8. ANALYSE DE SENSIBILITÉ – 145
LES LIENS ENTRE LES POLITIQUES AGRICOLES ET LEURS EFFETS SUR L’ENVIRONNEMENT - OCDE 2010
Chapitre 8
Analyse de sensibilité
L’analyse des politiques, en testant l’impact de diverses situations envisageables,
permet de se faire une idée des effets de différents instruments d’action. Ces instruments
ont été examinés dans les différentes études de cas réalisées avec le SAPIM, ainsi que
dans le chapitre consacré à l’analyse comparative. Le présent chapitre traite des méthodes
d’évaluation, par une analyse de sensibilité, de la validité des résultats obtenus.
L’analyse de sensibilité est importante pour formuler des recommandations à
l’attention des décideurs. Elle permet de savoir dans quelle mesure l’analyse est crédible,
dans quelle mesure elle résiste à différentes hypothèses, etc. En principe, l’analyse de
sensibilité est l’application d’une idée simple : changer une hypothèse ou un paramètre du
modèle et observer l’effet. Plus le modèle est complexe (c’est-à-dire plus grand est le
nombre d’hypothèses et de paramètres), plus il est difficile de tester systématiquement
toutes les combinaisons possibles. L’analyse de sensibilité peut être classée dans deux
catégories : 1) sensibilité aux valeurs des paramètres, et 2) sensibilité aux principales
hypothèses.
Analyse de sensibilité des paramètres du modèle
Pannell (1997) propose diverses méthodes systématiques pour évaluer l’incertitude
des paramètres du modèle. La méthode la plus complète (celle consistant à tester toutes
les situations possibles) est très intensive en ressources. D’un autre côté, une méthode
simple judicieusement choisie peut tout de même être encore assez raisonnablement
systématique et fournir les principaux éclairages que la méthode la plus systématique
aurait permis d’obtenir. Pannell présente cette méthode “simple” comme suit :
• choisir les paramètres devant varier. Définir pour chaque paramètre une amplitude
de variation qui soit réaliste ;
• procéder pour chaque paramètre à une analyse de sensibilité séparée, en utilisant
deux valeurs du paramètre (max et min) ;
• caractériser le paramètre principal par un indice de sensibilité
max
min
(
)
SI D
D
=
où max
D est le résultat pour la valeur maximum du paramètre et min
D le résultat pour la valeur
minimum.
• Écrire les résultats. Pour chaque variable de décision essentielle, calculer les
valeurs de l’indice de sensibilité (IS) pour tous les paramètres, et les classer en
fonction de leur valeur absolue. Ces résultats pourront être présentés directement
ou utilisés pour décider quels paramètres doivent être examinés dans les graphes
et les tableaux (par exemple, diagrammes en toile d’araignée). Cela permet aux
LES LIENS ENTRE LES POLITIQUES AGRICOLES ET LEURS EFFETS SUR L’ENVIRONNEMENT - OCDE 2010
Chapitre 8
Analyse de sensibilité
L’analyse des politiques, en testant l’impact de diverses situations envisageables,
permet de se faire une idée des effets de différents instruments d’action. Ces instruments
ont été examinés dans les différentes études de cas réalisées avec le SAPIM, ainsi que
dans le chapitre consacré à l’analyse comparative. Le présent chapitre traite des méthodes
d’évaluation, par une analyse de sensibilité, de la validité des résultats obtenus.
L’analyse de sensibilité est importante pour formuler des recommandations à
l’attention des décideurs. Elle permet de savoir dans quelle mesure l’analyse est crédible,
dans quelle mesure elle résiste à différentes hypothèses, etc. En principe, l’analyse de
sensibilité est l’application d’une idée simple : changer une hypothèse ou un paramètre du
modèle et observer l’effet. Plus le modèle est complexe (c’est-à-dire plus grand est le
nombre d’hypothèses et de paramètres), plus il est difficile de tester systématiquement
toutes les combinaisons possibles. L’analyse de sensibilité peut être classée dans deux
catégories : 1) sensibilité aux valeurs des paramètres, et 2) sensibilité aux principales
hypothèses.
Analyse de sensibilité des paramètres du modèle
Pannell (1997) propose diverses méthodes systématiques pour évaluer l’incertitude
des paramètres du modèle. La méthode la plus complète (celle consistant à tester toutes
les situations possibles) est très intensive en ressources. D’un autre côté, une méthode
simple judicieusement choisie peut tout de même être encore assez raisonnablement
systématique et fournir les principaux éclairages que la méthode la plus systématique
aurait permis d’obtenir. Pannell présente cette méthode “simple” comme suit :
• choisir les paramètres devant varier. Définir pour chaque paramètre une amplitude
de variation qui soit réaliste ;
• procéder pour chaque paramètre à une analyse de sensibilité séparée, en utilisant
deux valeurs du paramètre (max et min) ;
• caractériser le paramètre principal par un indice de sensibilité
max
min
(
)
SI D
D
=
où max
D est le résultat pour la valeur maximum du paramètre et min
D le résultat pour la valeur
minimum.
• Écrire les résultats. Pour chaque variable de décision essentielle, calculer les
valeurs de l’indice de sensibilité (IS) pour tous les paramètres, et les classer en
fonction de leur valeur absolue. Ces résultats pourront être présentés directement
ou utilisés pour décider quels paramètres doivent être examinés dans les graphes
et les tableaux (par exemple, diagrammes en toile d’araignée). Cela permet aux