2025 : Ambiguïté et rotation forestière optimale face à un risque de tempête.

Les tempêtes représentent un risque majeur pour les forêts, mais leur fréquence future demeure incertaine en raison de projections climatiques divergentes liées au changement climatique (la possibilité de différents scénarios climatiques futurs est la première source d’ambiguïté). Même au sein d’un scénario donné, l’estimation de cette fréquence est ambiguë, les experts proposant des quantifications différentes, ce qui crée un second niveau d’ambiguïté. Dans ce contexte ambigu, les propriétaires forestiers privés se retrouvent relativement démunis et en manquent d’informations pour prendre leurs décisions en matière de gestion forestière. Dans cet article, nous étudions l’impact de l’ambiguïté et de l’aversion à l’ambiguïté sur la gestion forestière, notamment sur l’âge optimal de coupe, en mobilisant le modèle de rotation forestière de Faustmann. Les résultats montrent qu’un propriétaire forestier privé ayant de l’aversion au risque et de l’aversion à l’ambiguïté réduit l’âge optimal de coupe en cas de risque ou d’ambiguïté de scénario, mais pas en présence d’ambiguïté de fréquence. L’âge optimal de coupe diminue avec l’aversion au risque, tandis que l’aversion à l’ambiguïté n’a aucun effet. La valeur de l’information permettant de lever ces ambiguïtés est faible, voire quasi nulle pour l’ambiguïté de fréquence. Il s’agit d’une publication reposant sur une démarche interdisciplinaire issue d’une collaboration inter-unités et inter-départements. Sur le plan méthodologique, ce travail repose sur un modèle analytique, enrichi d’une illustration numérique appliquée à un cas représentatif des forêts françaises.

Source de la photo d’illustration : © P. Deuffic,2009

Contexte en enjeux

La forêt évolue aujourd’hui dans un contexte fortement marqué par le changement climatique, dont les effets sur l’occurrence et la fréquence des événements climatiques dommageables demeurent incertains. Confrontés à cette ambiguïté — liée notamment à la difficulté de quantifier précisément les risques potentiels —, les propriétaires forestiers privés se trouvent démunis et requièrent des informations fiables pour guider leurs décisions en matière de gestion forestière. Dans ce cadre ambigu et compte tenu de l’horizon de long terme du processus, la modélisation constitue un outil pertinent pour fournir de telles informations. À ce jour, il n’existe toutefois aucun modèle de gestion forestière intégrant simultanément l’ambiguïté et l’aversion à l’ambiguïté des propriétaires forestiers privés. Tel est l’enjeu de ce travail. Il s’agit d’une publication issue d’une collaboration inter-unités au sein du département MATHNUM et inter-départements entre MATHNUM et ECOSOCIO, reposant ainsi sur une démarche pleinement interdisciplinaire. Le travail s’appuie sur un article séminal en économie forestière, que nous étendons ici à un cadre marqué par l’ambiguïté. Il s’agit plus précisément d’analyser comment déterminer une stratégie optimale de gestion forestière dans un contexte d’ambiguïté, un cadre particulièrement adapté pour examiner l’influence du changement climatique sur les décisions de gestion forestière.

Résultats

Nous étendons le cadre fondamental standard de l’économie forestière de type Faustmann à un environnement marqué par l’ambiguïté, en intégrant explicitement dans le modèle l’ambiguïté et l’aversion à l’ambiguïté du propriétaire forestier privé. Nous montrons que, dans un contexte ambigu, un propriétaire présentant à la fois une aversion au risque et une aversion à l’ambiguïté tend à réduire l’âge optimal de coupe. L’âge optimal de coupe diminue systématiquement avec l’augmentation de l’aversion au risque, tandis qu’une hausse de l’aversion à l’ambiguïté n’exerce jamais d’effet sur cet âge optimal. Sur le plan méthodologique, un tel travail s’appuie sur un modèle analytique, complété par une illustration numérique appliquée à un cas représentatif des forêts françaises.

Perspectives

Ce travail s’inscrit dans les recherches portant sur la décision en contexte de risque ou d’incertitude au sein de l’axe Agents décisionnels, et plus précisément dans les thématiques relatives à la modélisation du comportement et de la prise de décision à l’échelle collective, aux comportements individuels en situation de risque ou d’incertitude, ainsi qu’à la collecte et à l’analyse de données comportementales dans le cadre de mises en situation. Il constitue par ailleurs un support pour d’autres travaux menés au sein de l’axe, notamment la collaboration avec Régis Sabbadin autour de l’article sur l’ambiguïté et les PDM — actuellement en révision dans Environmental Modeling and Assessment («How can ambiguity influence the optimal management of a forest? An approach with Multi-Model Markov Decision Processes») — ainsi que pour la thèse d’Alexandre Lhuisset. Il illustre également l’importance des préférences individuelles dans les décisions, un aspect qui pourra être mobilisé dans les travaux menés avec Patrick Taillandier sur les simulations multi-agents visant à modéliser les comportements humains. Enfin, il a servi de base à la conception d’une expérience menée auprès de propriétaires forestiers privés sur ce thème, donnant lieu à un article actuellement en révision dans Theory and Decision, intitulé «Decisions under ambiguities and value of information: An experiment on forest management in the context of climate change » (Brunette, M., Couture, S., & Loisel, P. (2025). Decisions under ambiguities and value of information: An experiment on forest management in the context of climate change (No. 2025-41). Bureau d’Economie Théorique et Appliquée, UDS, Strasbourg.)

## Valorisation

Article dans le journal ‘Resource and Energy Economics’

Références

• P. Loisel, M. Brunette and S. Couture, Ambiguity, value of information and forest rotation decision under storm risk. Resource and Energy Economics (2025), doi: https://doi.org/10.1016/j.reseneeco.2025.101536.