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Bonne pratique Importée

Optimiser le Budget Participatif de Barcelone — L'Algorithme du Sac à Dos de Decidim Surpasse la Sélection par Classement

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Preuves: Observationnel / avant-après Top 66% 53/100 · Demandez à Evidence Copilot à propos de cette pratique

L'IIIA-CSIC a appliqué un algorithme de type "sac à dos" aux votes réels du budget participatif de Barcelone (Eixample, Gràcia), montrant jusqu'à 92 % de propositions soutenues en plus par euro, contre la méthode standard de sélection par classement.

89.73 %
Soutien citoyen capté par la méthode d'optimisation du sac à dos (Eixample)
84.15 %
Soutien citoyen capté par la méthode rank-and-select réellement utilisée (Eixample)
70 %
Soutien citoyen capté par la méthode d'optimisation du sac à dos (Gràcia)
63.86 %
Soutien citoyen capté par la méthode rank-and-select réellement utilisée (Gràcia)
91.8 %
Voix soutenues supplémentaires pour un budget simulé de 60 000 € à Gràcia (sac à dos vs rank-and-select)
5 vs 2
Propositions financées supplémentaires pour un budget simulé de 60 000 € à Gràcia (sac à dos vs rank-and-select)

Détails

Promoteur
Ajuntament de Barcelona / IIIA-CSIC
Période
2016-2018 pilots; study published 2019
Région (NUTS)
ES511
Mots-clés
participatory budgeting, digital democracy, algorithmic optimisation, public finance

Contexte

La plateforme Decidim de Barcelone gère le processus de budget participatif de la ville : les habitants soumettent des propositions, un examen technique les filtre selon leur faisabilité, et les citoyens votent pour une liste restreinte financée de manière descendante selon le nombre de voix ('rank and select') jusqu'à épuisement du budget. Des chercheurs de l'Institut de recherche en intelligence artificielle (IIIA-CSIC) et de l'Université de Barcelone ont fait valoir que cette méthode gaspille du budget en reliquats partiellement financés et sous-sélectionne les propositions plus modestes bénéficiant d'un soutien comparable.

Objectifs

Dans le cadre du projet 'Decidim Intel·ligent', les chercheurs ont reformulé la sélection des propositions comme un problème de sac à dos à choix multiple — un programme linéaire en nombres entiers qui maximise le soutien citoyen total sous contrainte du plafond budgétaire.

Activités

La méthode a été testée rétrospectivement sur des données de vote réelles issues de deux projets pilotes municipaux : Eixample (budget de 500 000 €, 200 propositions soumises, 22 au vote final, 17 financées, d'octobre 2016 à mai 2018) et Gràcia (budget de 150 000 €, 14 propositions finalistes).

Résultats

Sur les résultats réels d'Eixample, la méthode d'optimisation a atteint 89,73 % du soutien citoyen maximal possible, contre 84,15 % pour la méthode rank-and-select réellement utilisée ; à Gràcia, elle a atteint 70 % contre 63,86 %. En balayant une gamme de budgets hypothétiques, l'écart s'est encore creusé — par exemple, 91,8 % de voix soutenues en plus et 150 % de propositions financées en plus (5 contre 2) à Gràcia pour un budget simulé de 60 000 €, sans aucune augmentation de la dépense totale.

Conclusions

Il s'agit d'une simulation rétrospective évaluée par les pairs et validée sur des résultats historiques réels, non d'un système déployé en conditions réelles. L'article propose comme prochaine étape un regroupement des propositions par TAL, et le budget participatif de Barcelone a continué de fonctionner selon la méthode rank-and-select classique depuis lors — aucune preuve confirmée n'indique que le modèle d'optimisation l'ait remplacée en pratique.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
IIIA-CSIC and University of Barcelona research team, under the 'Decidim Intel·ligent' project

Conditions de réussite

  • Retrospective validation against real historical vote data from multiple pilot districts before any live use
  • Requires digitised proposal/vote data compatible with the Decidim platform

Modes d’échec courants

  • Remains unadopted operationally — Barcelona continued using rank-and-select after the study, with no confirmed transition to the optimisation method

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

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