Figure tirée de l'article de Lewis et al. (2003). Utilisation de l'analyse spatiale et des techniques SIG pour redéfinir le zonage du parc marin de la Grande Barrière de Corail.
Lewis et al. (2003)
Utilisation et limites des systèmes/outils d'aide à la décision
Diagramme montrant l'un des résultats "finaux" de Marxan (A) dans la RGO, qui répond aux principes de planification, et la différence avec le projet de plan (B) et le plan de zonage final (C), qui ont tous deux dû prendre en compte d'autres données soc...
Pressey et al.2012
Les systèmes d'aide à la décision (DSS) ou les outils analytiques, tels que Marxan ou SeaSketch, sont souvent présentés comme une condition préalable à une planification efficace de l'espace marin, en fournissant une solution rapide et fiable à un problème de planification. Il est naturel pour les utilisateurs de DSS d'espérer que l'utilisation du DSS produira "la réponse" et fournira donc la solution à leur problème de planification. Le plus souvent, les DSS produisent des résultats simplistes qui doivent être modifiés à l'aide d'autres méthodes de planification. Tous les outils DSS ont des limites et ne peuvent pas compenser les données manquantes ou incomplètes. Ils peuvent produire des effets secondaires inattendus et sont souvent incapables de répondre à la complexité des problèmes de planification du monde réel. Les résultats de la planification ont peu de valeur pratique si les valeurs sociales, culturelles et économiques ne sont pas prises en compte - cependant, il est rare que ces données soient facilement disponibles sous une forme modifiable par un DSS ou à une résolution spatiale appropriée. Dans la GBR, le DSS a généré une "empreinte" de diverses options de zones "sans prélèvement", mais il ne pouvait pas prendre en compte les huit types de zones, de sorte que d'autres méthodes de planification ont dû être appliquées. Cependant, le véritable avantage était la capacité de générer des métriques pour informer le développement du meilleur réseau possible de zones d'interdiction de pêche.
Marxan a été développé par l'Université du Queensland en tant que version modifiée de SPEXAN pour répondre aux besoins de la GBRMPA pendant le programme des zones représentatives et le développement du plan de zonage de 2003. Les images ci-dessous montrent que Marxan n'a pas produit le réseau de zonage final dans la GBR, mais qu'il a fourni une aide à la décision inestimable grâce à la comptabilisation a posteriori de diverses options, permettant une évaluation rapide des implications de chaque option en termes de chacun des objectifs de planification.
En réalité, un DSS ne peut pas entreprendre les ajustements à petite échelle et les compromis politiques qui se produisent inévitablement dans les phases finales de la planification, de sorte qu'il ne peut jamais produire la solution pragmatique finale pour toute tâche de planification. Voici quelques-unes des lacunes des systèmes d'information de gestion :
- Certaines informations relatives à la planification, en particulier les données socio-économiques, ne peuvent pas être facilement intégrées dans un système d'information de gestion.
- Bien qu'un DSS puisse générer une "solution", celle-ci est inévitablement affinée si/quand des valeurs socio-économiques sont introduites. Ces valeurs ne sont souvent pas représentées dans les données, alors qu'elles font souvent partie des valeurs les plus fondamentales pour un résultat socialement acceptable.
- Des données médiocres conduiront toujours à un résultat médiocre.
- Dans le programme de planification de la GBR, même des "règles" simples telles que "toutes les réserves ne doivent pas être inférieures à ..." n'ont pas pu être directement mises en œuvre par un système de gestion des données.
- Certaines parties prenantes se méfient des modèles "boîte noire" ou des DSS (par exemple Marxan ou Seasketch) qu'elles ne comprennent pas.