Nos objectifs peuvent se décomposer comme suit :
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Tout d’abord, la construction d’une base de données, regroupant les différents types de données énoncés en introduction
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La construction, sur la base de ces données, d’un ou de plusieurs indicateurs d’évaluation de la qualité de vie en Corse.
Traditionnellement, le PIB est l’indice utilisé pour comparer entre eux les territoires. Pour autant, cet indice est-il vraiment pertinent du point de vue de la population ? Vit-on vraiment mieux dans un territoire dont le PIB est plus élevé ? La réponse semble être non. En effet, depuis les années 70, des études sur le sujet tendent à souligner que la croissance du PIB est décorrélée du bien-être ressenti par la population (Nordhaus and Tobin, 1973). Dans le but de mieux capturer le vécu de la population, d’autres indicateurs ont été conçus, tels que l’Indice de Développement Humain ou l’Indicateur du Vivre Mieux de l’OCDE. Ces indicateurs permettent d’avoir une vue d’ensemble d’un territoire. Cependant, ils possèdent des faiblesses. Tout d’abord, ils sont peu précis, car édités à l’échelle du pays ou de la région. C’est un frein pour un territoire aussi hétérogène que la Corse (entre littoral et montagne, ville et campagne…). Par ailleurs, ce sont des indicateurs standardisés, qui ne peuvent donc pas refléter les priorités et les particularités culturelles d’une région donnée (Zorongo Rodriguez et al., 2014) ; la création d’un indicateur « local » nous permettrait de répondre à ce problème.
Enfin, ces indicateurs ne prennent pas ou peu en compte les dimensions qualitatives, qui sont pourtant structurantes lorsqu’il est question de bien-être territorial : ces dernières nous permettent pourtant d’expliciter, d’interpréter, de donner un sens aux résultats et aux données quantitatives.
Il apparait donc pertinent de s’orienter vers des méthodes hybrides mêlant quantitatif et qualitatif et d’explorer les potentialités de l’IA dans ce domaine, à partir de l’existant.
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