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Thèse Année : 2019

From “shared diagnosis” to “shared action” : how Living Lab process can support decision-making process involving citizen for Smart City

D’un « diagnostic partagé » à « l’action partagée » : comment le mode projet Living Lab peut alimenter le processus d’aide à la décision du « faire la ville » en intégrant les citoyens pour une ville intelligente

Résumé

In the current era, Smart City projects have to deal with big social, ecological and technological challenges such as digitalization, pollution, democratic aspirations, need to be safe, etc. The higher involvement of multi-stakeholders (such as citizens, users, engineers, researchers, elected representatives, etc.) in the different phases of the projects, is one strategy enabling a variety of perspectives to be considered and thus develop a shared vision of the city. Paradoxically, the dynamic and multiple nature of stakeholders appears to be a source of complications and uncertainty in the decision-making process. Getting a consensus, which means legitimizing a group decision-making process, is often difficult to reach because the different expectations, needs and behaviours. The main hypothesis of the present research is that the consensus process could be facilitated by human and automatic tools through identifying conflicting points and following their evolution after several rounds of discussion. This study will propose a general methodology for two kinds of decision-making process supporting the negotiation between stakeholders within a Living Lab environment, an automatic control system that substitutes the facilitator’s actions and a process supervised by human facilitator. First, a methodology based on a multi-agent system is developed for automatic reaching consensus in large scale group of making decisions without facilitators and direct interaction. Then, a second methodology combining a human facilitator and ICT–based supporting tool. A proposition of multi-criteria and multi-stakeholders methodology supporting consensus reaching processes is used as decision support system tool in Smart City projects under Living Lab environment. Both Living Lab decision-making methodologies, the automatic and the supervised process, were developed, executed and validated in concrete case studies. Throughout using both methods, we can compare how different between the theoretical model and a process of experimenting decision-making tools in the real-life. The results of data analysis from experimentation provide suggestions to improve decision-making process of stakeholders with diverse objective and background in Smart City projects.
À l'ère actuelle, les projets de Smart City doivent faire face à de grands défis sociétaux, écologiques et technologiques tels que la numérisation, la pollution, les aspirations démocratiques, la nécessité d'être en sécurité, etc. L'implication accrue de multiples acteurs (citoyens, usagers, ingénieurs, chercheurs, élus, etc.) dans les différentes phases des projets, est une stratégie qui permet de prendre en compte des perspectives variées et de développer ainsi une vision partagée de la ville. Paradoxalement, la nature dynamique et multiple des intervenants semble être une source de complications et d'incertitude dans le processus décisionnel. Obtenir un consensus, entendu comme légitimer un processus décisionnel de groupe, est souvent difficile à atteindre en raison des attentes, des besoins et des comportements différents. La présente recherche pose comme hypothèse principale propose que des outils humains et automatiques pourrait faciliter le processus de consensus en identifiant les points de conflit et en suivant leur évolution après plusieurs cycles de discussion. Cette étude propose une méthodologie générale pour deux types de processus prenant en charge la négociation entre les parties prenantes dans le cadre d’un Living Lab, un système de contrôle automatique qui remplace les actions du facilitateur et un processus supervisé par un facilitateur humain. Tout d'abord, une méthodologie basée sur un système multi-agents est développée pour parvenir automatiquement à un consensus au sein d'un groupe à grande échelle de prise de décisions sans facilitateur et interaction directe. Ensuite, une deuxième méthodologie est développée en associant l’action d’un facilitateur humain et d’un outil d'appui basé sur les TIC. Enfin, une proposition de méthodologie multicritères et multi-acteurs soutenant les processus de recherche de consensus est utilisée comme outil d'aide à la décision dans les projets Smart City en mode Living Lab. Deux méthodologies de prise de décision en mode Living Lab, le processus automatique et le processus supervisé, ont été développés, exécutés et validés via des études de cas. Tout au long de l'utilisation des deux méthodes, nous pouvons comparer la différence entre le modèle théorique et un processus d'expérimentation d'outils d'aide à la décision dans la vie réelle. Les résultats de l'analyse des données issues de l'expérimentation fournissent des suggestions pour améliorer le processus de prise de décision des parties prenantes ayant des objectifs et des antécédents divers dans les projets Smart City.
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tel-02517128 , version 1 (24-03-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02517128 , version 1

Citer

Tran Thi Hoang Giang. From “shared diagnosis” to “shared action” : how Living Lab process can support decision-making process involving citizen for Smart City. Engineering Sciences [physics]. Université de Lorraine, 2019. English. ⟨NNT : 2019LORR0168⟩. ⟨tel-02517128⟩
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