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Vers un ailleurs prometteur…

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Yvonne Preiswerk
, 
Jacques Vallet

Modèles explicatifs et logique des migrations

Les migrations génératrices et indicatrices du changement

Peter M. Allen

Texte intégral

1Quelle est la force qui pousse les humains à partir vers une autre vie, à quitter leurs terres pour celles des autres, ou à se regrouper dans des cités gigantesques ? Pourquoi les gens migrent-ils vers une vaste métropole quand la vie y est le plus souvent très difficile et très chère ?

2Est-il possible qu'ils croyaient simplement qu'il en serait autrement ? Se trouvèrent-ils être les victimes déçues de leurs propres illusions ? Ou est-ce que leur vie a été améliorée par leur migration, et finalement, leur choix s'est trouvé justifié ? Mais pouvaient-ils le savoir d'avance ? Et, dans le cas où les gens ne font que réagir à leurs propres illusions, comment pouvaient-ils construire une explication scientifique des causes, des directions et des tailles relatives des flux de migration ?

3En effet, peut-être que beaucoup de décisions s'avèrent quelque peu arbitraires, même absurdes et n'ayant pas de raison logique d'être telles qu'elles sont, elles ne peuvent dès lors être "expliquées". Peut-être que la "raison" et la logique des systèmes humains sont simplement créés par ceux qui recherchent une explication, et qu'elles reflètent leurs propres perceptions et préjugés.

4La question concerne la nature même d'une "explication scientifique" des choses. La science se limite à chercher à savoir comment un système fonctionne, c'est-à-dire comment peuvent être décrits les mécanismes en jeu, plutôt que de comprendre pourquoi ces mécanismes relient ces composantes. Il s'agit là de l'héritage d'une "vue mécanique" du monde qui accepte la causalité immédiate comme étant satisfaisante et réduit la fameuse déclaration de Descartes à : "Je suis parce que je suis". En dehors de la physique des systèmes fermés, dont les comportements sont régis par les lois fondamentales de la nature qui "expliquent" donc les événements, l'application de la méthode scientifique aux systèmes vivants se réduit souvent à une description de l'état des choses.

5L'histoire d'une région ou d'une nation doit beaucoup aux migrations qui jouent un rôle fondamental dans l'évolution de la hiérarchie des villes, et donc dans la culture qui s'y développe. Sans migrations, il y aurait eu beaucoup moins de changements dans les tailles et la nature des villes, et moins de rencontres entre des idées et des cultures différentes. En conséquence, sans ces points de rencontres privilégiés, il y aurait eu beaucoup moins de possibilités résultant des innovations et de la créativité. Par ailleurs, il n'y aurait pas eu non plus autant de raisons de migrer vers les villes. Ainsi, les "explications" de la migration sont différentes selon l'échelle de temps pris en compte. A court terme, la "cause" d'un flux migratoire est peut être la différence de possibilités que les gens perçoivent, mais à long terme, ces écarts sont eux-mêmes créés, en partie au moins, par la migration. Pour comprendre réellement la migration, il ne suffit donc pas de se limiter à la situation d'un instant, mais au contraire il faut comprendre comment cette situation a pu émerger avec le temps. Il s'agit d'inclure la liberté, l'innovation et la créativité dans notre science.

6La créativité, la capacité de transformer des circonstances et des situations, d'éviter l'inévitable sont des aspects de la réalité qui caractérisent l'évolution. En bref, "la mécanique", l'analyse rationnelle, la mathématique et donc la science traditionnelle, nous fournissent une description incomplète de la vie. Si toutes les choses autour de nous pouvaient être expliquées comme étant l'inévitable conséquence de ce qui a précédé, cela signifierait que nul choix existe et que nos vies sont simplement menées par un mécanisme déterministe. Alors, comment construire une nouvelle science qui échappe à l'esclavage déterministe d'un système fermé ? Continuons nos réflexions au sujet de la migration.

Les modèles de la migration

7Nous devons distinguer trois types de modèles de la migration :

  • les calculs des flux de migration entre les différentes zones, Mij quand on a des données concernant le nombre d'arrivées et de départs de chaque point. (A.G.Wilson, 1970, 1971, 1974)

  • les modèles qui mettent en évidence, ou supposent, des corrélations entre les flux de migrations et des facteurs de "push"

  • (attraction) et de "pull" (répulsion) tels que les niveaux de chômage, de salaires, de loyers, etc.

  • un modèle qui intègre les facteurs démographiques, économiques et sociaux et dans lequel la migration affecte, et est affectée par ces facteurs.

8Les modèles basés sur la maximisation de l'entropie de la distribution des flux, ou de l'utilité des migrants dans le système, constituent des exemples du premier type.

Figure 1 : Un modèle peut estimer les flux de migration entre les zones, à partir des données sur le nombre de départs et d'arrivées.

9Ces modèles calculent les flux de migrants entre les zones, lorsqu'il y a des données concernant le nombre de départs et d'arrivées de chaque zone. C'est une méthode d'allocation de chemins de migrations qui suppose une situation fixe dans les zones de destination et dans celles d'origine. Ceci n'est pas du tout une "explication" de la migration, mais simplement une façon raisonnable d'estimer les flux.

10Le second type est illustré par les modèles démographiques et économiques qui "expliquent" les flux de migrations soit à partir des déséquilibres et hétérogénéités démographiques, soit des déséquilibres économiques (Rogers 1975, 1981 ; Willekins and Drewe 1984). Ici, l'explication est de type "immédiat" : les causes des flux de migrations sont par exemple les différences dans la structure des populations ou des revenus, ou dans les niveaux de chômage. La migration est vue en général comme la conséquence d'un déséquilibre qui, en agissant, ramène le système vers l'équilibre. La migration est vue simplement comme le résultat d'un changement venu de l'extérieur : celui-ci produit un déséquilibre temporaire que réduisent les flux de migrations. L'explication de la migration est alors uniquement déplacée vers une explication de ces déséquilibres.

11Confrontés à la réalité et au fait que la migration peut continuer pendant des dizaines d'années et peut même s'accélérer, ces modèles simples ont dû être modifiés. Les déséquilibres réels ont été remplacés par les différences "perçues" par les gens (Gould et White 1970). Celles-ci sont sans doute réelles, mais on n'a fait que déplacer l'explication des flux de migrations vers l'explication des croyances des gens sans se demander quels sont les facteurs qui contrôlent ces croyances, et où se trouve l'explication des changements qui affectent ces facteurs. En absence d'un modèle qui pose ces questions-là, les modèles du deuxième type deviennent simplement une description des flux observés.

12L'approche présentée ici est du troisième type, dans lequel la migration est imbriquée dans un système complexe d'interactions économiques, démographiques et spatiales, système qui n'est pas considéré comme étant à l'équilibre. Les processus de croissance et de déclin des régions sont supposé influencer, et être influencés en retour, par les migrations. Nous cherchons une nouvelle perspective dans laquelle les facteurs externes et les facteurs internes sont intégrés, un modèle qui nous permettrait de tenir compte de l'impact qu'ont sur les migrations à la fois les facteurs externes (par exemple économiques) et les expériences internes des individus et, ce qui est plus important encore, les éléments qui agissent sur les facteurs "externes" qui influent sur la migration de ces individus. Le point de vue que nous proposons comprend un processus d'auto-organisation : l'éventail des possibilités et les flux migratoires sont alors les deux faces d'un seul processus, parce que l'un est le résultat de l'autre et réciproquement.

13Le premier pas dans cette direction serait un modèle du type "dynamique des systèmes", dans lequel les différents facteurs interagissent ensemble. Mais ceci, comme nous allons le voir, ne suffit pas à expliquer la créativité des systèmes, ni le changement.

Le paradigme mécanique

14La physique classique avait pour fondement une notion mécanique (Prigogine et Stengers 1987 ; Allen 1988). Un "système" était pensé en termes de machine. Ses composantes étaient liées entre elles, comme le sont les différents axes d'une boîte à vitesses pris dans leur engrenage. Une fois le système compris, il suffisait de le faire fonctionner pour pouvoir faire des prédictions et des évaluations de politiques.

15Le "Dynamique des Systèmes" de Forrester qui correspond à cette vision a eu beaucoup d'applications pratiques. Pour expliquer, à la lumière du paradigme newtonien, il suffisait de décrire le fonctionnement du système, fonctionnement résultant de l'interaction de ses parties. Dans cette façon de voir, la dimension historique est réduite au constant brassage d'un système fixe, ou, en présence de friction ou de viscosité, à l'érosion et au délabrement qui entraîne le système vers son état d'équilibre prévisible. Donc, bien que cette conception implique une dynamique, celle-ci est vue comme un passage transitoire vers un état final d'équilibre. Ainsi, l'utilisation de relations d'équilibre pour des objets tels que la croissance urbaine, la hiérarchie et la taille des centres commerciaux trouve sa justification, sa respectabilité et sa force coercitive dans le paradigme newtonien.

16Mais, si les idées de Newton et de "dynamique des systèmes" s'appliquent merveilleusement bien aux mouvements célestes et aux systèmes fermés, en revanche sur terre il y a des complications. Le problème fondamental est alors l'auto-transformation des systèmes en évolution.

17Comment comprendre ce pouvoir d'auto-transformation ? Comment comprendre l'évolution ? La réponse réside dans le fait qu'au lieu de nous tourner vers une science basée sur la "mécanique", nous devons nous tourner vers la science des systèmes complexes.

Figure 2. Le système réel se transforme dans le temps, mais le modèle mécanique est figé.

Les systèmes complexes

18Afin de pouvoir simplement penser au monde réel, inventer les mots et les concepts avec lesquels en discuter, force nous est d'en réduire la complexité. Tout "modèle" de cette réalité, pour ce faire, devra s'exprimer en termes d"'éléments typiques" du système, dans lequel des classifications et des agrégations spatiales ont été effectuées. La diversité microscopique est bien plus grande que celle considérée au niveau du modèle macroscopique. Il y a une perte d'information dans le passage au modèle, et en réalité celui-ci ne donne qu'une description du système à un moment donné. La prédiction de son avenir, en utilisant le modèle, n'est correcte que si l'information manquante est sans importance à long terme. Mais comment peut-on le savoir puisque l'effet de la "réduction" à un modèle n'est pas connu ?

19Donc, nous avons là le "paradoxe" de la science traditionnelle, dans laquelle la réduction de la réalité à quelque chose de compréhensible nous permet d'avoir une image claire, mais en même temps met en évidence l'incertitude de son futur. Tout comportement du système hors de la moyenne est ignoré, et on en arrive à une trajectoire simple, satisfaisante (mais trompeuse) concernant son comportement moyen, au lieu d'aboutir à un nuage de futurs possibles à probabilités différentes.

20La réduction de la réalité à quelque chose de "pensable" commence par la classification des composants. Reprenant notre "dynamique des systèmes", nous voyons que chaque variable X, Y etc., identifiée dans un système réel, correspond vraiment à une population d'éléments individuels de type X et de type Y, parmi lesquels il y a toujours une dispersion. Au cours du temps, des processus entropiques de différentes sortes – erreur dans la reproduction, ignorance, erreurs de compréhension – agiront pour augmenter cette dispersion. Mais cet éventail de types différents fait partie d'un vaste système et ils sont en compétition pour s'y maintenir.

21Tant que les types de zones extrêmes des distributions des types continuent de réussir moins bien que ceux du centre, l'identité de "X" sera dynamiquement maintenue. Cependant, si les types de l'un des bords devait correspondre à une meilleure stratégie que l'autre, la population X se déplacera et démontrera une habileté, auparavant cachée, d'adaptation. Dans le cas où la stratégie "moyenne" initiale se trouve prise en sandwich entre deux alternatives qui la dépasse, alors, la stratégie centrale disparaîtra et deux populations différentes émergeront.

22Si nous souhaitons comprendre l'évolution, ou cadrer nos stratégies de manière à prendre en compte les processus évolutifs, il nous faut essayer de réinsérer dans notre modèle les mécanismes de mutations et d'innovations qui créent et maintiennent la diversité microscopique et ses caractéristiques.

Figure 3. L'identité d'une variable X n'est maintenue que par un équilibre dynamique entre l'étalement de la distribution et une élimination permanente à ses extrémités. Sinon, on a un processus d'adaptation ou même de spéciation.

23Nous avons développé des modèles dans lesquels l'effet de la diversité interne des populations a été étudié. Imaginons un paysage évolutif de collines et de vallées représentant les niveaux d'efficacité fonctionnelle de différents comportements possibles dans les circonstances du moment. Dans ce paysage, on constate que c'est le groupe comportant des individus différents qui peut escalader une colline, et finir par éliminer des rivaux plus homogènes. Ceci, en dépit du fait qu'à chaque instant la diversité va coûter plus cher qu'elle ne rapporte.

24Ce travail montre que l'évolution ne sélectionne pas des individus, mais des groupes. De plus, au lieu de sélectionner des groupes à comportement optimal et identique, la sélection se fait en faveur de populations diversifiées qui ont, par conséquent, la capacité d'apprendre. Maintenant, nous commençons à voir les liens avec la migration. Si la distribution de la "diversité" n'est pas homogène, il y aura une créativité hétérogène. Si des facteurs comme par exemple les moyens financiers nécessaires pour transformer la créativité en innovation sont présents, il y aura une croissance d'opportunités qui reflète cette diversité.

25La leçon est que le monde réel est concerné non seulement par les performances efficaces, mais également par la faculté d'adaptation. Ce qui apparaît c'est que la variabilité au niveau microscopique, c'est-à-dire la diversité individuelle, fait partie de la stratégie évolutive, et ceci est précisément ce que les représentations mécaniques ne comportent pas. En d'autres termes, dans le paysage mouvant d'un monde en évolution constante, c'est la faculté de changement qui est peut-être ce qui compte le plus, et ce que nous voyons comme résultat de l'évolution, ce ne sont pas des populations à "comportement optimal" à chaque instant, mais plutôt des acteurs qui peuvent apprendre !

26Le résultat, c'est qu' à n'importe quel moment, le comportement du système ne sera pas optimal, à cause de l'existence de comportements en apparence aléatoires ou hautement excentriques, qui, à cet instant, sont sans signification et, en moyenne, occasionnent des pertes. Toutefois, ils confèrent à la population la capacité de s'adapter et c'est la raison pour laquelle l'évolution les maintient. En bref, la diversité microscopique et la variabilité individuelle sont à la fois causes et conséquences de l'évolution. C'est la poussée évolutive, poussée qui nous dit pourquoi le monde autour de nous contient beaucoup d'inexplicable et même d'absurde. C'est le signe d'un potentiel évolutif caché d'adaptation, de changement et de croissance.

27Les fluctuations, les incompréhensions, les vues différentes sur le monde et l'histoire et les mouvements apparemment aléatoires, qui sont naturellement présents dans les systèmes complexes réels, constituent une sorte de force "imaginative" et créative qui explore tout l'ensemble de ce qui existe à un moment donné. La sélection, ou plutôt les mécanismes qui constituent cette dynamique, opèrent une action sur ces initiatives qui, soit régresseront, soit au contraire emporteront le système vers un nouvel état d'organisation. C'est ainsi que le chaos du subconscient est vu comme étant une partie importante de l'évolution et trouve sa contrepartie à tous les niveaux.

28Dans l'espace des comportements possibles, l'évolution génère, à partir d'une seule population initiale, toute une série de comportements écologiquement compatibles.

29D'une population pure, notre modèle génère une série de populations simple et dynamique tant que l'identité de chaque population est maintenue. C'est le cas lorsqu'il y a équilibre entre une diffusion continuelle des déviants vers l'extérieur et une reproduction différentielle assurant sa survie face aux autres populations. Les événements aléatoires qui surgissent pendant le processus de "remplissage" influenceront l'apparition de nouvelles populations. Il n'est donc pas vrai que l'évolution représente la découverte de "niches" pré-existantes. Voilà pourquoi le futur n'est jamais entièrement ce qu'il semblait qu'il allait être.

30Les "paysages adaptatifs" sont générés par les interactions mutuelles des populations.

Figure 4. Une population initiale simple devient une "écologie" de populations sous l'influence de la "poussée évolutive". Visualisation de l'évolution en trois dimensions.

Migration : l'évolution des structures spatiales humaines

31La nouvelle perspective introduite par la théorie des systèmes complexes tente de comprendre l'émergence et l'évolution des structures dans le temps, lorsque les interactions entre les éléments microscopiques produisent un changement dans l'organisation spatiale du macrosystème. Si nous voulons comprendre les dynamiques régionales et les migrations sous ce nouveau jour, il nous faut retourner à la théorie de l'évolution et voir comment les systèmes complexes évoluent réellement, particulièrement en milieu urbain.

32Depuis 1977, nous travaillons sur les notions de systèmes complexes en évolution (Allen 1977, 1984 ; Allen and Sanglier 1978, 1979, 1981 ; Sanglier and Allen 1989). Dans ces modèles, la migration joue un rôle actif à l'intérieur d'un système démographique, économique et spatial. La structure des villes et celle des échanges, l'émergence des flux migratoires sont en constante évolution. Ils ne sont jamais "optimaux", mais sont le résultat de leur histoire particulière. Théoriquement, ils pourraient donner naissance à un très grand nombre de structures possibles, concernant de nombreux centres situés dans des endroits différents et caractérisés par des flux de migrations différents.

33Ces modèles font apparaître plusieurs principes importants. D'une part, plusieurs états finaux sont possibles et il est impossible de faire des prévisions précises dans les premières étapes du processus ; des règles approximatives apparaissent cependant, par exemple une distribution spatiale des centres urbains. D'autre part, les caractéristiques locales toujours présentes peuvent provoquer des déviations locales considérables. C'est ainsi que les résultats sont influencés par les particularités du système de transport, ainsi que par les flux d'informations qui ont des effets sur l'organisation mentale des acteurs.

34Les décisions prises par les différents types d'acteurs considérés, reflétant les informations qu'ils possèdent, leurs valeurs et leurs besoins fonctionnels, constituent la base fondamentale des modèles. Cependant, les dynamiques spatiales génèrent des ensembles de flux et de structures très complexes, et provoquent l'émergence de nouvelles structures et une évolution au niveau collectif.

35Ces modèles ont été continuellement affinés à partir des premières simulations afin de nous procurer des outils réalistes pour la compréhension des évolutions urbaines et régionales, dans lesquelles les schémas des structures et des flux sont le résultat d'un processus évolutif constant d'auto-organisation. Ces modèles ont été appliqués aux Etats-Unis, en Belgique, en Hollande, en France, et au Sénégal. Ils ont aussi servi à explorer l'évolution intra-urbaine de certaines villes de Belgique et de France.

36Ces modèles nous offrent une base nouvelle pour notre compréhension de la migration. Quels en sont les points clés ? Ils comportent :

  • Une représentation explicite des individus, de leurs valeurs et de leurs perceptions.

  • Les alternatives sont choisies en fonction de facteurs macroscopiques, tels que les niveaux des salaires ailleurs etc.

  • Ils incluent une représentation explicite du fonctionnement du système à court terme, de la mécanique du moment, des liens entre les lieux de travail et de résidence, et entre la production et la distribution des biens.

  • Il y a aussi représentation explicite du changement dans la structure spatiale de ce fonctionnement, qui est précisément influencé par la migration des personnes et des investissements.

37C'est ainsi que le schéma d'interaction de notre modèle du Sénégal montre comment on peut étudier la migration à l'intérieur d'un système complexe qui intègre à la fois des facteurs démographiques et économiques, ainsi que les décisions qui poussent les individus et les entreprises à migrer.

38Au lieu de simplement saisir la migration comme un antagonisme entre les "forces" d'attirance et de répulsion, notre approche cherche à expliquer les hétérogénéités économiques comme résultat et moteur de la migration. L'évolution urbaine illustre bien ce processus. Initialement, on note une croissance parce que certaines activités économiques réussissent et sont compétitives et que l'exportation de biens ou de services crée des ouvertures d'emploi et un appel de main-d'œuvre. La population se met alors à augmenter et requiert davantage de services divers qui, à leur tour, stimulent la croissance. Le prix du terrain monte en flèche alors que les activités se multiplient, la population se densifie et son interdépendance avec la production donne naissance à un complexe d'activités économiques présentant une compétitivité toujours croissante.

39Toutefois, progressivement, le trafic se congestionne, le prix des terrains oblige les gens à déménager certaines de leurs activités vers les faubourgs. La population de la ville continue à augmenter, en partie à cause de l'arrivée de nouveaux immigrants, mais aussi parce que les migrations passées ont transféré le haut potentiel démographique des jeunes migrants vers les centres urbains.

Figure 5. Le changement généré par le modèle inclut l'auto-transformation du système dû à la migration de personnes et aux investissements, (modèle sénégalais)

40La cité passe progressivement d'une situation de croissance résultant du succès de certaines activités qui l'avaient rendue plus attractive que les régions avoisinantes, à une situation dans laquelle les habitants doivent affronter de grandes difficultés d'ordre interne. Congestion, pollution et fossilisation généralisée prennent le dessus. Mais en raison de sa taille et des intérêts qui ont été investis, comme aussi la mainmise qu'elle exerce sur l'arrière-pays, les activités restent bloquées en ville puisqu'il n'y a plus d'autre alternative. On pourrait imaginer d'autres villes, mais elles n'existent pas. En réalité l'inertie historique et la domination de la structure existante assurent sa continuité dans le futur, même si, à ce moment, elle est loin d'être efficace et dynamique.

41Nous pourrions suggérer que "l'explication" véritable de l'existence de toutes les entités qui ont émergé de l'évolution est celle du piège de la rétroaction positive décrite ci-dessus. Persister, dans un monde instable, signifie se renforcer, et créer les conditions qui favorisent notre propre durée. L'évolution est alors vue comme une dynamique de structures complexes qui émergent de la compétition entre diverses boucles de rétroaction, positive et négative.

Discussion

42La base fondamentale de la théorie des systèmes complexes est l'acceptation d'au moins deux niveaux de description. Le comportement d'un système provient toujours de celui des individus qui peuplent ses composantes. Nous essayons de comprendre le comportement collectif à partir des perceptions, valeurs et capacités des individus, qui bien sûr, eux-mêmes, reflètent la macrostructure dans laquelle ils habitent. Dans de tels systèmes, les niveaux micro- et macroscopiques ne sont pas liés de manière simple. Il n'est pas exact de supposer qu'une structure de grande dimension est tout simplement une version agrandie d'une petite structure. En effet, l'apparition d'une structure macroscopique affecte les états des parties microscopiques, lorsque celles-ci jouent un "rôle" dans l'entité collective. Chaque acteur évolue alors de concert avec les autres.

43Abordons maintenant le point central en question ici. Quelle est l'implication de la théorie de la poussée évolutive dans la compréhension des phénomènes migratoires ? Comme il a été précédemment mentionné, la migration est généralement considérée comme résultant des inégalités et des opportunités économiques générant des effets de "tiraillement" et de "poussée". Nous suggérons ici au contraire qu'il est possible de trouver une explication endogène à une croissance différentielle, dans laquelle les aspects de croissance et de déclin régionaux et caractéristiques de la migration, s'expliquent mutuellement comme faisant partie d'un système complexe en évolution.

44Le facteur crucial pour l'évolution montre, ainsi que nous concluons plus haut, que le potentiel évolutif, et dès lors la croissance, proviennent de la diversité des situations et des rencontres "fructueuses". Les migrants sont des gens qui "bougent" et qui sont susceptibles d'essayer de nouvelles activités, parmi lesquelles certaines seront couronnées de succès. Bien sûr, beaucoup de ces activités se solderont par un échec, mais il n'empêche que l'adaptation et le changement prendront naissance dans ces creusets et se diffuseront éventuellement dans tout le système. Dans ce cas, de nouvelles opportunités d'emplois et de succès apparaîtront qui susciteront d'autres migrations et produiront l'auto-renforcement des populations en place et des capacités d'entreprise menant à la croissance.

45Réciproquement, dans les régions qui perdent les gens qui "bougent", le système local perd son potentiel adaptatif constitué par leur créativité et fonctionne de plus en plus comme une machine, rationalisant les activités qui existent déjà, mais qui, par manque d'innovation, ne s'adapte pas aux activités nouvelles.

Figure 6. La théorie de la poussée évolutive mène directement à la théorie de la "causalité cumulative" de la croissance ou du déclin des régions.

46Le fonctionnement de ce type de mécanisme conduit notamment les centres à haute concentration d'immigrants à se transformer en sources importantes d'émigration vers d'autres centres d'opportunités et de croissance. Le schéma de la migration se caractérise alors par un flux net en direction des centres de croissance, et des flux très importants entre ceux-ci.

47C'est ce lancement de processus pratiquement aléatoires qui fournira les prémisses des quelques innovations réussies qui constitueront des activités d'expansion et les technologies du futur. Après avoir été lancées, elles donneront une forme nouvelle aux flux intersectoriels, à la fois fonctionnellement et spatialement ; ainsi les matériaux bruts, les composants et les marchés évoluent, et laissent les régions en déclin toujours plus loin derrière eux.

48Seul un transfert d'activités pourrait renverser la situation. Toutefois, si ce transfert consiste à envoyer vers les régions en déclin des départements gouvernementaux ou des usines de montage qui peuvent certes procurer quelques améliorations dans le revenu de base, il ne transférera pas le moteur du développement que constituent la créativité et la vitalité de l'esprit d'entreprise.

49Lorsque la migration cesse d'être un facteur prédominant dans l'accroissement de la population d'une région urbaine, il est donc fort possible que la cité perde ses capacités innovatrices d'auto-transformation, et qu'une fossilisation et une auto-alimentation s'installent. Il est clair que l'argument présenté ici est très simplifié, et que d'autres facteurs joueront également un rôle dans l'évolution du système. Par exemple, la disponibilité en capitaux à risques et les sources de financements augmenteront proportionnellement au succès des réalisations de même que la disponibilité des compétences et des matériaux nécessaires comme aussi les facilités en matière de formation et de services.

50Notre présentation met en évidence deux dimensions importantes de la réalité :

  • d'une part la structure et les dynamiques à l'oeuvre dans un système à tout moment particulier

  • d'autre part la capacité de tels systèmes à se transformer, à changer avec le temps en modifiant donc les mécanismes, les buts et la rationalité des joueurs en son sein.

51L'innovation apparaît grâce à des individus hors de la moyenne et à des rencontres fructueuses. Chaque fois que la nouveauté conduit à l'exploration d'une activité dans laquelle les processus de rétroaction positive l'emportent sur ceux dont les effets en retour sont négatifs, il y aura croissance. C'est après coup que nous assignons les notions de "cause" et de "valeur". Ce n'est que lorsque nous souhaitons rationaliser ce que nous voyons que nous prétendons qu'il y avait là quelque niche préexistante. Le futur est donc fait par les événements et ne préexiste pas.

52Les modèles évolutifs présentés ici suggèrent que demain est réellement un autre jour. L'évolution donne naissance à une hiérarchie de structures spatio-temporelles emboîtées les unes dans les autres, des microbes à Gaia, et qui évoluent sans cesse.

53La croissance et le déclin des villes est typique de ce genre de processus paradoxaux, où l'espérance et les occasions ajoutées à un esprit d'entreprise et d'initiative mènent souvent finalement à des agglomérations dans lesquelles la densité de la circulation et le taux de criminalité sont intolérables, où les conditions de vie se dégradent et les problèmes sociaux deviennent insolubles. L'évolution, dans les systèmes humains, est un processus d'apprentissage continuel et imparfait, aiguillonné par la différence entre l'attente et l'expérience, mais ne procurant que rarement une information suffisante pour une compréhension complète.

54Au lieu de la quête de l'élimination de l'incertitude qui est la démarche de la science classique, la poussée évolutive nous offre une vision de la vie dans laquelle les gens ignorent ce qu'ils ignorent, et ne peuvent savoir quels seront leurs sentiments lorsqu'ils découvriront ce qu'ils découvriront. Loin de la fable de "l'information parfaite", qui est celle de l'économiste, nous trouvons une ignorance fondamentale, avec très peu d'information. Mais, plutôt que de regarder ceci avec consternation, disons-nous, à l'aide de notre nouvelle compréhension des processus évolutifs que tout cela est bien naturel et normal.

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Table des illustrations

Légende Figure 1 : Un modèle peut estimer les flux de migration entre les zones, à partir des données sur le nombre de départs et d'arrivées.
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Légende Figure 2. Le système réel se transforme dans le temps, mais le modèle mécanique est figé.
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Légende Figure 3. L'identité d'une variable X n'est maintenue que par un équilibre dynamique entre l'étalement de la distribution et une élimination permanente à ses extrémités. Sinon, on a un processus d'adaptation ou même de spéciation.
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Légende Figure 4. Une population initiale simple devient une "écologie" de populations sous l'influence de la "poussée évolutive". Visualisation de l'évolution en trois dimensions.
URL http://books.openedition.org/iheid/docannexe/image/3517/img-4.jpg
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Légende Figure 5. Le changement généré par le modèle inclut l'auto-transformation du système dû à la migration de personnes et aux investissements, (modèle sénégalais)
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Légende Figure 6. La théorie de la poussée évolutive mène directement à la théorie de la "causalité cumulative" de la croissance ou du déclin des régions.
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Auteur

International Ecotechnology Research Centre, Cranfield Institute of Technology, Bedford, Grande Bretagne