3.2 Outils d'aide à la décision
Au cours des dernières décennies, les
méthodes d'analyse multicritère ont été largement
intégrées au sein des systèmes d'informations
géographiques au service de la prise de décision pour
l'énergie éolienne [Miller et Li, 2014]. Les capacités
analytiques des SIG les différencient des autres logiciels
cartographiques numériques [Chakhar, 2006]. Plusieurs exemples dans la
littérature traitent la combinaison entre SIG et AMCD. L'AMCD consiste
à associer des facteurs à des normes sociales, économiques
et écologiques selon une certaine hiérarchisation et les SIG
ajoutent une notion spatiale pour produire une carte décisionnelle
montrant les sites les plus potentiels à l'implantation
d'éoliennes [Gigoviæ et al., 2017].
Les méthodes de l'AMCD les plus citées sont la
méthode ELimination et Choix Traduisant la REalité
(ELECTRE), Preference Ranking Organization Method Enrichment
Evaluation (PROMETHEE), Analytic Hierarchy Process (AHP),
Analytic Network Process (ANP), Ordered Weighted Averaging (OWA),
VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) et
Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution
(TOPSIS) [Sánchez-Lozano et al., 2016 ; Villacreses et
al., 2017].
Les zones de contraintes où il est strictement interdit
d'implanter des éoliennes sont exclues dès le début des
études [Atici et al., 2015 ; Noorollahi et al., 2016 ;
Gigoviæ et al., 2017], soit par la méthode Fuzzy
[Latinopoulos et Kechagia, 2015], soit par la méthode Booléenne
[Latinopoulos et Kechagia, 2015 ; Jahangiri et al., 2016]. La
méthode Fuzzy consiste à reclasser
26
les facteurs en des degrés de satisfaction allant de 0
à 1. La Booléenne est une méthode binaire pour mettre
à 1 les sites à fort potentiel éolien et à 0 les
autres sites. Atici et al. ont comparé les méthodes
ELECTRE III, ELECTRE-TRI et SMAA-TRI [Atici et al., 2015]. Ce sont des
méthodes dérivées de ELimination and Choice Expressing
REality (ELECTRE). Ces dernières consistent à
éliminer à la fois les seuils de contraintes et à
attribuer aux facteurs un poids relatif.
Pour combiner les facteurs économiques, sociaux et
environnementaux, Baban et Parry [2001] ont testé deux méthodes.
Tout d'abord, ils ont standardisé les facteurs en un même nombre
de classes. La première méthode consiste à superposer les
facteurs avec des poids égaux, et la deuxième, à les
combiner avec des poids différents. Leurs résultats favorisent la
deuxième méthode [Baban et Parry, 2001].
Le poids des facteurs, pour Vasquez et al.
[2011], est calculé à partir d'entretiens avec
différents acteurs et professionnels. Ils ont estimé leurs scores
d'après des normes politiques, environnementales, économiques,
etc. [Vazquez et al., 2011]. Latinopoulos et Kechagia, [2015],
Sánchez-Lozano et al., [2016], Chaouachi et al.,
[2017] et Villacreses et al., [2017], ont évalué les
poids des critères par la méthode de l'analyse
multicritère AHP, c'est la méthode la plus utilisée dans
les études. Elle consiste à hiérarchiser les
critères par une comparaison matricielle. Sánchez-Lozano et
al. [2016] ont combiné la méthode AHP et la méthode
TOPSIS dont le but est de classer les sites en ordre de
préférence par des coefficients variants de 0 à 1.
Gigoviæ et al. [2017] ont évalué
les poids des facteurs par les méthodes de préférence
Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) et Analytic
Network Process (ANP). L'ANP est une dérivée de la
méthode AHP. Elle est avantagée par la précision dans le
calcul des poids des critères [Büyüközkan et
Güleryüz, 2016].
Et enfin, pour combiner les critères, les trois
méthodes les plus fréquentes sont Weighted Linear
Combination (WLC) [Latinopoulos et Kechagia, 2015 ; Gigoviæ et
al., 2017], Weighted Index Overlay (WIO) [Noorollahi et
al., 2016], Ordered Weighted Averaging (OWA) [Aydin et
al., 2010]. Les cartes thématiques doivent être d'abord
standardisées en un même nombre de classes pour les trois
méthodes. La différence entre les méthodes est que l'OWA
étudie deux variables, l'ordre d'importance du facteur et son poids.
Cette méthode est utilisée en couplage avec l'approche Fuzzy. Le
WLC et WIO établissent la carte décisionnelle en utilisant juste
le poids des facteurs [Ibid.].
Notre étude vise à déterminer la
potentialité de l'énergie éolienne au Liban, nous suivrons
la méthodologie suivante dans notre étude : nous appliquerons une
approche multicritère dans les SIG en utilisant la méthode
Booléenne pour supprimer les contraintes et nous utiliserons ensuite
l'AHP pour évaluer les sites potentiellement aptes à
l'implantation d'un parc éolien au Liban. Les caractéristiques
particulières des SIG et AMCD se complètent. Elles constituent
une analyse systématique et rationnelle. Le SIG a de grandes
capacités de manipulation, de stockage, de gestion, d'analyse et de
visualisation de données géospatiales, alors que le AMCD fournit
une collection de procédures, techniques et algorithmes pour
résoudre des complexités dans la prise de décision,
l'évaluation et la hiérarchisation des facteurs [Gamboa et Munda,
2007 ; Gigoviæ et al., 2017]. Le couplage entre SIG et l'AMCD va
permettre de répondre à la problématique de notre
étude.
27
Le système actuel de gestion de
l'électricité au Liban semble défaillant sur plusieurs
points. Il témoigne de problème de corruption, politisation,
absence de solution radicale, fraude, etc. Cela risque de s'aggraver avec le
temps, avec des répercussions négatives non seulement sur la vie
quotidienne mais sur la croissance du pays. Les autorités publiques
suggèrent des barges et des centrales thermiques sous le prétexte
d'assurer rapidement l'électricité. Notre étude souhaite
fournir, dans son champ de compétence, une assistance durable à
l'électrification au Liban. Nous suggérons de produire de
l'électricité par l'énergie éolienne. L'approche
multicritère et les SIG contribueront à avancer vers l'objectif
de notre travail, celui d'élaborer une méthode pour la
prospection d'espaces adaptés à installer des
aérogénérateurs.
29
| 
