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Modélisations MCR

Descriptions "Bottom-Up"

Situation consensuelle (modèle 1: Situation)

Chaîne D0D1

Ordre 0

D0(G0, œ0,V0) Acteur réel 0
œ0 = Acteur réel à qualifier/observer
V0(Vg01 ,Vg02 ,Vg03 ,Vg04 ,Vg05) = Vue  à 5 'aspects' ou dimensions sémantiques ("hyperespace"):

  • Vg01 statistique (données, informations brutes),
  • Vg02 épistémique (connaissances,modèles),
  • Vg03 téléologique (objectifs),
  • Vg04 nomique (règles, lois, normes),
  • Vg05axiologique (valeurs).

à laquelle on ajoute : V(ET) vue-cadre d’espace-temps.

Ordre 1

D’où la description d’une situation réelle :
D1(G1, œ1,V1)
œ1≡{D01 , …,D0n} (n acteurs réels sélectionnés par G1 dans un horizon spatio-temporel donné)

V1≡{δ(V0i , V0j), i≠j} (une vue dont les aspects sont les différences entre les hyperespaces des acteurs, i.e. les dissonances δ ).

Chaîne D0’D1’

Ordre 0

D0’(G0’, œ0’,V0’) Acteur idéal 0'
œ0’ = Acteur idéal à estimer
V0’(Vg0'1 ,Vg0'2 ,Vg0'3 ,Vg0'4 ,Vg0'5) = Hyperespace idéal
V(ET) vue-cadre d’espace-temps.

Ordre 1

D’où la description d’une situation idéale :
D1’(G1’, œ1’,V1’)
œ1’≡{D0’1 , …, D0’p} (un ensemble de p acteurs idéals)
V1'≡{δ(V0'i , V0'j), i≠j}

Ordre 2

Les chaînes D0D1 et D0’D1’ permettent alors de construire la description d’une situation :
D2(G2, œ2,V2)
œ2≡{ D1, D1’}
V2≡{ V2a, V2b} une vue à m+2 aspects,
où :

  • V2a≡{δ(V0i , V0’i ), δ(œ11’)} (m aspects constitués par les déficits systémiques Δs (les écarts entre un acteur réel et l’acteur idéal correspondant), plus le déficit topologique Δt (la différence de composition de œ1et œ1').
  • V2b≡f( V2a, V1)≡f(Δs, Δt, δ) La vulnérabilité de la situation, fonction des déficits (systémiques et topologiques) V2a et des dissonances V1. La résilience de la situation est le contraire de la vulnérabilité.

Situation multipolaire (modèle 2: Spectre)

Chaîne θ0/iθ1/i

Ordre 0

θ0/i(G0/i, œ0/i,V0/i) Acteur réel 0/i
œ0/i = Acteur réel à qualifier/observer par l’acteur Ai observateur/estimateur
V0/i(Vg0/i1 ,Vg0/i2 ,Vg0/i3 ,Vg0/i4 ,Vg0/i5) = Hyperespace
V(ET)

Ordre 1

D’où la description d’une perspective = situation réelle observée par Ai :
θ1/i (G1/i, œ1/i,V1/i)
œ1/i≡{θ0/i1, … θ0/in} (n acteurs réels observés par Ai , décrits par θ0/i)
V1/i ≡{δ(V0/ij, V0/ik), j≠k} dissonances δ/i selon Ai

Chaîne θ0’/iθ1’/i

Ordre 0

θ0’/i(G0’/i, œ0’/i,V0’/i) Acteur idéal 0'/i
œ0’/i = Acteur idéal à estimer par Ai
V0’/i(Vg0'/i1 ,Vg0'/i2 ,Vg0'/i3 ,Vg0'/i4 ,Vg0'/i5) = Hyperespace idéal
V(ET)

Ordre 1

D’où la description d’une prospective = situation estimée idéale par Ai :
θ1’/i (G1’/i, œ1’/i,V1’/i)
œ1’/i≡{θ0’/i1, …, θ0’/ip} (un ensemble de p acteurs idéals selon Ai , décrits par θ0’/i)
V1'/i ≡{δ(V0'/ij, V0'/ik), j≠k}

Ordre 2

Le croisement des chaînes θ0/iθ1/i et θ0’/iθ1’/i mène à la description d’une situation relative (selon Ai) :
θ2/i(G2/i, œ2/i,V2/i)
œ2/i≡{θ1/i, θ1/i’}
V2/i≡{ V2a/i, V2b/i} une vue à m+2 aspects,

où :

  • V2a/i ≡{δ(V0/ij , V0’/ij ), δ(œ1/i,œ1’/i)} déficits systémiques Δs/i et topologique Δt/i selon Ai
  • V2b/i≡f(V2a/i, V1/i)≡ f(Δs/i  , Δt/i , δ/i) vulnérabilité selon Ai.

Ordre 3

Les n témoignages ou situations relatives θ2/i des n acteurs permettent de décrire une métasituation, ou Spectre de situations :
θ3(G3, œ3,V3)
œ3≡{θ2/1,…, θ2/n} n situations relatives
V3≡{V , V , V3a, V3b, V3c, V3d1 ,…, V3dn}
où les aspects sont :

  • V3α≡{δ(V0/ik , V0/jk), i≠j} les disparités systémiques Λs , définies comme les écarts entre les hyperespaces réels d’un acteur k observés par un acteur i, et par un acteur j.
  • V3β≡{δ(œ1/i, œ1/j), i≠j} les disparités topologiques Λt i.e. les différences de composition des perspectives.
  • V3a≡{δ(V0’/ik , V0’/jk), i≠j} les divergences systémiques s , définies comme les écarts entre les hyperespaces idéals d’un acteur k estimés par un acteur i, et par un acteur j.
  • V3b≡{δ(œ1’/i, œ1’/j), i≠j} les divergences topologiques t i.e. les différences de composition des prospectives.
  • V3c≡f(V, V ,V3a, V3b)≡f(Λs , Λt , s , t) est la conflictualité de la situation, fonction de l’ensemble des divergences et des disparités.
  • V3di Puissance de l’acteur i sur le spectre de situations, définie comme sa capacité à imposer sa prospective θ1’/i.
 

Situation complexe (modèle 3: matrice spectrale)

Ordre 4

Θ4(G4, œ4,V4) matrice spectrale
œ4≡{θ3/1,…, θ3/m} m spectres de situations situations relatives perçus par m analystes.

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Modélisations MCR Infocindyniques de Pascal Cohet -27/01/2013- est mis à disposition selon les termes de la licence Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale 3.0 non transposé.