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LE 12 AOÛT 2022

Comment construire et utiliser des modèles causaux de systèmes

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Pete Barbrook-Johnson et Alexandra S. Penn ont récemment publié un livre important intitulé Systems Mapping, How to build and use causal models of systems. Non seulement il est excellent, mais il est également proposé en libre accès.

Mon apprentissage de la pensée systémique remonte à la fin des années 70 lorsque mon professeur Réjean Landry (Université Laval) m'a enseigné la modélisation causale et la dynamique des systèmes. Ce fut une révélation fondamentale : on pouvait explorer et exposer les rouages ??du monde social à l'aide d'outils structurés et, éventuellement, de modélisations mathématiques. Pour la préparation de mon mémoire de maîtrise, j’ai utilisé la dynamique des systèmes pour analyser l'impact de diverses politiques publiques sur le marché du logement, à l'aide d’une simulation informatique (1979). J'ai continué à utiliser la pensée causale et systémique en tant qu'évaluateur au cours des quatre décennies subséquentes.

Compte tenu de ce parcours personnel, il n'est pas surprenant que j'accueille avec enthousiasme la publication du livre de Barbrook-Johnson et Penn. Le texte commence par une description de la cartographie des systèmes et une justification de son utilisation. Il se poursuit par la présentation de sept approches de cartographie des systèmes, de la plus simple à la plus compliquée : images riches, théories du changement, diagrammes de boucles causales, cartographie participative des systèmes, cartographie cognitive floue, réseaux d’hypothèses bayésiennes et dynamique des systèmes. Dans chaque cas, Barbrook-Johnson et Penn décrivent la méthode, offrent des trucs du métier dans l'utilisation de la méthode, mettent en évidence les problèmes habituels et identifient les meilleures utilisations de l'approche. Bien que pratique dans son exposition, le livre ouvre la voie à une évaluation critique des différentes approches dans une situation donnée.

Il y a tellement de choses que les spécialistes de l’évaluation des politiques et des programmes peuvent tirer de ce texte. Après tout, la modélisation causale est au cœur de notre discipline alors que nous nous efforçons de comprendre comment les interventions traitent les problèmes, quels leviers elles poussent et lesquels devraient être ciblés, dans quelles circonstances et pour qui. Même si nous n'avons pas recours aux approches les plus structurées de la pensée causale (pour ma part, je n'ai eu qu'une seule occasion d'utiliser la dynamique des systèmes en évaluation en de nombreuses années), adopter une méthode riche pour décrypter la logique et les impacts des programmes doit être préférable à se fier à un simple modèle logique linéaire.

Benoît Gauthier


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