Une étude dirigée par des chercheurs du Columbia Butler Ageging Center et de la Columbia Mailman School of Public Health a dévoilé un cadre pour repenser la prise de décision politique – s'inspirant de la façon dont le corps humain maintient la stabilité et la santé. Les résultats sont publiés dans complexité du NPJ.
En utilisant des simulations modélisées d'après les systèmes physiologiques, les chercheurs ont exploré comment les structures en réseau de décideurs peuvent être conçues pour équilibrer les valeurs démocratiques, l'efficacité et les limitations techniques.
« De nombreux systèmes politiques existants sont inefficaces, instables ou antidémocratiques », a déclaré Alan Cohen, Ph.D., professeur agrégé au Butler Columbia Ageging Center et chercheur principal de l'étude. « Dans nos simulations, nous avons constaté que même si aucune structure unique n'est parfaite, certains modèles de gouvernance sont clairement plus efficaces que d'autres. »
Cohen explique que le corps humain – siégeant par des milliards d'années d'évolution – oblige une puissante analogie pour l'organisation de la prise de décision complexe.
« Nos systèmes physiologiques intègrent constamment des signaux et prennent des décisions qui maintiennent l'équilibre. Nous avons appliqué une logique similaire aux structures politiques », a-t-il déclaré.
La recherche s'est concentrée sur un modèle où de petits sous-groupes interconnectés fonctionnent dans des populations plus importantes, permettant aux décisions d'émerger à travers un processus structuré ascendante. Ce modèle basé sur le réseau permet aux populations de prendre des décisions complexes efficacement tout en reflétant la volonté du groupe plus large.
« Nos résultats mettent en évidence la valeur de la prise de décision décentralisée et structurée », a noté Cohen, qui est également professeur agrégé de sciences de la santé environnementale à la Columbia Mailman School of Public Health. « La façon dont ces groupes sont organisés – et les liens entre eux – peuvent fondamentalement façonner les résultats. »
Malgré la promesse du modèle, Cohen souligne que plusieurs questions importantes demeurent: quelle est la taille des groupes de prise de décision? Comment les participants devraient-ils être sélectionnés? Combien de connexions – ou des «ponts» – devraient-ils exister entre les groupes?
« Il y a aussi une dynamique comportementale à considérer », a ajouté Cohen. « Que se passe-t-il lorsque certaines personnes dominent la discussion ou refusent de reconsidérer leurs positions? »
D'autres dimensions critiques, telles que la satisfaction du public à l'égard des décisions et le système lui-même, sont plus difficiles à intégrer dans le modèle mais sont vitales pour les applications du monde réel. Le potentiel d'innovation – comment les discussions de groupe étient de nouvelles solutions – reste également un domaine ouvert pour une étude future.
« Bien que les défis restent, nos recherches montrent qu'un système complexe et une approche de modélisation de la gouvernance offre un objectif puissant à travers lequel comprendre et améliorer la prise de décision décentralisée », a déclaré Cohen.
« Cela pourrait ouvrir la porte à des systèmes politiques plus résilients et adaptatifs à l'avenir. Cette première étude est une preuve de concept: cela montre que nous pouvons dériver des modèles de gouvernance efficace inspirés des réseaux biologiques. Les travaux futurs illumineront les meilleures façons de le faire. Compte tenu de l'état de politique actuel, je pense que nous conviendrons tous qu'il y a un besoin pressant de systèmes politiques plus robustes. »
