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Améliorer la résilience urbaine par un diagnostic collaboratif, l'exemple des services urbains parisiens face à l'inondation

L'objectif de cette recherche est de concevoir et expérimenter une méthodologie d'amélioration de la résilience urbaine intégrant les dimensions techniques et organisationnelles. La résilience des villes face aux nombreuses perturbations qui les menacent est une problématique majeure pour les collectivités. Mais la complexité des enjeux sous-jacents limite l'opérationnalisation d'un concept pourtant prometteur. Cette recherche porte sur la résilience des services urbains, partant du postulat qu'ils sont un préalable nécessaire, mais non suffisant, à la résilience des villes. En effet, ils supportent les fonctions urbaines, constituent des leviers d'action pour les collectivités et présentent des spécificités sociotechniques incarnant la complexité du système urbain. La collaboration des gestionnaires de services urbains est alors une approche pertinente, du fait notamment de l'importance des interdépendances pour leur résilience. Une méthodologie d'identification et d'analyse des interdépendances des services urbains est expérimentée sur le territoire parisien. Le risque d'inondation due à une crue centennale de la Seine est une préoccupation majeure pour les autorités mais les réponses apportées sont encore trop déconnectées. La démarche collaborative mise en œuvre avec les gestionnaires met en avant l'importance de la prise en compte des interdépendances et identifie les marges d'amélioration pour la résilience des services urbains. L'articulation avec les échelles supérieures du territoire et de la planification urbaine en général est alors nécessaire pour mettre en place une démarche d'amélioration continue de la résilience impliquant l'ensemble des parties prenantes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00958279
Date26 February 2014
CreatorsToubin, Marie
PublisherUniversité Paris-Diderot - Paris VII
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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