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Article 25 juin 2026 10 min de lecture

Analyse multicritère :
rendre l'arbitrage explicite

Hiérarchisation des critères, pondération par comparaisons deux à deux et analyse de sensibilité d'une carte d'aptitude

Merveille Aganze Sami

Merveille Aganze Sami

Conseillère MEL & Gestion de Bases de Données

Couches de critères superposées, matrice de comparaisons par paires et carte d'aptitude résultante
Figure 1. Illustration : empilement des couches de critères, matrice de comparaisons deux à deux avec les poids obtenus, et carte d'aptitude finale.

Décider de l'implantation d'infrastructures — points d'eau, centres de collecte, sites de reboisement — met en concurrence des critères hétérogènes : densité de population desservie, distance aux équipements existants, caractéristiques du sous-sol, accessibilité, contraintes de terrain. Chacun désigne des localisations différentes.

En l'absence de méthode explicite, l'arbitrage entre ces critères s'opère de manière implicite, dans l'esprit de la personne qui produit la carte. Le résultat peut être pertinent, mais il n'est ni traçable ni discutable. L'analyse multicritère spatialisée ne supprime pas la part de jugement ; elle la formalise en un ensemble de paramètres que l'on peut examiner et contester (Malczewski, 2006).

1. Structurer avant de pondérer

La première étape consiste à organiser la décision en une hiérarchie : l'objectif au sommet, les critères en dessous, éventuellement décomposés en sous-critères. Cette structuration a une conséquence pratique — elle oblige à distinguer ce qui relève d'un critère à optimiser de ce qui relève d'une contrainte à respecter.

Vient ensuite une opération dont l'importance est fréquemment sous-estimée : la mise à une échelle commune. Une distance en kilomètres, une pente en degrés et une densité en habitants par kilomètre carré ne sont pas comparables en l'état. La fonction retenue pour convertir chaque grandeur en score d'aptitude — linéaire, par paliers, avec seuil de saturation — détermine une part substantielle du résultat final, au même titre que les poids.

La comparaison deux à deux. Plutôt que d'attribuer directement des poids, la méthode interroge la préférence relative entre chaque paire de critères sur une échelle graduée. Un traitement matriciel en déduit un vecteur de poids, et un indicateur de cohérence signale les jugements contradictoires — préférer A à B, B à C, puis C à A. Un ratio inférieur à 0,10 est conventionnellement admis comme acceptable (Saaty, 1977) (Saaty, 1980).

2. Les étapes de mise en œuvre

  1. 1Définir l'objectif et sélectionner les critères. Un nombre restreint, de l'ordre de cinq à sept, permet des comparaisons deux à deux intelligibles. Au-delà, la cohérence des jugements se dégrade.
  2. 2Séparer contraintes et critères. Une zone protégée ou une pente excessive constitue une exclusion, non un critère à pondérer. Ces couches s'appliquent en masque, avant ou après la combinaison.
  3. 3Standardiser les couches. Chaque critère est converti en score d'aptitude selon une fonction explicite, elle-même documentée.
  4. 4Établir les poids et vérifier la cohérence. Les comparaisons sont conduites avec les personnes qui portent la décision, non par l'analyste seul. Le ratio de cohérence est reporté.
  5. 5Combiner et cartographier. La combinaison linéaire pondérée produit un score par pixel, dont la discrétisation en classes relève d'un choix distinct.

3. Combinaison compensatoire ou non

La somme pondérée présente une propriété qu'il convient d'expliciter : elle est compensatoire. Un score très faible sur un critère peut être compensé par des scores élevés sur les autres, et le site apparaîtra malgré tout comme favorable. Lorsque cette compensation n'est pas acceptable — une nappe inexploitable ne se rattrape pas par une bonne accessibilité — la contrainte doit être traitée comme exclusion, ou une règle de combinaison limitant la compensation doit être retenue.

Ce point mérite d'être arbitré explicitement avec les décideurs. Il détermine si la carte identifie les sites globalement acceptables ou les sites acceptables sur tous les plans, deux questions différentes.

4. Limites et précautions

5. Ce qui rend la carte défendable

La valeur de la démarche ne tient pas à la carte elle-même mais à la documentation qui l'accompagne : liste des critères et motif de leur sélection, fonctions de standardisation, matrice de comparaison et ratio de cohérence, composition du groupe ayant fourni les jugements, règle de combinaison, et résultats de l'analyse de sensibilité (Malczewski & Rinner, 2015).

Cet ensemble permet à un tiers de reproduire l'exercice, d'en contester un paramètre précis, et de mesurer l'effet de sa contestation. C'est ce qui distingue une aide à la décision d'une justification cartographique.

Points essentiels

  • L'analyse multicritère ne supprime pas l'arbitrage : elle le rend explicite et vérifiable
  • La standardisation des couches pèse autant sur le résultat que les poids eux-mêmes
  • Le ratio de cohérence détecte les jugements contradictoires, pas les jugements erronés
  • Une somme pondérée est compensatoire : les critères non négociables doivent être traités en exclusion
  • L'analyse de sensibilité aux poids fait partie du livrable, pas du travail exploratoire

Un système d'information géographique n'indique pas où agir. Il permet de formuler les arbitrages sous une forme que d'autres peuvent examiner et discuter — ce qui constitue précisément la condition d'une décision partagée.

Références

  1. Chen, Y., Yu, J., & Khan, S. (2010). Spatial sensitivity analysis of multi-criteria weights in GIS-based land suitability evaluation. Environmental Modelling & Software, 25(12), 1582–1591. doi.org/10.1016/j.envsoft.2010.06.001
  2. Dyer, J. S. (1990). Remarks on the Analytic Hierarchy Process. Management Science, 36(3), 249–258. doi.org/10.1287/mnsc.36.3.249
  3. Malczewski, J. (2006). GIS-based multicriteria decision analysis: a survey of the literature. International Journal of Geographical Information Science, 20(7), 703–726. doi.org/10.1080/13658810600661508
  4. Malczewski, J., & Rinner, C. (2015). Multicriteria Decision Analysis in Geographic Information Science. Berlin: Springer.
  5. Saaty, T. L. (1977). A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, 15(3), 234–281. doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5
  6. Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw-Hill.
Merveille Aganze Sami

Merveille Aganze Sami

Conseillère MEL & Gestion de Bases de Données. Plus de 9 ans d'expérience en suivi-évaluation, SIG et digitalisation auprès d'organisations internationales (GIZ, Enabel) en RD Congo.

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