L’Université d’Artois accueillera le 23 mai prochain la conférence “Représentation proportionnelle” de Jérôme Lang, directeur de recherche au Laboratoire d’Analyse et Modélisation des Systèmes pour l’Aide à la Décision (LAMSADE) et médaillé d’argent du CNRS en 2017 pour ses travaux pionniers en matière d’intelligence artificielle, d’informatique théorique et de choix social. Un événement à ne pas manquer qui se tiendra de 15h à 17h à l’Amphithéâtre Jacques Sys de l’Université d’Artois à Arras.
Les systèmes de représentation proportionnelle permettent d’élire un ensemble de représentants de manière à ce que chaque parti se voie attribuer un nombre de sièges approximativement proportionnel au soutien qu’il obtient chez les électeurs. La représentation proportionnelle a également du sens au-delà des élections de représentants : elle s’applique à chaque fois qu’un ensemble d’individus doit décider de la façon de partager une ressource commune (budget, temps, ensemble de sièges, etc.).
La conception, l’implémentation et l’analyse a posteriori des systèmes de représentation proportionnelle font appel à plusieurs disciplines : théorie du choix social (considérée comme une branche des sciences économiques), sciences politiques, mathématiques et informatique. L’exposé commencera par faire une revue des différents systèmes de représentation proportionnelle (systèmes à listes bloquées, systèmes mixtes, vote unique transférable, différents systèmes de vote par approbation) et des propriétés qu’ils satisfont (ou pas). On se penchera ensuite sur le cas particulier des élections législatives françaises de 2022. En fin d’exposé, si le temps le permet, on parlera de représentation proportionnelle multi-attribut et de représentation proportionnelle avec bulletins de vote complexes.
Références :
- Proportional Representation : Apportionment Methods and Their Applications
Friedrich Pukelsheim
Spinger, 2013 - A Guided Tour of the Mathematics of Seat Allocation and Political Districting
Federica Ricca, Andrea Scozzari, and Paolo Serafini.
Trends in Computational Social Choice, chapter 3, pages 49–68. AI Access, 2017. - Une “dose de proportionnelle” : pourquoi ? comment ? laquelle ?
Marie-Anne Cohendet, Jérôme Lang, Jean-François Laslier, Thierry Pech et Frédéric Sawicki
Rapport Terra Nova, 2018.
Plus d’informations : Université d’Artois.