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Résilience ou robustesse

La résilience est partout. Villes résilientes, territoires résilients, agriculture résiliente, l'adjectif s'est glissé dans les plans, les appels à projets et les discours officiels au point de sembler aller de soi. Or ce mot dit quelque chose de précis, et ce qu'il dit ne satisfait pas toujours. Parler de résilience, c'est décrire un système qui encaisse un choc et se remet ; c'est déjà accepter le choc comme donné. La robustesse, en revanche, déplace l'attention vers la capacité à tenir dans la durée, au sein d'un monde devenu instable. Le choix entre ces deux mots engage une manière de concevoir les systèmes de l'eau que le climat qui vient met à l'épreuve.

Origines et sens

La résilience est d'abord un concept d'écologie. Holling (1973) l'introduit pour désigner la capacité d'un écosystème à absorber une perturbation tout en conservant ses fonctions, sa structure et son identité. Il distingue deux acceptions qui n'ont cessé de se confondre depuis, une résilience d'ingénierie, mesurée par la vitesse de retour à l'équilibre après le choc, et une résilience écologique, mesurée par l'ampleur de la perturbation qu'un système peut absorber avant de basculer dans un autre état. Cette distinction, reprise par Folke (2006) et par Walker et al. (2004) dans leur cadre de la panarchie, est restée largement confinée à la littérature scientifique, tandis que la vulgarisation n'en retenait qu'une seule idée : se relever.

« Resilience is the capacity of a system to absorb disturbance and reorganize while undergoing change so as to still retain essentially the same function, structure, identity, and feedbacks. » Du champ de l'écologie, le mot a migré vers la psychologie, où il a désigné la capacité d'une personne à se reconstruire après un traumatisme, puis vers le langage courant et vers les politiques publiques, où il s'emploie désormais pour à peu près tout ce qui doit « tenir le choc ». Cette diffusion large a un revers, plus le mot circule, moins il dit, et plus il devient difficile de savoir quelle capacité exacte il désigne.

La robustesse suit un autre chemin. En biologie, elle désigne la capacité d'un système vivant à se maintenir fonctionnel dans des conditions qui fluctuent, non pas en encaissant puis en se remettant, mais en continuant simplement de fonctionner sans que l'écart le fasse basculer. Le biologiste Olivier Hamant, directeur de recherche à l'INRAE, en a fait le cœur d'un essai bref et discuté, Antidote au culte de la performance. La robustesse du vivant (Tracts n°50, Gallimard, 2023). Sa thèse tient en une inversion, ce que la performance tient pour du gaspillage est précisément ce qui rend le vivant robuste.

« La nature n'est ni efficace (elle n'a pas d'objectif) ni efficiente (elle gâche énormément de ressources). C'est même tout l'inverse. Ses caractéristiques, ce sont plutôt la redondance, la répétition, le gaspillage, la perte de temps, la sous-optimisation. » La robustesse, chez Hamant, repose ainsi sur des propriétés que l'optimisation cherche d'ordinaire à supprimer, la redondance, l'hétérogénéité, la lenteur, une part d'incohérence et de jeu dans les rouages. Un système optimisé pour une condition donnée est performant tant que cette condition dure, et fragile dès qu'elle change. Un système robuste, moins performant à chaque instant, se maintient à travers la variabilité parce qu'il conserve des marges.

Discussion

La critique adressée à la résilience ne vient pas des ingénieurs mais des sciences sociales, et elle est ancienne. Walker et Cooper (2011) montrent comment le concept, né en écologie, a essaimé dans la gestion des risques, la finance et la sécurité, jusqu'à devenir un mot d'ordre dont l'affinité avec les logiques néolibérales n'est pas fortuite. Le reproche central est que la résilience invite à s'adapter au choc plutôt qu'à en prévenir la cause. Un discours de la résilience tend à transférer la charge de l'adaptation vers les individus et les collectivités locales, sommés d'encaisser et de rebondir, pendant que les causes structurelles restent hors du champ. En ce sens, dire d'un territoire qu'il doit devenir résilient, c'est parfois déjà renoncer à agir sur ce qui le menace, et traiter le désordre à venir comme un donné auquel il faudrait se plier.

Ce glissement n'est pas propre à l'eau, mais il l'atteint. Annoncer des villes résilientes face aux inondations peut revenir à préparer les habitantes et les habitants à vivre avec des débordements plus fréquents, sans interroger l'imperméabilisation, l'urbanisation des zones exposées ou le sous-dimensionnement des réseaux qui les produisent. La résilience décrit alors la capacité à se remettre d'un dommage que d'autres choix auraient pu éviter.

La robustesse déplace la question. Elle ne demande pas comment se remettre du choc, mais comment tenir dans un monde où les conditions ne cessent de varier, sans attendre le choc pour s'en préoccuper. Le déplacement a un prix, que Hamant assume, il faut renoncer à la performance, accepter des marges, de la redondance, une part de lenteur et de sous-optimalité que la recherche de l'efficacité maximale bannit.

« l'important c'étaient surtout les interactions, l'hétérogénéité, les inefficacités, les lenteurs, les délais. » Les deux notions ne sont pas exclusives, et la littérature technique les traite d'ailleurs comme distinctes et complémentaires. Casal-Campos et al. (2018) distinguent, pour les systèmes de drainage urbain, la fiabilité (le système fonctionne-t-il comme prévu ?), la robustesse (fonctionne-t-il quels que soient les futurs ?) et la résilience (récupère-t-il après avoir été dépassé ?). Un même quartier peut être robuste sur un large éventail de pluies et résilient lorsqu'un événement extrême le dépasse malgré tout. La controverse n'oppose donc pas deux propriétés physiques ; elle oppose deux mots et deux manières de cadrer un problème, l'un qui met l'accent sur la récupération après le dommage, l'autre sur le maintien en amont dans l'instabilité.

L'horizon que le dimensionnement classique ne voit pas

Il y a une dimension plus technique, et peut-être plus décisive, que le débat sur la résilience laisse généralement de côté : la question de la stationnarité des pluies et des conséquences qu'elle a sur la manière de chiffrer le risque.

Toute la chaîne de dimensionnement hydraulique repose sur les courbes intensité-durée-fréquence (IDF), qui sont des ajustements statistiques sur des séries pluviométriques historiques de trente à cinquante ans. Ces courbes supposent que le climat passé est représentatif du climat futur sur la durée de vie de l'ouvrage, c'est-à-dire que la distribution des pluies extrêmes ne change pas dans le temps. C'est l'hypothèse de stationnarité, jamais nommée explicitement pendant un siècle d'ingénierie hydraulique, parce qu'elle allait de soi. Milly et al. (2008) ont rompu ce silence dans Science avec un article d'une seule page : « Stationarity is dead: Whither water management? ». L'argument tient en trois phrases, le changement climatique a fondamentalement altéré le cycle hydrologique, les séries historiques ne sont plus représentatives du futur, et plus de 500 milliards de dollars d'investissements annuels en infrastructures reposent sur un paradigme obsolète.

« Stationarity — the idea that natural systems fluctuate within an unchanging envelope of variability — is dead, and should no longer serve as a central, default assumption in water-resource risk assessment and planning. » La riposte n'a pas tardé : Montanari et Koutsoyiannis (2014) ont répliqué que la stationnarité comme outil probabiliste reste indispensable à toute inférence statistique, et que beaucoup de tendances détectées dans les séries hydrologiques reflètent la variabilité naturelle longue plutôt qu'un signal climatique anthropique. Serinaldi et Kilsby (2015) ont ajouté l'argument statistique : sur trente à cinquante ans de données, l'incertitude d'échantillonnage est si grande qu'elle masque tout signal de non-stationnarité dans les queues de distribution, là précisément où le changement climatique est censé agir. Ce débat n'est pas clos, mais les positions pragmatiques convergent : l'incertitude est trop grande pour conclure à la stationnarité ou à son contraire, et c'est précisément pour cela que le cadre de dimensionnement doit changer.

Le premier changement concerne la manière de communiquer le risque. La période de retour, notion centrale du dimensionnement, souffre d'une confusion fréquente : dire qu'un ouvrage est « dimensionné pour la pluie centennale » laisse entendre qu'il ne sera pas sollicité avant cent ans. En réalité, la probabilité qu'un événement de période de retour T survienne au moins une fois pendant une durée de vie n est :

P = 1 - (1 - 1/T)^n

Un réseau calé sur la pluie décennale a 96 % de chances d'être dépassé au moins une fois en trente ans. Un ouvrage dimensionné pour la crue centennale a 26 % de chances d'être dépassé en trente ans et 63 % en cent ans. Rootzén et Katz (2013) et Salas et Obeysekera (2014) proposent de reformuler le dimensionnement directement en termes de probabilité de défaillance sur la durée de vie, sans supposer que la probabilité de dépassement annuelle est constante. Serinaldi et Kilsby (2015) vont dans le même sens en recommandant explicitement d'abandonner la période de retour au profit du risque cumulé sur la durée de vie.

Le second changement concerne les ordres de grandeur. Sous changement climatique, la probabilité de dépassement annuelle n'est plus constante : elle croît dans le temps. Cheng et AghaKouchak (2014) montrent que l'hypothèse stationnaire peut sous-estimer les précipitations extrêmes de dimensionnement jusqu'à 60 %. Willems (2013) démontre sur la longue série d'Uccle (1898 à aujourd'hui) qu'un réseau dimensionné pour T = 20 ans en Belgique pourrait fonctionner à T = 5 ans effectif d'ici la fin du siècle. Lenderink et al. (2011) identifient pour les Pays-Bas un scaling super-Clausius-Clapeyron : les pluies convectives courtes, celles qui causent les inondations par ruissellement urbain, suivent non pas 7 % d'intensité supplémentaire par degré de réchauffement mais 14 %, parce que la physique des nuages convectifs amplifie l'effet thermodynamique de base. Martel et al. (2021) confirment que les événements de courte durée et de longue période de retour verront les augmentations les plus fortes.

Tout cela n'est pas une abstraction. En France, en 2026, aucun facteur climatique officiel n'est intégré dans les normes de dimensionnement des ouvrages hydrauliques urbains, alors que le Danemark impose des majorations de +20 à +40 % depuis 2013 et que le Royaume-Uni recommande des facteurs similaires depuis 2016. Ce retard dit quelque chose de la manière dont le risque est pensé : non en termes de probabilité de défaillance sur la durée de vie d'un ouvrage, mais en termes de conformité à une norme calée sur un passé qui n'est plus représentatif.

C'est ici que le lien avec la robustesse devient concret. Un système qui raisonne en probabilité de défaillance sur la durée de vie, qui intègre explicitement l'incertitude sur le climat futur, qui accepte que la pluie de dimensionnement unique n'existe pas, est structurellement obligé de concevoir avec des marges, de la redondance et de la réversibilité. Il ne peut pas optimiser pour un scénario unique sans se condamner à être fragile hors de lui. La robustesse n'est pas une posture philosophique ; elle est la conséquence logique d'une analyse honnête du risque sous non-stationnarité.

Le mot retenu, et pourquoi

C'est le mot robustesse qui sera employé ici. Viser des systèmes de l'eau robustes plutôt que résilients, c'est un choix qui n'est pas seulement de vocabulaire.

Viser la robustesse, pour les eaux pluviales, c'est concevoir des dispositifs qui fonctionnent correctement sur toute la gamme des pluies qu'un climat déréglé peut produire, y compris en temps sec, sans avoir à être redimensionnés à chaque révision des projections. C'est accepter des marges, de la redondance et une certaine sous-optimalité, là où l'ingénierie a longtemps cherché l'ouvrage juste dimensionné pour une pluie de projet unique, optimal pour ce scénario et fragile hors de lui. Un réseau enterré calé sur une pluie décennale historique est performant tant que le climat ressemble à celui d'hier ; il devient insuffisant dès que les intensités augmentent, et la littérature récente estime cette augmentation à quinze ou trente pour cent aux horizons 2050 et 2080 selon les régions et les scénarios (Martel et al., 2021 ; Arnbjerg-Nielsen et al., 2013). La gestion à la source des eaux pluviales, elle, est structurellement plus robuste, parce qu'elle distribue le risque dans l'espace, combine plusieurs mécanismes (infiltration, rétention, évapotranspiration) qui fonctionnent y compris en temps sec, et peut se compléter par phases plutôt que se figer dans un dimensionnement unique.

Préférer robustesse, c'est aussi refuser le pli que la résilience installe. Un système de l'eau décrit comme résilient se place après le débordement, dans la logique du retour à la normale. Un système robuste se conçoit avant, autour de marges qui évitent le basculement. La variabilité n'y est pas un choc dont il faudrait se remettre, mais la condition ordinaire d'un monde qui ne sera plus stable, à laquelle il faut tenir. Face à un climat dont l'instabilité est désormais la norme, c'est ce cadrage, nous semble-t-il, qui permet encore de tenir une ligne de conception cohérente.

Une réserve s'impose toutefois. La robustesse peut à son tour se vider si elle devient un simple label, comme la résilience l'est déjà largement devenue. Le mot ne vaut que par ce qu'il engage concrètement : des marges assumées, une redondance financée, un renoncement à optimiser à tout prix. Sans cela, ce ne serait qu'une résilience rebaptisée.

Bibliographie

  • Arnbjerg-Nielsen, K. (2012). « Quantification of climate change effects on extreme precipitation used for high resolution hydrologic design ». Urban Water Journal, 9(2), 57-65. DOI : 10.1080/1573062X.2011.630091.
  • Arnbjerg-Nielsen, K., Willems, P., Olsson, J. et al. (2013). « Impacts of climate change on rainfall extremes and urban drainage systems: a review ». Water Science & Technology, 68(1), 16-28. DOI : 10.2166/wst.2013.251.
  • Casal-Campos, A., Sadr, S. M. K., Fu, G. & Butler, D. (2018). « Reliable, Resilient and Sustainable Urban Drainage Systems: An Analysis of Robustness under Deep Uncertainty ». Environmental Science & Technology, 52(16), 9008-9021. DOI : 10.1021/acs.est.8b01193.
  • Cheng, L. & AghaKouchak, A. (2014). « Nonstationary precipitation intensity-duration-frequency curves for infrastructure design in a changing climate ». Scientific Reports, 4, 7093. DOI : 10.1038/srep07093.
  • Folke, C. (2006). « Resilience: The emergence of a perspective for social-ecological systems analyses ». Global Environmental Change, 16(3), 253-267. DOI : 10.1016/j.gloenvcha.2006.04.002.
  • Hamant, O. (2023). Antidote au culte de la performance. La robustesse du vivant. Tracts n°50, Gallimard.
  • « Grandir sans s'agrandir » (entretien avec Olivier Hamant), Médor, n°34, printemps 2024 (libre accès, verbatims cités).
  • Holling, C. S. (1973). « Resilience and stability of ecological systems ». Annual Review of Ecology and Systematics, 4, 1-23.
  • Lenderink, G., Mok, H. Y., Lee, T. C. & van Oldenborgh, G. J. (2011). « Scaling and trends of hourly precipitation extremes in two different climate zones — Hong Kong and the Netherlands ». Hydrology and Earth System Sciences, 15, 3033-3041. DOI : 10.5194/hess-15-3033-2011.
  • Martel, J.-L., Brissette, F., Lucas-Picher, P., Troin, M. & Arsenault, R. (2021). « Climate change and rainfall intensity-duration-frequency curves: Overview of science and guidelines for adaptation ». Journal of Hydrologic Engineering, 26(10). DOI : 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0002122.
  • Milly, P. C. D. et al. (2008). « Stationarity is dead: Whither water management? ». Science, 319, 573-574. DOI : 10.1126/science.1151915.
  • Montanari, A. & Koutsoyiannis, D. (2014). « Modeling and mitigating natural hazards: Stationarity is immortal! ». Water Resources Research, 50, 9748-9756. DOI : 10.1002/2014WR016092.
  • Rootzén, H. & Katz, R. W. (2013). « Design life level: Quantifying risk in a changing climate ». Water Resources Research, 49, 5964-5972. DOI : 10.1002/wrcr.20425.
  • Salas, J. D. & Obeysekera, J. (2014). « Revisiting the concepts of return period and risk for nonstationary hydrologic extreme events ». Journal of Hydrologic Engineering, 19(3), 554-568. DOI : 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000820.
  • Serinaldi, F. & Kilsby, C. G. (2015a). « Stationarity is undead: Uncertainty dominates the distribution of extremes ». Advances in Water Resources, 77, 17-36. DOI : 10.1016/j.advwatres.2014.12.013.
  • Serinaldi, F. & Kilsby, C. G. (2015b). « Dismissing return periods! ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 29, 1179-1189. DOI : 10.1007/s00477-014-0916-1.
  • Walker, B., Holling, C. S., Carpenter, S. R. & Kinzig, A. (2004). « Resilience, adaptability and transformability in social-ecological systems ». Ecology and Society, 9(2), 5.
  • Walker, J. & Cooper, M. (2011). « Genealogies of resilience: From systems ecology to the political economy of crisis adaptation ». Security Dialogue, 42(2), 143-160. DOI : 10.1177/0967010611399616.
  • Willems, P. (2013). « Revision of urban drainage design rules after assessment of climate change impacts on precipitation extremes at Uccle, Belgium ». Journal of Hydrology, 496, 166-177. DOI : 10.1016/j.jhydrol.2013.05.037.

Voir aussi