Une approche systèmes complexes des risques existentiels. A Complex Systems Approach of Existential Risks

Résumé :, La lutte contre les risques existentiels (XRs), pouvant causer l'extinction de l'humanité, est un impératif moral. Par ailleurs, les méthodes d'étude des systèmes complexes fournissent une grille de compréhension des phénomènes émergeant d'un grand nombre d'interactions non-linéaires. L'objectif de cette thèse est d'appliquer cet ensemble de méthodes à l'étude des XRs. Après avoir introduit les notions fondamentales de cette thèse, nous étudions plus précisément des modèles écologiques, puis sociaux.    Le Chapitre 1 effectue une revue des différents XRs identifiés, et présente diverses méthodes de classifications de ces risques, notamment entre risques naturels et anthropogéniques. Des méthodes d'estimations quantitatives de ces risques sont présentées, pour aboutir à une inquiétante estimation globale : les chercheurs s'accordent en général pour donner à la possibilité d'un XR d'ici 100 ans une probabilité de ~10%.  Le Chapitre 2 présente les outils et résultats majeurs de la théorie des probabilités. Alors que le théorème de la limite centrale fournit un résultat plutôt rassurant, il comporte de nombreuses hypothèses qui, une fois enlevées, laissent beaucoup moins de place à l'optimisme. En particulier, de nombreux phénomènes suivent une loi à queue lourde, et favorisent donc largement les événements de grand impact.  Le Chapitre 3 définit la notion d'agents que nous utiliserons dans le reste de la thèse. Ceux-ci sont définis par une boucle d'interaction perception-cognition-action avec leur environnement. Bien souvent, ils possèdent un objectif qui oriente leur processus cognitif. Chacune de ces composantes est l'occasion de discussions spécifiques à l'étude des XRs. En particulier pour la cognition, certains biais cognitifs peuvent être particulièrement saillants lorsque appliqués aux XRs.  Le Chapitre 4 présente une introduction aux systèmes complexes, qui incluent en particulier les écosystèmes et les réseaux de sociétés humaines. Dans ceux-ci, la non-linéarité peut mener à du chaos déterministe ou à des phénomènes de bifurcation, dont certains peuvent s'interpréter comme des effondrements du système. De plus, le nombre élevé d'interactions peut mener à des phénomènes émergeants, pouvant augmenter ou diminuer la résilience du système aux perturbations extérieures, comme la criticalité auto-organisée. Nous concluons ce chapitre en développant un modèle de système dynamique binaire sur un graphe complexe, la dynamique étant choisie avec une très grande généralité.    Le Chapitre 5 revient sur les nombreux concepts connexes à la résilience, et les couplages entre ces différentes notions.  Le Chapitre 6 s'appuie sur l'intuition d'une analogie avec des réactions chimiques pour décrire des écosystèmes simples. Ceci nous permet d'introduire naturellement certains principes d'écologie bien connus, comme celui de croissance finie dans un monde fini, d'exclusion compétitive, ou encore d'effet Allee. Enfin, nous questionnons l'utilisation de la loi d'action de masse et présentons des généralisations de celle-ci écologiquement pertinentes.  Le Chapitre 7 s'appuie sur les modèles du chapitre précédent pour introduire les systèmes généralisés de Lotka-Volterra et rappeler leurs principales propriétés théoriques. Nous développons l'un de ces modèles pour étudier analytiquement les extinctions successives dans un écosystème compétitif.    Le Chapitre 8 s'appuie sur quatre dynamiques du modèle présenté au chapitre 4, et les étend dans des modèles à base d'agents, avec à chaque fois une interprétation sociale des agents.  Le chapitre 9 souligne que la présence de possibles artefacts appelle avant toute décision à tenir compte du principe de précaution, que nous défendons à travers un modèle d'action en environnement partiellement inconnu. Les politiques d'action doivent dans tous les cas être décidées collectivement pour assurer leur équité envers tous les acteurs concernés., Jury,

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• M. David Chavalarias (Directeur de thèse), CNRS
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• M. Luke Kemp (Co-Directeur), CSER Cambridge University
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• M. José Halloy, Université Paris Cité
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• Mme Sonia Kéfi, CNRS
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• Mme Sophie Martin, INRAE
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• M. Jean-Pierre Nadal, EHESS
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• M. Julien Randon-Furling, ENS Paris-Saclay
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• M. Sabin Roman, CSER Cambridge University
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