frontières nationales.
La coordination reposerait sur des protocoles communs, des responsabilités établies avant les crises et des formats de données compatibles. Les capacités lourdes, comme les infrastructures informatiques, certains modèles ou la production de scénarios, pourraient être mutualisées. Les territoires conserveraient la liberté d’ajouter leurs propres indicateurs lorsque leurs caractéristiques l’exigent.
Le financement devrait suivre la même logique. Les infrastructures communes demandent un financement stable plutôt qu’une succession de projets temporaires. Les interventions territoriales gagneraient parallèlement à intégrer des mécanismes de solidarité, car les collectivités les plus exposées ou les plus vulnérables ne sont pas nécessairement celles qui possèdent la plus grande capacité budgétaire.
Le cahier insiste précisément sur les différences de ressources, de capacités d’adaptation et d’exposition entre territoires et populations. Une gouvernance décentralisée sans péréquation produirait rapidement une adaptation à plusieurs vitesses. Les moyens devraient ainsi être répartis en fonction de la vulnérabilité et des capacités disponibles, plutôt qu’en fonction de la seule aptitude locale à cofinancer les mesures.
La participation locale complète cette architecture. Elle devient particulièrement utile lorsque les choix comportent des conséquences distributives, lorsque des connaissances territoriales manquent aux modèles ou lorsque des règles de déclenchement affectent directement les usages. Cartographies participatives, réseaux d’observateurs, comités territoriaux ou jurys citoyens peuvent alors apporter une expertise située sans chercher à remplacer la mesure scientifique.
Relier chaque donnée à une action et chaque action à une évaluation
Le risque principal d’un système de surveillance sophistiqué reste la bureaucratisation. Des cartes, indicateurs, tableaux de bord et rapports peuvent se multiplier sans réduire réellement la vulnérabilité d’un territoire.
Une discipline simple permettrait de limiter cette dérive : chaque information suivie devrait posséder une fonction décisionnelle identifiable. Une variable peut servir à déclencher une analyse approfondie, modifier un scénario, activer une intervention, réexaminer un investissement ou évaluer une politique. Une donnée coûteuse qui ne contribue à aucune de ces fonctions pendant plusieurs cycles mérite d’être réexaminée.
Cette règle devrait également s’appliquer aux dispositifs eux-mêmes. Un rapport régulièrement produit mais jamais utilisé peut être simplifié ou supprimé. Un indicateur qui ne distingue pas une amélioration réelle d’une variation statistique perd son intérêt. Une réunion de suivi dont aucune décision ne découle doit pouvoir être repensée.
L’évaluation des politiques ferme cette boucle. Une mesure testée sur un territoire limité devrait disposer dès le départ d’objectifs observables, d’une situation de référence, d’une durée d’évaluation et de conditions permettant son adaptation ou son abandon. Les résultats retournent ensuite vers les scénarios et les variables suivies.
Cette capacité à reconnaître une erreur constitue probablement l’une des dimensions les plus importantes d’une gouvernance adaptative. Une institution qui ne sait qu’ajouter de nouvelles politiques finit par accumuler les dispositifs sans réellement apprendre.
Conclusion : cinq évolutions pour rendre la prospective réellement opérationnelle
Le Cahier de prospective de l’IWEPS n°12 fournit déjà une grande partie du cadre intellectuel nécessaire : approche systémique, effets en cascade, points de bascule, prospective, territorialisation, participation et gouvernance adaptative. Son principal décalage apparaît entre cette lecture dynamique et des instruments encore largement construits comme des photographies.
Une évolution opérationnelle pourrait s’appuyer sur cinq principes :
Sélectionner un petit nombre de variables sentinelles, choisies à partir des relations causales, de tests de sensibilité, de la qualité des données et des connaissances territoriales, puis les réviser lorsque l’expérience révèle de nouveaux signaux.
Associer surveillance et scénarios, afin de suivre les trajectoires observées tout en testant régulièrement des futurs plausibles ou sévères à travers des stress-tests territoriaux.
Séparer seuils techniques et décisions politiques, en laissant l’expertise caractériser les limites physiques ou biologiques tout en soumettant les règles d’intervention et les marges de prudence à une gouvernance transparente.
Organiser une gouvernance polycentrique, où les différents niveaux de pouvoir partagent données, méthodes et responsabilités tout en conservant une capacité d’action adaptée aux territoires fonctionnels.
Évaluer en permanence l’utilité des données et des politiques, avec la possibilité de supprimer un indicateur inutile, de modifier une stratégie ou d’abandonner une expérimentation qui ne produit pas les effets attendus.
Cette architecture resterait imparfaite et ne rendrait pas le futur prévisible. Elle rapprocherait cependant les instruments de la logique systémique que le cahier défend déjà. Les cartes continueraient à montrer où se trouvent certaines vulnérabilités, tandis que la surveillance, les scénarios et l’évaluation aideraient à comprendre comment elles évoluent et à quel moment une stratégie commence à perdre son efficacité.
La capacité d’adaptation dépend alors moins de la quantité d’informations accumulées que de la vitesse avec laquelle une société parvient à transformer une information pertinente en décision, à mesurer l’effet de cette décision et à changer de trajectoire lorsque les conditions l’exigent.