Un nouveau modèle d'analyse décisionnelle pour les défis de durabilité environnementale utilisant des ensembles flous mous sphériques complexes à valeurs d'intervalle

Pourquoi des choix intelligents comptent pour une planète plus verte

Les gouvernements, les entreprises et les communautés déclarent vouloir être plus « durables sur le plan environnemental », mais transformer cet objectif en choix concrets est difficile. Une ville doit‑elle d'abord investir dans un air plus propre, la protection de la faune, de meilleures pratiques agricoles ou les énergies renouvelables ? Les experts sont souvent en désaccord et leurs avis sont incertains ou incomplets. Cet article présente une nouvelle méthode mathématique pour combiner ces points de vue brouillés en classements plus clairs des options de durabilité, aidant ainsi les décideurs à choisir les actions qui apportent le plus d'avantages pour l'environnement.

Un nouvel éclairage pour des opinions floues et incertaines

Les décisions de durabilité du monde réel sont rarement assorties de nombres précis. Un expert peut dire qu'un projet est « assez bénéfique pour la qualité de l'air » ou « quelque peu risqué pour la biodiversité », sans quantifier exactement. Les outils traditionnels tels que les ensembles flous classiques ou les ensembles mous peuvent gérer une partie de la vague, mais peinent quand les avis incluent non seulement le soutien et l'opposition, mais aussi la neutralité et des plages de valeurs possibles. Les auteurs s'appuient sur des avancées récentes en mathématiques floues « sphériques » et « complexes » pour créer une description plus riche des avis d'experts, capable d'enregistrer l'intensité du soutien, de l'opposition, la neutralité ressentie et l'incertitude associée à chacune de ces évaluations.

Capturer les nuances d'accord, de doute et de désaccord

Le cœur de l'article est une structure au nom intimidant : ensembles flous mous sphériques complexes à valeurs d'intervalle. En termes simples, cette structure permet à chaque expert d'évaluer une option en utilisant trois composantes — soutien, neutralité et opposition — chacune exprimée non pas par un nombre unique mais par une plage, avec un composant « de phase » supplémentaire qui saisit des motifs subtils dans les données. Les auteurs montrent ensuite comment effectuer des opérations de base avec ces évaluations riches, comme les combiner, en moduler l'influence ou les inverser. Ces règles rendent possible l'intégration de la nouvelle structure dans des modèles décisionnels pratiques sans perdre la cohérence mathématique.

Combiner de nombreuses voix en un seul classement

Pour transformer un tableau de notes d'experts en décision, l'étude introduit deux outils d'agrégation clés : un opérateur de moyenne pondérée et un opérateur géométrique pondéré adaptés à la nouvelle structure floue. Les deux opérateurs tiennent compte de l'importance de chaque expert, de l'importance de chaque critère de durabilité et de l'incertitude de chaque jugement. La moyenne pondérée reflète mieux les vues typiques ou consensuelles, tandis que la variante géométrique met l'accent sur la force cohérente à travers les critères. Les auteurs définissent des fonctions de score et de précision qui convertissent chaque évaluation floue agrégée en un indice unique, lequel peut ensuite servir à classer les options environnementales concurrentes du plus au moins souhaitable.

Tester le modèle sur des choix de durabilité réels

Pour illustrer le fonctionnement de la méthode, les auteurs conçoivent une étude de cas avec quatre grandes options environnementales : améliorer le contrôle de l'air et de la pollution, protéger la biodiversité et les écosystèmes, améliorer les terres et l'agriculture, et développer les ressources en énergies renouvelables. Quatre experts évaluent chaque option selon quatre critères : air plus propre, sensibilisation et acceptation du public, contribution à l'économie verte et faisabilité technologique. À l'aide des nouveaux outils d'agrégation, le modèle traite toutes ces opinions tripartites basées sur des intervalles et produit des scores pour chaque option. Dans les calculs basés sur la moyenne et sur la géométrie, l'énergie renouvelable apparaît comme le choix principal, suivie des terres et de l'agriculture, de la protection de la biodiversité, et enfin du contrôle de l'air et de la pollution.

Se démarquer parmi les outils décisionnels existants

L'étude compare également son approche avec des modèles flous antérieurs qui n'intègrent ni l'incertitude par intervalle, ni la neutralité explicite, ni la flexibilité de la structure « douce » paramétrique. Ces méthodes plus anciennes peuvent encore classer des options, mais elles peinent à représenter l'ensemble du spectre d'hésitation et de conflit des experts qui apparaît dans des systèmes environnementaux complexes. En revanche, la nouvelle méthode peut modéliser simultanément le soutien, le doute et l'opposition, tout en permettant à chaque évaluation d'être une plage plutôt qu'un point unique. Cela la rend mieux adaptée aux contextes décisionnels réels où les données sont incomplètes, les experts en désaccord et les arbitrages entre objectifs sociaux, économiques et écologiques sont complexes.

Ce que cela signifie pour les décisions écologiques du monde réel

De manière accessible, l'article propose une calculatrice plus intelligente pour la durabilité. Il n'impose pas aux décideurs leurs priorités, mais leur fournit une manière transparente de fusionner de nombreux avis d'experts incertains et parfois contradictoires en un ordre clair d'options. Dans l'exemple étudié ici, ce processus met de façon répétée en avant les projets d'énergie renouvelable comme la voie la plus prometteuse, compte tenu des critères et des contributions des experts choisis. Plus largement, le cadre peut être adapté à d'autres domaines — de la gestion de l'eau à l'urbanisme — aidant les responsables à raisonner plus soigneusement sur les arbitrages environnementaux plutôt que de se fier à des approximations ou aux voix les plus fortes.

Citation: Ali, S., Kumam, P., Naveed, H. et al. A novel decision analytic model for environmental sustainability challenges using interval-valued complex spherical fuzzy soft sets. Sci Rep 16, 13052 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35366-z

Mots-clés: durabilité environnementale, prise de décision multicritère, logique floue, énergie renouvelable, agrégation d'experts