La plupart de nos posts incluent des diagrammes de boucles causales car certaines choses sont mieux exprimées par un modèle visuel que par des mots seuls. La pensée systémique s’intéresse aux systèmes complexes et dynamiques et à leur comportement dans le temps, ce qui nécessite un langage différent. Ce tutoriel rapide vous apprendra les bases de la lecture des diagrammes de boucles causales à travers un modèle de population.

Les diagrammes de boucles causales sont constitués de variables (choses, actions ou sentiments) reliées par des liens causaux (flèches) avec des polarités (signes + et -) et des retards (||). Ensemble, ces éléments créent des boucles de rétroaction positives et négatives qui décrivent les cercles de cause à effet qui prennent une vie propre. Sautons dans notre exemple pour rendre cela plus concret.

Modèle de population

Les deux choses qui font évoluer la Population sont les Naissances et les Décès, nous utilisons donc des flèches pour représenter ces liens de causalité. Nous savons que plus de Naissances conduisent à une plus grande Population, et moins de Naissances conduiront à une plus faible Population, toutes choses égales par ailleurs. Nous dirions que cette relation a une polarité positive, ce qui signifie que les deux variables évoluent dans la même direction : plus mène à plus, ou moins mène à moins. Nous indiquons qu’une relation causale a une polarité positive en plaçant un signe + à côté de la tête de la flèche.

Nous savons également que plus de décès entraîne une baisse de la Population, et moins de décès entraîne une augmentation de la population. Les variables évoluent dans le sens inverse, plus entraîne moins, ou moins entraîne plus, on dira donc que cette relation a une polarité négative. Nous représentons cela en étiquetant la tête de la flèche avec un signe -.

Ces liens de causalité sont vrais indépendamment, et ils sont aussi tous deux vrais en même temps. En soi, ils ne nous disent pas ce qui arrive réellement à la population. Le sens de l’évolution de la population est déterminé par celle de ces deux relations qui est dominante. Tant que les naissances dépassent les décès la population augmentera, et chaque fois que les décès dépassent les naissances, la population diminuera.

Maintenant, introduisons un certain Feedback dans le modèle. Si plus de naissances conduisent à une plus grande population, une plus grande population conduit également à plus de naissances puisque plus de personnes font plus de bébés, étant donné qu’un taux de natalité reste constant (c’est pourquoi nous disons « toutes choses égales par ailleurs », car nous ne considérons que les deux variables que nous lions lorsque nous pensons à la polarité). Par conséquent, nous traçons un lien de causalité positif de la population vers les naissances.

Ce lien forme notre première boucle de rétroaction, présentée à gauche de l’image ci-dessus. Une boucle de rétroaction est ce que nous appelons un ensemble de relations où une variable entraîne un changement dans une autre variable qui finit par entraîner un changement dans la variable initiale. Pour lire une boucle de rétroaction, vous choisissez une variable pour commencer et choisissez arbitrairement une direction – soit Plus ou Moins.

Lisons donc celle-ci en commençant par Population et Plus. Plus de population conduit à plus de naissances qui conduisent à plus de population. C’est ce qu’on appelle une boucle de rétroaction de renforcement (marquée d’un R) parce que plus de naissances aujourd’hui conduisent à plus de naissances dans le futur – les naissances renforcent les naissances. De même, une diminution des naissances entraînerait une baisse de la population, ce qui entraînerait une diminution des naissances à l’avenir ; le processus de renforcement fonctionne également dans le sens inverse. Si c’était la seule Boucle de rétroaction dans le système de la Population et que les gens ne mouraient pas, alors nous verrions une croissance exponentielle du nombre de personnes.

Nous voyons un type différent de Boucle de rétroaction lorsque nous examinons les Décès. Plus de décès aujourd’hui conduit à moins de décès à l’avenir. Cela est dû au fait que plus de décès aujourd’hui entraînera une baisse de la population, ce qui signifie que moins de personnes seront là pour mourir plus tard. Ces types de boucles sont appelés boucles de rétroaction d’équilibrage (marquées d’un B) puisque plus mène à moins ou moins mène à plus – le changement original est équilibré par un changement dans la direction opposée.

Les boucles de rétroaction prennent une vie qui leur est propre. Nous voyons un ensemble de relations qui se produisent toujours et encore générant des comportements qui se déploient dans le temps. Ces deux boucles de rétroaction peuvent provoquer quelques comportements différents basés sur le taux de natalité et l’espérance de vie – nous observerons la Population croître et augmenter toujours plus vite tant que la boucle de renforcement des Naissances domine, et se stabiliser si la boucle d’équilibre des Décès est dominante.

Notez dans l’image ci-dessus qu’il y a deux marques de hachage, || , sur les liens de causalité entre la Population et les Naissances et entre la Population et les Décès. Les marques de hachage représentent un retard, une situation où il faut du temps avant que l’effet ne se produise. Il faut du temps pour qu’un individu soit en âge d’avoir un enfant, c’est pourquoi il existe un délai entre la population et les naissances. Ce retard est plus long dans certains pays comme la Nouvelle-Zélande où la femme moyenne a des enfants à l’âge de 29 ans, alors qu’il est inférieur à 20 ans dans certains pays en développement.

Le retard dans les décès est un cas où nous voyons d’énormes différences entre divers pays. Au Japon, l’espérance de vie est de plus de 80 ans, alors qu’elle n’est que de 49 ans en Afghanistan. Les retards ont des implications importantes, alors chaque fois que vous en rencontrez un, demandez-vous « combien de temps dure ce retard ? ». Si les délais sont relativement longs, cela pourrait entraîner un retard dans la réactivité ou une incapacité à s’adapter (c’est-à-dire que vous ne pouvez tout simplement pas changer la population instantanément), tandis que si les délais sont très courts ou inexistants, le système pourrait être plus sporadique.

Le délai nécessaire pour que les gens changent d’opinion est très court chez un jeune enfant, et très long chez les adultes (certains adultes ne changent jamais leur vision du monde après un certain âge).

Un pays pauvre aux ressources limitées

Maintenant, examinons un modèle qui capture un pays pauvre aux ressources limitées ci-dessous. Pouvez-vous tracer les deux nouvelles boucles d’équilibrage et de renforcement et leur donner un sens ? Essayons !

Nous commencerons par la nouvelle boucle d’équilibrage en bas à droite. Au fur et à mesure que la population augmente, le nombre de ressources par personne diminue, et lorsque cela se produit, l’espérance de vie moyenne diminue également puisque moins de ressources signifie moins de nourriture, une économie plus faible, moins de médecins et moins d’emplois. Lorsque l’espérance de vie diminue, le taux de mortalité augmente, ce qui entraîne une baisse de la population. Cette boucle d’équilibre a du sens, mais elle n’entrera en jeu qu’étant donné que les contraintes de ressources sont un problème sérieux.

Une autre chose intéressante se joue en lien avec l’Espérance de vie dans la nouvelle boucle de renforcement en bas à gauche. Lorsque l’espérance de vie diminue et que le taux de mortalité infantile augmente, les gens peuvent désirer avoir des familles plus nombreuses. Cela conduit finalement à un plus grand nombre d’enfants dans chaque ménage, ce qui augmente la taille de la population, exacerbe les contraintes sur les ressources et diminue encore l’espérance de vie. Cette boucle de renforcement représente un cercle vicieux où les gens obtiennent essentiellement ce qu’ils veulent dans le présent au détriment de l’avenir. Ce mécanisme a-t-il un sens ? Il ne s’appliquerait certainement pas dans tous les contextes, mais dans certaines situations, on pourrait imaginer qu’une mère, s’attendant à ce que plusieurs de ses enfants meurent avant d’atteindre un âge avancé, veuille avoir plus d’enfants en prévision de décès précoces. Le modèle est vrai dans le contexte d’un ensemble prédominant de facteurs (les contraintes de ressources ont de l’importance) et de croyances (avoir beaucoup d’enfants est le meilleur moyen de s’assurer d’avoir une famille à l’avenir).

Le contexte est la clé

N’oubliez pas qu’il ne s’agit que d’un modèle démographique simplifié d’une population hypothétique. Il peut représenter certains pays plus que d’autres. Par exemple, certains diront que le lien entre les ressources et l’espérance de vie est faible tant que les progrès et les innovations technologiques nous permettent de soutenir nos habitudes de consommation sans extraire les ressources à un rythme trop élevé. Mais d’autres affirment que la technologie a ses limites, et que même les États-Unis finiront par les atteindre. Certains pensent que nous utilisons le pétrole comme si nous allions chercher de l’eau dans un puits – nous n’avons aucune idée de la quantité restante, alors nous nous comportons comme si elle était sans fond.

Le problème particulier et le contexte d’un modèle doivent toujours être clairs. Les modèles sont utilisés pour encadrer les problèmes et répondre aux questions. Ils sont des théories explicites de la raison pour laquelle quelque chose se comporte comme il le fait. Ils devraient aider à clarifier ce qui est considéré et ce qui est exclu et présenter des opportunités de suggérer des corrections et des ajouts et des améliorations.

Sommaire

Alors, la prochaine fois que vous verrez un diagramme de boucle causale :

1. Demandez quel problème cela décrit
2. Passez en revue les principales boucles de rétroaction, identifiez de quel type elles sont, et ramenez-les au processus qu’elles capturent
3. Estimez les délais pour avoir une idée de l’échelle de temps de chaque boucle de rétroaction
4. Identifiez les variables et les boucles qui sont dominantes
5. Pensez à ce qui manque

Mettez maintenant en pratique ce que vous avez appris dans ce petit quiz sur les diagrammes de boucles causales !

Pratiquez-vous à lire d’autres diagrammes en boucle causale (ou consultez la liste complète des essais avec CLD) :

• Croissance de l’industrie des smartphones
• Croissance des loyers à San Francisco
• Interdiction des avortements
• Comment la vaisselle sale s’empile

Apprenez les fondements :

• Fondations
• Archetypes
• Penser comme un modéliste

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