La gouvernance des grands projets d'infrastructure publique - Diagnostic et recommandations
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, plusieurs grandes infrastructures publiques sont dans un état de désuétude avancée et doivent être remplacées ou mises à jour, et ce, dans un contexte de rareté des fonds publics. Parmi celles qui ont fait l'objet de décisions récemment ou devront le faire à court terme, notons les deux grands hôpitaux de Montréal, le réseau routier à maints endroits, le réseau d'aqueduc de la métropole. Or, les grands projets publics de construction, au Québec et ailleurs dans le monde, connaissent souvent d'importants dépassements de coûts et d'échéanciers et font l'objet de toutes les spéculations qui accompagnent ce genre de problème. L'examen de la performance des grands projets d'infrastructure publique révèle que « l'approche conventionnelle de développement et d'évaluation des grands projets comporte des lacunes importantes » en ce qui a trait à la planification, aux considérations environnementales, aux analyses de risques et à la défense des intérêts des parties affectées. Une observation partagée par d'autres chercheurs, notamment par Roger Miller et son équipe dans le cadre du projet de recherche IMEC (International Program on the Management of Engineering and Construction) . Partout dans le monde, ce constat, combiné à d'autres grandes tendances telles que la concurrence entre les pays, les crises de finances publiques et l'évolution rapide des technologies, a favorisé la transformation en cours des institutions et des mécanismes de gouvernance dans lesquels s'inscrivent dorénavant les grands projets d'infrastructure publique. C'est ce même constat qui a motivé le Secrétariat du Conseil du trésor à remettre en question les mécanismes de gouvernance des grands projets d'infrastructure publique du Québec. La transformation souhaitée de nos institutions a pour objectif de maximiser la valeur pour la société des investissements gouvernementaux en infrastructures. C'est dans le cadre de cette démarche que s'est inscrit le projet de recherche pour le développement d'un cadre de gouvernance des projets d'infrastructure publique mené par l'équipe de recherche du CIRANO. Ce document présente sommairement les enjeux stratégiques observés au cours du projet et présente les principaux éléments du cadre institutionnel de gouvernance recommandé. Il résulte des travaux de recherche réalisés dans le cadre des cinq chantiers suivants : 1. Une consultation auprès des principaux détenteurs d'enjeux au Québec pour acquérir une bonne compréhension du contexte dans lequel sont développés les grands projets d'infrastructure publique et faire ressortir les enjeux associés aux pratiques actuelles. 2. Une revue de la littérature visant à mettre à niveau l'état des apprentissages théoriques sur la gouvernance des grands projets. 3. Un étalonnage (benchmarking) des cadres institutionnels de gouvernance dans d'autres juridictions (en particulier les initiatives de l'Angleterre et de la Norvège) afin d'identifier les meilleures pratiques. 4. Une analyse des grands projets québécois pour clarifier les enjeux associés à la gouvernance des grands projets au Québec du point de vue des différents acteurs engagés directement dans la gestion et la réalisation des projets. 5. Une analyse de la gouvernance sociopolitique dans le but d'acquérir une meilleure compréhension des risques sociopolitiques associés à une décision d'investissement public et d'examiner les meilleures pratiques de gestion de ces risques.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.039 | 0.094 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".