(Cet atelier se tiendra à Université Laval à Québec)

Cet atelier s'inscrit dans le contexte large de l'optimisation des procédés dans la chaine d'approvisionnement qui va de la forêt au produit final prêt pour la mise en marché, une problématique actuellement mise de l'avant par un réseau de recherche canadien publique. L'objectif est la mise sur pieds d'un nouveau modèle d' approvisionnement qui s'appuie sur des améliorations dans la production et le partage de l'information entre les partenaires et à l' intégration de cette information pour bonifier l'efficacité et la performance environnementale des opérations quotidiennes. Il y a cependant un manque de cohérence entre l'erreur incluse dans l' informztion forestière et le coût attribuée à cette erreur dans la prise de décision. Un des défis les plus importants de la communauté scientifique est de combler ce fossé en quantifiant et en réduisant l' incertitude dans les systèmes d'information forestière tout en effectuant des analyses coût-bénéfices pour optimiser la chaine d' approvisionnement.

Cet atelier porte sur des problèmes statistiques associés à la génération et au traitement de l'information dans un système de gestion des forêts, dans toutes les phases de la chaine d' approvisionnement, de l'inventaire à la modélisation de l' approvisionnement en bois, jusqu'à la prise de décisions en gestion forestière et à l'évaluation des produits ligneux. Un attention particulière sera portée à la quantification et à la gestion de l' incertitude dans tout le processus et à la valeur de l'incertitude comme information dans la prise de décision en foresterie. Deux thèmes ont été identifiés qui pourront éventuellement faire l'objet de sous-thèmes. Le premier porte sur l'inventaire et le deuxième sur la prise de décision en gestion forestière.

L'INVENTAIRE FORESTIER

L'estimation précise des ressources forestières sur de larges surfaces géographiques est un problème statistique. Elle s'appuie sur un inventaire qui comprend normalement deux phases d'échantillonnage. Dans la première phase, la photographie aérienne a été la méthode traditionnelle de collecte de données. De nos jours, les techniques de télédétection par laser aéroporté (LIDAR) ou l'imagerie multi-spectrale réalisée grâce à des capteurs montés sur un aéronef ou sur un satellite, sont disponibles pour recueillir les données de la première phase qui donnent des mesures approximatives de la forêt. De telles mesures peuvent être combinées aux variables géophysiques par le SIG (système d' information géographique). La seconde phase implique habituellement des visites de terrain d'un petit nombre de parcelles afin de recueillir des données sur plusieurs variables comprenant la surface terrière et le volume pour toutes les espèces d'arbres trouvés sur les parcelles échantillonnées.

Le premier objectif de cet atelier est de développer les techniques statistiques qui ont été proposées afin de combiner les données des deux phases de l'inventaire, pour prendre en considération les nouvelles technologies utilisées à la première phase de la collecte de données. Les techniques qui seront étudiées comprennent les procédures d'estimation basées sur un modèle et sur un plan de sondage, les modèles non-paramétriques et les techniques de lissage, la modélisation spatiale et l'imputation du plus proche voisin, et la poststratification.

LA PRISE DE DÉCISION EN GESTION FORESTIÈRE

Toutes les décisions en gestion forestière, de la détermination des quotas à la planification de la coupe et de l'approvisionnement des usines de transformation soumises aux lois du marché, sont en tout ou en partie basées sur l'information forestière. L'incertitude associée à cette information est rarement quantifiée et utilisée comme de l'information en tant que telle même si elle peut causer des problèmes dans la chaine d'approvisionnement. La conséquence de cette observation est que des gains d'efficacité importants sont possibles dans cette chaine si on utilise de façon éclairée l'information associée à l'incertitude. Le second objectif de l'atelier est d'explorer des approches innovatrices pour générer et utiliser l'information et son incertitude dans le processus décisionnel. Ces approches comprennent la théorie de la décision bayésienne, ainsi que l'analyse coût plus perte dans laquelle par exemple, les pertes envisagées à cause des décisions suboptimales conséquentes à des données erronées se sont ajoutées aux coûts totaux de l'inventaire forestier. La question de la disponibilité de l'information et de sa dégradation dans le temps est également importante dans un contexte où la chaine d'approvisionnement forestière fait face à des marchés de plus en plus volatiles.