13 - Les modèles bioéconomiques
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Parmi les pièges de l'analyse des données halieutiques, le fait que les statistiques
agrégées de capture et d'effort ne sont pas toujours établies à partir d'inventaires
exhaustifs, mais d'échantillons, n'est pas toujours bien pris en compte. A condition que
les plans d'échantillonnage soient corrects et ne changent pas trop souvent, cela ne pose
guère de problème pour la partie biologique des modèles bioéconomiques. Cependant,
lorsque ces statistiques sont combinées à celles du coût de la pêche, on peut trouver que
les revenus sont inférieurs, parfois de beaucoup, au point mort. Cela n'implique pas
nécessairement qu'il y ait fraude. Des carences dans l'échantillonnage peuvent en être la
cause : les données sur les marées documentées sont bonnes, mais manquent pour
nombre d'entre elles. Ce genre de problème pratique peut être contourné par un
traitement statistique adéquat, en utilisant par exemple des valeurs relatives comme
ratios. Ces procédures doivent être expliquées lorsque les résultats sont présentés aux
pêcheurs, pour qui les revenus et les coûts bruts sont déterminants pour la survie de
leur activité.
6. Quelques conjectures en guise de conclusion
Présenter les modèles bioéconomiques à des publics différents n'est pas chose
facile. Les biologistes pourront être intéressés par des questions dont certaines
paraîtront obscures à d'autres spécialistes. La même observation s'applique aux
économistes. Les pêcheurs s'intéressent aux aspects qui touchent directement à la
profitabilité de leur activité. C'est pourquoi on prête aux modèles un rôle didactique el
social : celui de rassembler sur des problèmes communs des individus d'expériences et
de formations différentes, pour aboutir à des résultats qui paraîtront plausibles à
beaucoup. Vue sous cet angle, l'acceptabilité est un autre critère de validité. Si le
respect des réalités de ce monde est une condition de la recherche scientifique, d'autres
facteurs, comme la plausibilité des résultats pour les utilisateurs, sont des critères de
validité, autant psychologique qu'objective. Le conteur a depuis toujours exploité
l'allégorie et la parabole dont le pouvoir de persuasion est souvent supérieur aux
démonstrations de logique pure. Peut-être faudrait-il se préoccuper de présenter les
modèles sous une forme aussi séduisante.
On a beaucoup critiqué la prévision macro-économique ces derniers temps. Ces
critiques sont souvent mal fondées dans la mesure où l'erreur quadratique moyenne des
prévisions faites par des professionnels était de l'ordre de 1 %. Ce résultat est supérieur
à celui obtenu par des critiques non qualifiés. Divers types de modèles donnent des
résultats qui concordent bien avec les données historiques ("rélro-projection").
Toutefois, les intervalles de confiance des prévisions se dégradent rapidement, à mesure
que l'horizon d'application s'éloigne. Ceci est inévitable avec les systèmes dynamiques
stochastiques. L'existence possible de phénomènes chaotiques complique beaucoup les
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Parmi les pièges de l'analyse des données halieutiques, le fait que les statistiques
agrégées de capture et d'effort ne sont pas toujours établies à partir d'inventaires
exhaustifs, mais d'échantillons, n'est pas toujours bien pris en compte. A condition que
les plans d'échantillonnage soient corrects et ne changent pas trop souvent, cela ne pose
guère de problème pour la partie biologique des modèles bioéconomiques. Cependant,
lorsque ces statistiques sont combinées à celles du coût de la pêche, on peut trouver que
les revenus sont inférieurs, parfois de beaucoup, au point mort. Cela n'implique pas
nécessairement qu'il y ait fraude. Des carences dans l'échantillonnage peuvent en être la
cause : les données sur les marées documentées sont bonnes, mais manquent pour
nombre d'entre elles. Ce genre de problème pratique peut être contourné par un
traitement statistique adéquat, en utilisant par exemple des valeurs relatives comme
ratios. Ces procédures doivent être expliquées lorsque les résultats sont présentés aux
pêcheurs, pour qui les revenus et les coûts bruts sont déterminants pour la survie de
leur activité.
6. Quelques conjectures en guise de conclusion
Présenter les modèles bioéconomiques à des publics différents n'est pas chose
facile. Les biologistes pourront être intéressés par des questions dont certaines
paraîtront obscures à d'autres spécialistes. La même observation s'applique aux
économistes. Les pêcheurs s'intéressent aux aspects qui touchent directement à la
profitabilité de leur activité. C'est pourquoi on prête aux modèles un rôle didactique el
social : celui de rassembler sur des problèmes communs des individus d'expériences et
de formations différentes, pour aboutir à des résultats qui paraîtront plausibles à
beaucoup. Vue sous cet angle, l'acceptabilité est un autre critère de validité. Si le
respect des réalités de ce monde est une condition de la recherche scientifique, d'autres
facteurs, comme la plausibilité des résultats pour les utilisateurs, sont des critères de
validité, autant psychologique qu'objective. Le conteur a depuis toujours exploité
l'allégorie et la parabole dont le pouvoir de persuasion est souvent supérieur aux
démonstrations de logique pure. Peut-être faudrait-il se préoccuper de présenter les
modèles sous une forme aussi séduisante.
On a beaucoup critiqué la prévision macro-économique ces derniers temps. Ces
critiques sont souvent mal fondées dans la mesure où l'erreur quadratique moyenne des
prévisions faites par des professionnels était de l'ordre de 1 %. Ce résultat est supérieur
à celui obtenu par des critiques non qualifiés. Divers types de modèles donnent des
résultats qui concordent bien avec les données historiques ("rélro-projection").
Toutefois, les intervalles de confiance des prévisions se dégradent rapidement, à mesure
que l'horizon d'application s'éloigne. Ceci est inévitable avec les systèmes dynamiques
stochastiques. L'existence possible de phénomènes chaotiques complique beaucoup les
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