Une approche globale pour évaluer la résilience systémique des infrastructures critiques : perspectives de l’île caribéenne de Saint-Martin à la suite de l’ouragan Irma – Saint-Martin (France)

une introduction

Récemment, les sujets liés aux risques naturels et aux réseaux d’infrastructures critiques (IC) ont suscité un grand intérêt d’un grand nombre de chercheurs (par exemple Beckers et al., 2013 ; Francis & Bekera, 2014 ; Ouyang, 2014 ; Queste, 2004 ; Zhong et al. ., 2014). Cependant, l’IC est un sujet émergent important qui est toujours à l’étude (Fekete, 2020). En général, l’IC cartographie les réseaux/installations/actifs physiques et informatiques qui sont nécessaires au bon fonctionnement d’une société et de son économie (Gordon et Dion, 2008). Les sociétés contemporaines, dites sociétés à risque (Clarke & Beck, 1994 ; Luhmann, 1996), souffrent largement de dysfonctionnements des réseaux d’IC ​​(Pederson et al., 2006). Le dysfonctionnement peut être exacerbé voire généré par l’interdépendance des ICO (Ray, 2015). Cette dernière, répondant aux exigences de rentabilité économique (Vuillet, 2016), accroît l’impact des risques avec des aspects de leur propagation et d’amplification des risques (Laugé et al., 2013). L’interdépendance des IC, créant un « système de systèmes » / « réseau de réseaux » (Tolone et al., 2009 ; Eusgeld et al., 2011), sont donc de sérieux facteurs de risque systémique (considérés comme des menaces endogènes/inhérentes) (Fig. 1) . Une défaillance du système peut avoir plusieurs effets en aval (effet cascade/domino) sur un ou plusieurs systèmes supplémentaires (Kotzanikolaou et al., 2013 ; Der Sarkissian et al., 2020). Comme l’ont largement développé Rinaldi, Birnbaum et Kelly (2001), les corrélats peuvent être physiques, géographiques, fonctionnels, spatiaux, cybernétiques et logiques, et ainsi, les défaillances peuvent être des défaillances en cascade, croissantes et de cause commune.

Afin de réduire le risque systémique, une approche systématique est nécessaire pour atteindre la résilience du « réseau de réseaux » de CI. Pour situer la logique derrière la flexibilité systémique de l’IC, une discussion conceptuelle du terme « élasticité » est nécessaire. La « résilience » est un mot à la mode obscur dans divers cercles politiques depuis plus d’une décennie maintenant (Heinzlef et al., 2020 ; Keating & Hanger-Kopp, 2020 ; BH Walker, 2020). L’absence d’une définition traditionnelle de la « résilience » a été reconnue internationalement lors du « Sommet humanitaire mondial (WHS) 2016″. L’ambiguïté conceptuelle de ce terme réside dans le fait qu’il a parcouru un long chemin (Manyena, 2006 ; Alexander, 2013) avant d’être utilisé par la science du risque avec Torry en 1979 et d’être formellement adopté par la « Stratégie internationale des Nations Unies sur les risques de catastrophe ». (UNISDR) » dans le cadre de Hyogo 2005-2015. De plus, la flexibilité est une propriété multiforme aux multiples fondements conceptuels qui ne peut être réduite à une seule lignée étymologique. Le même terme « flexibilité » est utilisé pour désigner des capacités systémiques diamétralement opposées dans différents domaines. Cependant, l’approche de cet article sur la résilience systémique de l’IC intègre des angles plus larges et permet une visualisation complète de la résilience dans une perspective multidisciplinaire :

• L’élasticité systémique CI dépend principalement d’éléments spécifiques de l’élasticité technique.
Une conception rigoureuse de la résilience est décrite ici (Sharifi & Yamagata, 2016) et l’optimisation est l’objectif principal. Cette flexibilité axée sur l’homéostasie fait référence à un renforcement de l’infrastructure critique (résistance accrue) qui vise à prévenir les perturbations, ou lorsque la fonction est affectée, nécessite une récupération rapide à un état pré-perturbateur (Coaffee, 2008 ; Coaffee et al., 2009, 2018 ).

• La résilience systémique de l’IC combine également des éléments de résilience écologique ou de résilience écosystémique (Guenderson & Holling, 2002). La résilience environnementale, pleinement influencée par les travaux d’Herbert Simon (Grove, 2018), fait référence à la capacité de subir des chocs et de faire face et de revenir à des conditions d’équilibre pré-perturbation (Gordon, 1978).
La flexibilité fait ici référence à la capacité systémique d’absorber les chocs, de s’adapter, de changer et de se transformer en perturbations inattendues, c’est-à-dire qu’elle permet aux perturbations de se produire et utilise l’adaptation aux perturbations (Pelling, 2010) pour améliorer les performances du système (Grimm et al., 2000 ; Grimm et al., 2008). L’adaptation est une question de changement topologique (Cariolet et al., 2019b), un changement non fondamental dans la forme et la fonction d’un système qui conserve toujours son identité et son intégrité (Holling, 1973 ; Holling, 2001 ; Walker & Salt, 2006);
Walker & Salt, 2012; Grove, 2018). La résilience environnementale ne permet pas d’amélioration, car le système ne peut pas être compris avec une certitude prédictive en raison de sa complexité (Simon, 1955 ; Walker & Salt, 2012). De plus, le système a plusieurs états d’équilibre qui, plutôt qu’une optimisation, ne peuvent fournir que des résultats satisfaisants mais sous-optimaux (Holling, 1996).

• L’élasticité systémique en CI est affectée par l’élasticité économique. Cette dernière est considérée comme une capacité « collective » (Dollinger, 1990). La flexibilité systématique des IC suit le même principe pour tous les opérateurs IC coopérants, avec le soutien des gouvernements, pour atteindre la flexibilité.

• Enfin, la résilience systémique IC comprend également des aspects de résilience psychologique : pensée en termes de capacités internes à se développer selon un chemin normatif malgré les perturbations externes (Fleming & Ledogar, 2008).

Ainsi, par rapport à la résilience urbaine (Campanella, 2006 ; Comfort et al., 2010 ;
Lum, 2012; Diab, 2017) et ses propriétés systémiques (Cariolet et al., 2019a), la résilience systémique des IC est définie comme la capacité de plusieurs IC à fournir des opérations entièrement fiables dans des environnements hostiles/situations dégradées (robustesse systémique) et à récupérer rapidement (vitesse de récupération systémique). ) un niveau d’action optimal.

Alors que la faiblesse systémique de l’IC a été largement abordée (par exemple Hellström, 2007 ; Pitilakis et al., 2016 ; Grangeat, 2016 ; Tamima & Chouinard, 2017), la « résilience systémique » de l’IC a rarement été abordée dans la littérature (sur Exemple Rey, 2015). Dans des études récentes, la résilience des CI a été évaluée globalement dans le silo plutôt qu’en conjonction avec la façon dont chaque CI interagit ensemble dans le réseau global de réseaux. Cette approche au niveau du réseau unique peut rendre l’IC plus vulnérable aux défaillances en cascade (Rogers et al., 2012 ; Mostafavi, 2017 ; Helfgott, 2018). De plus, négliger le niveau systémique cache des faiblesses cachées et minimise les défaillances systémiques

(Grangeat, 2016 ; Rehak et al., 2019) et surtout sous-estime son ampleur géographique, sociale et économique. Les revues de littérature les plus récentes sur l’évaluation de la résilience des IC identifient les domaines clés qui nécessitent des progrès de recherche supplémentaires. Ces besoins, entre autres, concernent des études complémentaires portant sur : 1) la résilience urbaine en utilisant une approche systématique (novembre 2004 ; Quinault, 2014 ; Serre et Heinzlef, 2018), 2) les « interrelations entre l’interopérabilité et la propagation des dommages » pour améliorer l’ensemble du système. résilience (Cagno et al., 2011), 3) cadres intégrés qui augmentent la résilience des systèmes dans leur ensemble (Hochrainer-Stigler et al., 2020), 4) plus d’un ou deux CI simultanément pour capturer les comportements interdépendants et Il couvre une mesure systématique (Pant et al., 2018), 5) les observations et applications du monde réel par opposition aux méthodes probabilistes (Lundberg & Johansson, 2015), et 6) la flexibilité de l’IC par rapport à la communauté des opérateurs et des utilisateurs (Ouyang, 2014 ; Hosseini et al., 2016).

En réponse aux lacunes de recherche identifiées, cet article aborde le besoin urgent d’étendre le modèle de performance basé sur le réseau au niveau du réseau. En conséquence, la résilience systémique de CI est évaluée après une analyse dynamique temporelle de l’état post-Irma en mettant l’accent sur les indices de St. Martin. Ce dernier est un réseau de réseaux qui nécessite une évaluation systématique de la résilience. La modélisation de la théorie des graphes a été utilisée à cette fin, en considérant tous les items de confiance ainsi que leurs interrelations. La théorie des graphes s’est révélée être une méthode précise d’évaluation spatiale de la résilience des réseaux urbains interconnectés (Lum et al., 2013 ; Aydin et al., 2018). Plus précisément, cet article traite de la désactivation des services d’IC ​​et du suivi de leur retour à l’action, qui est l’approche la plus pertinente d’un point de vue sociétal. L’analyse des défaillances induites par les ouragans et de leurs causes sous-jacentes (qu’elles soient de nature technique, organisationnelle et/ou humaine) permettra de reconstituer les IC. Cette approche est censée approfondir la connaissance des vulnérabilités associées à l’interdépendance des infrastructures et ainsi faciliter l’évaluation de la résilience systémique. Les enseignements tirés de l’ouragan Irma peuvent fournir des recommandations qui mettent l’accent sur l’intérêt opérationnel de l’étude de la résilience au risque systémique.

Les autres sections de cet article sont organisées comme suit : la section 2 présente la zone d’étude à Saint-Martin, la section 3 présente la méthodologie adoptée, la section 4 explique et discute les résultats obtenus et la section 5 conclut cet article en révélant les principaux apports de cette travail et suggérant quelques perspectives Considération de recherche.