Quand la forêt entre dans le modèle

Intelligence artificielle, incendies et politiques du paysage dans une Europe en feu

Image d’archive — incendie de forêt à l’est de Split, en Croatie, observé par Sentinel-2 le 17 juillet 2017. Visualisation QuickFire de Pierre Markuse pour Sentinel Hub, réutilisée sous licence CC BY-SA 4.0.

À la fin du mois de juillet 2026, une succession de grands incendies a transformé les territoires, les mobilités et les formes de vie dans la péninsule Ibérique et en France. En Espagne, la propagation rapide et la simultanéité des feux de Villa del Prado, San Martín de Valdeiglesias et Burgohondo ont conduit le ministère de l’Intérieur à déclarer, le 23 juillet, une urgence d’intérêt national dans la Communauté de Madrid et la province d’Ávila. Deux jours plus tard, la déclaration a été étendue à Tolède en raison du caractère interterritorial de l’urgence et de la nécessité de coordonner les moyens de plusieurs administrations.[1][2]

La crise a également activé les mécanismes européens. Au 27 juillet, les incendies avaient provoqué le déplacement de plus de 300 000 personnes en Espagne et en France. L’Union européenne a mobilisé des avions, des hélicoptères, des véhicules et du personnel provenant de plusieurs pays, ainsi qu’une cartographie rapide produite par Copernicus.[3] Le Portugal et la France avaient déjà demandé un soutien européen au début du mois de juillet alors que plusieurs incendies brûlaient simultanément. Le Portugal a reçu du personnel et des véhicules venus d’Espagne, ainsi que des avions de la réserve européenne déployés par l’Italie et l’Espagne.[4]

Le ministère français de l’Intérieur a actualisé son bilan le 31 juillet. À cette date, 119 000 hectares avaient brûlé en France depuis le début de l’année et l’incendie de Gironde avait parcouru 42 000 hectares.[5] Ces chiffres correspondent à un moment précis d’une urgence en évolution, et non au bilan définitif de la saison.

Avant cette aggravation de la fin juillet, le Système européen d’information sur les feux de forêt avait comptabilisé 254 388 hectares brûlés et 1 254 incendies de plus de trente hectares dans l’Union européenne. Ce relevé était daté du 22 juillet. La page est mise à jour chaque semaine pendant l’été et EFFIS précise que ses chiffres peuvent différer des inventaires nationaux en raison de seuils et de méthodes distincts. Le système indique également que les surfaces brûlées sont délimitées par du personnel spécialisé à partir d’images satellitaires et de sources auxiliaires. Le résultat associe observation à distance et interprétation humaine.[6]

Ces chiffres décrivent une urgence, mais aussi une transformation écologique de plus grande ampleur. L’Europe est le continent qui se réchauffe le plus rapidement. Sa température a augmenté d’environ 2,5 degrés par rapport aux niveaux préindustriels et son rythme de réchauffement dépasse le double de la moyenne mondiale.[7]

Le feu ne peut être compris comme un simple accident météorologique. Le réchauffement climatique favorise les températures extrêmes, les sécheresses prolongées et des conditions de propagation plus dangereuses. Ces conditions agissent sur des territoires transformés par l’abandon agricole, l’extension de l’interface entre espaces boisés et zones urbanisées, l’accumulation de matières combustibles et certaines plantations homogènes.

L’Agence européenne pour l’environnement distingue l’abandon rural d’une restauration écologique planifiée. Elle souligne aussi que la diversité forestière et l’hétérogénéité des paysages peuvent interrompre la continuité du combustible et renforcer la résilience. L’agroforesterie, le pâturage adapté, les mosaïques agricoles et la conversion des monocultures en peuplements mixtes figurent parmi les mesures étudiées.[8]

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus visible. Caméras, capteurs, drones, images satellitaires et modèles prédictifs promettent de détecter la fumée, de cartographier les périmètres, de localiser les points chauds, d’anticiper les risques ou de répartir les moyens.

Pour autant, tous ces instruments ne reposent pas sur l’intelligence artificielle.

Une caméra thermique peut enregistrer des écarts de température sans apprentissage automatique. Un drone peut transmettre des images sans les interpréter algorithmiquement. Un satellite peut fournir des informations décisives sans dépendre d’un réseau neuronal. Confondre captation, automatisation et intelligence artificielle produit une inflation discursive dans laquelle toute modernisation technique est présentée comme de l’IA, ce qui rend plus difficile l’évaluation de l’apport réel de chaque technologie.

Ce que l’intelligence artificielle peut apporter

La Commission européenne a fait de la modélisation assistée par IA l’une des priorités de sa nouvelle approche intégrée de la gestion du risque d’incendie. Cette stratégie associe prévention, préparation, réponse et relèvement. Elle prévoit également de développer EFFIS et les capacités européennes de modélisation du risque, en accordant une priorité aux outils de modélisation des incendies assistés par IA.[9]

La France expérimente des projets qui utilisent explicitement l’intelligence artificielle. MULTIFIRESCAN installe des capteurs multispectraux à bord d’aéronefs légers. Un moteur d’IA intégré traite les images, localise les périmètres et les points chauds et produit des cartes opérationnelles actualisées environ toutes les quinze à trente minutes. Lors de l’expérimentation dans l’Hérault, plus d’un million d’hectares ont été surveillés, 125 heures de vol ont été accumulées et dix départs de feu ont été détectés avant toute propagation majeure.[10]

CONDOR associe un drone solaire de longue endurance à des capteurs optiques et à une analyse automatisée des images. Les essais menés dans les Pyrénées-Orientales ont montré que le système pouvait détecter des départs de feu en moins de cinq minutes. Ils ont également révélé une sensibilité aux vents forts et un taux de faux positifs supérieur aux prévisions. Le projet recommande de poursuivre l’ajustement de l’algorithme, des procédures opérationnelles et du cadre réglementaire.[11]

L’Espagne a renforcé ses dispositifs de surveillance avec des drones de grande capacité, des caméras thermiques et des systèmes numériques avancés de suivi. La documentation officielle n’affirme pas que tous ces équipements utilisent l’IA. Il est plus exact de les décrire comme une infrastructure technique au sein de laquelle peuvent être intégrés des systèmes de classification, de prévision ou d’aide à la décision.[12]

Dans le domaine de la recherche, IberFire fournit une base de données spatio-temporelle quotidienne à une résolution d’un kilomètre. Elle couvre la période allant de décembre 2007 à décembre 2024 et rassemble des informations sur les incendies, la météorologie, la topographie, la végétation, l’occupation des sols, l’activité humaine et la localisation. Le recours à des sources ouvertes facilite les recherches reproductibles sur l’apprentissage automatique et le risque d’incendie.[13]

CFMap utilise des données d’IberFire pour produire des cartes mensuelles de risque au moyen d’un réseau neuronal convolutif profond. Ses résultats expérimentaux ont surpassé plusieurs modèles classiques ainsi que d’autres architectures d’apprentissage profond. L’étude établit les performances statistiques du modèle, mais ne démontre pas encore son efficacité dans une opération réelle d’extinction ou d’évacuation.[14]

Une autre étude récente associe IA explicable et optimisation multiobjectif afin d’examiner la répartition des moyens dans un contexte d’effectifs fixes. Son étude de cas repose sur des données de Taïwan et ne valide pas ce cadre pour les territoires européens. Son intérêt tient à la manière dont les recommandations évoluent selon le poids accordé à la rapidité, à l’équilibre territorial ou à la réduction attendue des dommages. La répartition des moyens incorpore toujours des choix sur les risques et les besoins qui doivent être prioritaires.[15]

Ces technologies peuvent fournir des informations précieuses. Gagner quelques minutes lors d’un départ de feu, localiser un point chaud masqué par la fumée ou partager rapidement un périmètre actualisé peut contribuer à protéger des vies.

Les données publiques examinées ne permettent pas d’attribuer la maîtrise des incendies de juillet à un système autonome d’intelligence artificielle. Les projets les mieux documentés restent expérimentaux ou complémentaires. Une réponse effective dépend toujours du personnel de lutte contre les incendies, des services forestiers, des communications, des routes, des équipements disponibles et de la connaissance pratique de chaque territoire.[3][10][11]

Deux temporalités qui doivent coexister

L’efficacité pendant une urgence et la suffisance écologique à long terme relèvent de temporalités différentes.

Au cours d’un incendie, quelques minutes peuvent être décisives. Les équipes ont alors besoin d’informations rapides, compréhensibles et suffisamment fiables. L’évaluation doit tenir compte de la vitesse de détection, des faux positifs, des incendies non repérés, du temps de vérification et de la capacité matérielle à intervenir.

La prévention se déploie sur des années ou des décennies. Elle dépend des usages du sol, de l’entretien des routes et des points d’eau, de la gestion de la végétation, de la viabilité des économies rurales, de l’aménagement du territoire, des politiques climatiques et de la stabilité des services publics.

Reconnaître cette différence permet d’éviter une opposition artificielle. L’efficacité immédiate peut protéger des vies, tandis que la suffisance écologique peut réduire la production continue du risque. Le problème apparaît lorsque l’investissement dans la réponse technologique évince la prévention ou se présente comme un substitut à la transformation territoriale.

Une forêt rendue lisible par la machine

Tout modèle doit sélectionner des variables. Pour calculer le risque, il peut classer la végétation comme combustible, le relief comme pente, un logement comme bien exposé et une population comme indice de vulnérabilité.

Ces catégories sont utiles sur le plan opérationnel, mais elles n’épuisent pas ce qu’elles représentent.

La forêt contient aussi des rapports de propriété, des mémoires familiales, des droits communaux, des itinéraires pastoraux, du travail forestier, des animaux et des savoirs acquis au fil des générations. Une chênaie, une pinède de reboisement dense et une ancienne mosaïque agricole abandonnée peuvent produire des valeurs proches dans certaines bases de données tout en incarnant des histoires sociales et écologiques profondément différentes.

Beatriz Santamarina a retracé les traditions écologiques, symboliques et politiques par lesquelles l’anthropologie a étudié l’environnement. Son travail montre que la séparation entre nature et culture n’est pas une évidence universelle, mais une manière historique d’ordonner le monde.[16]

Vanessa Monfrinotti analyse cette séparation comme une composante de l’ontologie politique de la modernité occidentale. La nature apparaît alors comme un domaine extérieur, disponible pour l’observation, la comptabilité et l’administration.[17]

Appliquée au calcul, cette critique montre qu’un modèle ne se contente pas de représenter une forêt qui existerait déjà. Il participe aussi à la production d’une version particulière de cette forêt. Il détermine ce qui peut devenir une donnée, les relations auxquelles une importance est accordée et les formes de connaissance qui restent en dehors du système.

Une carte peut afficher l’humidité, la biomasse, le vent et la distance aux logements. À elle seule, elle ne peut expliquer pourquoi le pâturage a disparu, comment la propriété s’est fragmentée, quels conflits traversent les usages du sol ou pourquoi un territoire a perdu des services publics.

Le feu parmi les ruines du progrès

Anna Lowenhaupt Tsing aide à comprendre les incendies au sein de paysages produits par des histoires d’extraction, d’abandon et de transformation capitaliste. Dans Le Champignon de la fin du monde, les ruines ne sont pas des espaces vides laissés après le désastre. Ce sont des lieux où continuent d’émerger des relations écologiques, du travail précaire et des formes inattendues de collaboration et de survie.[18]

Les forêts qui brûlent en Espagne, au Portugal et en France ne se situent pas non plus en dehors de l’activité humaine. Elles ont été façonnées par les reboisements, les monocultures, l’abandon agricole, l’urbanisation diffuse, le tourisme, le pâturage, les politiques de conservation et les marchés du bois.

Lorsqu’un modèle calcule le risque dans ces paysages, il traite le résultat accumulé de décisions historiques. Ces décisions tendent pourtant à réapparaître comme des conditions présentes apparemment neutres.

L’abandon agricole devient une charge de combustible.

Le dépeuplement devient un manque de surveillance.

L’urbanisation diffuse devient une exposition.

La précarité devient une vulnérabilité.

Jason W. Moore utilise la notion de Capitalocène pour déplacer la responsabilité d’une humanité abstraite vers les agencements historiques du capital, du travail, de l’énergie et de la nature. La crise écologique n’a pas été produite de manière égale par toutes les personnes, entreprises, institutions ou territoires, et ses conséquences ne sont pas réparties équitablement.[19]

Une application peut identifier la parcelle la plus sèche, mais elle ne peut expliquer les conditions économiques qui ont fait disparaître les pratiques maintenant autrefois le territoire ouvert. Elle peut reconnaître les logements exposés, mais elle ne montre pas nécessairement qui dispose d’un véhicule, d’une assurance, d’une couverture mobile ou d’un autre lieu où séjourner.

La machine antipolitique

James Ferguson a montré comment certaines interventions transforment des conflits historiques et des rapports de pouvoir en problèmes apparemment techniques. Son idée de machine antipolitique décrit la manière dont une intervention administrative peut masquer les dimensions politiques d’une situation tout en étendant les formes bureaucratiques de gestion.[20]

L’intelligence artificielle peut remplir une fonction analogue lorsque l’abandon rural devient une couche de combustible, le manque de personnel un problème d’optimisation ou l’inégalité sociale un score de vulnérabilité.

Les variables peuvent être correctement calculées tandis que la représentation d’ensemble demeure insuffisante.

Investir dans des capteurs produit une image très visible de l’innovation. Maintenir pendant des années le travail forestier, le pâturage extensif, l’entretien des routes, les mosaïques agricoles et les services ruraux offre moins de spectacle technologique, même lorsque ces actions peuvent modifier plus profondément l’inflammabilité du paysage.

La technologie peut améliorer les opérations d’extinction et renforcer la prévention. Elle peut aussi légitimer un modèle presque entièrement centré sur la réaction lorsque le territoire brûle déjà.

Un assemblage territorial

La théorie de l’acteur-réseau permet de dépasser l’image de l’algorithme comme entité autonome. Les technologies fonctionnent grâce à des associations entre personnes, connaissances, institutions, règles, infrastructures et objets.[21]

Un système de prévention et de réponse se compose de satellites, de capteurs, de modèles météorologiques, d’entreprises prestataires, de centres de coordination, de réseaux de télécommunication, d’équipes de lutte, de routes, de budgets, de végétation, d’eau et de conditions atmosphériques.

Lorsqu’une alerte ne produit pas une réponse adéquate, le problème peut se situer dans le capteur, la connectivité, la classification automatisée, l’interface, le protocole de vérification ou l’absence de moyens disponibles. Une prévision peut également être juste tandis que l’évacuation reste impossible en raison de routes saturées ou de l’absence de transports adaptés.

Évaluer l’IA exige d’examiner l’ensemble de l’assemblage. La qualité du modèle compte, tout comme la capacité d’agir ensuite. La propriété des données, les marchés publics, la possibilité d’un audit et la répartition des responsabilités lorsqu’une recommandation se révèle erronée comptent également.

Le travail de soin absent du tableau de bord

Pendant une évacuation, une grande partie du travail indispensable se déroule loin des centres de commandement technologiques. Des personnes déplacent les animaux, hébergent celles et ceux qui ont temporairement perdu leur logement, préparent des repas, partagent des médicaments et accompagnent d’autres personnes dans la peur et l’incertitude.

Susana Narotzky a montré comment le soin et la reproduction sociale reposent sur des obligations, des affects et des formes de travail souvent absentes des comptes économiques. Son approche aide à comprendre que la réponse à une urgence dépend aussi d’infrastructures familiales et communautaires réparties de manière inégale dans la société.[22]

Un modèle peut calculer combien de personnes vivent dans une zone à risque. Il lui est bien plus difficile de représenter qui prend soin de qui, quels foyers peuvent se déplacer, qui dépend d’un traitement médical ou qui assumera ensuite le nettoyage, le soin des animaux et la reconstruction de la vie quotidienne.

Ces réseaux ne remplacent pas la responsabilité publique. Ils ont besoin de services, de moyens et d’une protection institutionnelle. Leur absence des tableaux de bord ne les rend pas secondaires. Ils constituent une part centrale de la capacité collective à traverser une urgence.

L’autocontention face au solutionnisme technologique

Jorge Riechmann apporte une orientation éthique et politique décisive. Sa proposition de simbioética, ou symbioéthique, situe la vie humaine dans des réseaux de dépendance et de transformation mutuelle. Nous n’habitons pas face à une nature extérieure. Nous existons au sein de communautés du vivant qui rendent possible notre propre continuité.[23]

Cette perspective introduit le principe d’autocontention. Une technologie écologiquement responsable ne peut être évaluée uniquement par sa vitesse ou son efficacité. Ses finalités, son échelle, ses exigences matérielles, sa consommation énergétique et ses effets sur les relations écologiques doivent également être examinés.

L’IA peut améliorer une partie de la réponse aux incendies. Elle ne compense pas une économie qui intensifie le réchauffement, fragmente les territoires et maintient des niveaux de consommation incompatibles avec les limites biophysiques.

Riechmann présente l’autolimitation collective comme une condition de l’existence des autres personnes et des autres êtres vivants. Il ne s’agit pas d’un rejet de l’innovation. Cette position exige une discussion démocratique sur les technologies nécessaires, leurs finalités, leur échelle et les formes de contrôle auxquelles elles doivent être soumises.[24]

Ce critère déplace l’attention de l’efficacité isolée vers la suffisance. Une technologie peut consommer moins de ressources qu’une autre tout en restant intégrée à une expansion insoutenable des flux matériels. Elle peut améliorer la détection tandis que les politiques économiques et territoriales continuent de produire des conditions toujours plus dangereuses.

L’autocontention établit un ordre politique de priorités.

L’atténuation climatique doit réduire les causes structurelles du réchauffement.

La gestion territoriale doit restaurer des paysages diversifiés et habitables.

Les services publics, l’emploi forestier et les réseaux de soin ont besoin de continuité.

La technologie peut soutenir ces tâches, mais elle ne doit ni les remplacer ni en déterminer les finalités.

La symbioéthique élargit également ce qui compte comme population protégée. Les incendies ne détruisent pas seulement des propriétés et des infrastructures humaines. Ils endommagent des sols, des refuges, des zones de reproduction, des microorganismes, la végétation et des relations écologiques dont le rétablissement peut demander des décennies.

Donner une forme institutionnelle à l’intelligence territoriale

Une intelligence territoriale commune nécessite davantage que des principes généraux. Elle exige des institutions, des procédures, des moyens et une capacité à traiter les conflits.

Les administrations chargées de la protection civile et de la gestion forestière pourraient créer des instances territoriales permanentes associant les services d’urgence, les collectivités locales, les professionnel·les de la forêt, les communautés rurales, les organisations écologistes, les centres de recherche et des représentant·es des activités agricoles et pastorales.

Ces instances ne devraient pas se limiter à approuver des systèmes déjà achetés. Elles devraient intervenir avant les marchés publics, pendant le choix des variables et tout au long de l’évaluation ultérieure.

Les contrats publics pourraient exiger une documentation des modèles, un historique des versions, des informations sur les données d’entraînement, des tests territoriaux et la publication périodique des faux positifs, des omissions et des délais de réponse. La protection des données réellement sensibles ne devrait pas servir à dissimuler les critères selon lesquels les ressources publiques sont distribuées.

La validation locale devrait passer par des simulations et des exercices de terrain. Les résultats des modèles devraient être comparés à l’expérience du personnel de lutte contre les incendies et aux savoirs des personnes qui travaillent sur le territoire. Les désaccords devraient être consignés, débattus et utilisés pour modifier le système.

La participation ne supprime pas les conflits. Les propriétaires forestiers, les communautés pastorales, les pouvoirs publics, les entreprises technologiques et les mouvements écologistes peuvent défendre des intérêts différents. L’intelligence territoriale ne doit pas prétendre qu’un consensus existe déjà. Elle doit créer des procédures démocratiques qui rendent les désaccords visibles et permettent des décisions publiques.

Les systèmes d’alerte ont également besoin de redondance. Les applications mobiles et les messages automatisés doivent coexister avec la radio, les médias locaux, les avertissements sonores, des points d’accueil physiques et les réseaux de voisinage organisés. Une infrastructure de sécurité dépendante d’un seul canal numérique peut exclure les personnes sans couverture, sans batterie, sans compétences numériques ou sans accès permanent à un appareil.

L’évaluation devrait intégrer à la fois l’efficacité et l’équité. Compter les incendies détectés ne suffit pas. Les autorités devraient aussi examiner les territoires où les erreurs s’accumulent, les populations qui reçoivent les alertes plus tard, les moyens disponibles après une alerte et les personnes qui supportent les coûts d’une décision erronée.

Vivre avec le trouble

Donna Haraway nous invite à rester avec les troubles d’une Terre endommagée plutôt qu’à rechercher une position extérieure depuis laquelle proposer des solutions totales. Son travail comprend la nature comme une articulation bioculturelle et appelle à des réponses situées entre espèces et communautés interdépendantes.[25]

Depuis cette position, l’IA cesse d’apparaître comme une intelligence extérieure venue sauver la forêt. Elle devient un outil situé au sein de relations écologiques, économiques et politiques qui doivent être prises en charge et transformées.

Les incendies de cet été montrent à la fois l’utilité et les limites des technologies prédictives. Une détection plus précoce de la fumée, une cartographie rapide des périmètres et le partage d’informations peuvent protéger des vies.

Il serait tout aussi irresponsable de croire que de meilleurs modèles peuvent compenser des paysages abandonnés, des conditions climatiques plus extrêmes, des inégalités territoriales et des services publics sous pression.

L’intelligence dont nous avons le plus besoin est peut-être la capacité de combiner différentes formes de connaissance sans subordonner les unes aux autres.

Une intelligence publique et territoriale qui relie les satellites au pâturage, les caméras thermiques à la mémoire locale, les prévisions météorologiques aux réseaux de voisinage, la restauration écologique à la justice climatique et la capacité technique à l’autocontention.

L’IA peut nous aider à voir le feu plus tôt.

Empêcher l’Europe de devenir un territoire toujours plus inflammable exige de transformer ce que le modèle parvient à peine à représenter.

Sources institutionnelles et scientifiques

[1] Ministère espagnol de l’Intérieur. 2026. Orden INT/748/2026, de 23 de julio. Boletín Oficial del Estado, 24 juillet 2026.

[2] Ministère espagnol de l’Intérieur. 2026. Orden INT/762/2026, de 25 de julio. Boletín Oficial del Estado, 26 juillet 2026.

[3] Commission européenne. 2026. The EU sends planes and firefighters as wildfires ravage France and Spain. 27 juillet 2026.

[4] Commission européenne. 2026. EU deploys wildfire support to face multiple fires across Portugal and France. 6 juillet 2026.

[5] Ministère de l’Intérieur. 2026. Sur terre et dans les airs — combattre le feu sur tous les fronts. Mise à jour du 31 juillet 2026.

[6] Centre commun de recherche. 2026. Current wildfire situation in Europe. Données mises à jour le 22 juillet 2026.

[7] Copernicus Climate Change Service et Organisation météorologique mondiale. 2026. Why is Europe warming so quickly?. European State of the Climate 2025.

[8] Agence européenne pour l’environnement. 2025. Nature-based solutions for fire-resilient European forests. DOI 10.2800/8810870.

[9] Commission européenne. 2026. Modernising our approach to tackling the rising wildfire threat. 25 mars 2026.

[10] Direction générale de la Sécurité civile et de la gestion des crises. 2026. MULTIFIRESCAN.

[11] Direction générale de la Sécurité civile et de la gestion des crises. 2026. CONDOR.

[12] Gouvernement espagnol. 2026. Campaña de lucha contra los incendios forestales 2026. 21 mai 2026.

[13] Ercibengoa, Julen, Meritxell Gómez-Omella et Izaro Goienetxea. 2025. IberFire — a spatio-temporal dataset for wildfire risk assessment in Spain. Version 0.2.

[14] Lopes, Lucas, Rafik Ghali et Moulay A. Akhloufi. 2026. CFMap — A Deep Convolutional Neural Network for Predicting Wildfire Risk Maps. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XI-3-2026, 173–178.

[15] Hsu, Bin-Wei. 2026. Integrating explainable AI and multi-objective optimization for wildfire resource allocation under fixed staffing constraints. Scientific Reports 16, 20059.

Références théoriques

[16] Santamarina Campos, Beatriz. 2008. Antropología y medio ambiente. Revisión de una tradición y nuevas perspectivas de análisis en la problemática ecológica. AIBR. Revista de Antropología Iberoamericana 3, 2, 144–184.

[17] Monfrinotti Lescura, Vanessa Ivana. 2021. El trasfondo ontológico de la modernidad occidental. Revisión crítica de la escisión naturaleza/cultura. En-Claves del Pensamiento 30, e422.

[18] Tsing, Anna Lowenhaupt. 2021. La seta del fin del mundo. Sobre la posibilidad de vida en las ruinas capitalistas. Traduction de Francisco J. Ramos Mena. Capitán Swing.

[19] Moore, Jason W. 2020. El capitalismo en la trama de la vida. Ecología y acumulación de capital. Traduction de María José Castro Lage. Traficantes de Sueños.

[20] Ferguson, James. 1994. The Anti-Politics Machine. Development, Depoliticization, and Bureaucratic Power in Lesotho. University of Minnesota Press.

[21] Tirado, Francisco J. et Daniel López Gómez. 2012. Teoría del actor-red. Un pragmatismo contemporáneo. Dans Teoría del actor-red. Más allá de los estudios de ciencia y tecnología, 1–17. Amentia.

[22] Narotzky, Susana. 2008. La renta del afecto. Ideología y reproducción social en el cuidado de los viejos. Dans Paz Moreno Feliu, dir., Entre las gracias y el molino satánico. Lecturas de antropología económica, 321–336. UNED.

[23] Riechmann, Jorge. 2022. Simbioética. Homo sapiens en el entramado de la vida. Plaza y Valdés.

[24] Riechmann, Jorge. 2022. Autolimitarnos para que pueda existir el otro. Sobre energía y transiciones ecosociales. Papeles de Relaciones Ecosociales y Cambio Global 156, 11–25.

[25] Haraway, Donna J. 2016. Staying with the Trouble. Making Kin in the Chthulucene. Duke University Press. DOI 10.1215/9780822373780.

Crédit de l’image

Pierre Markuse. 2022. Wildfire visualization. Image représentative de l’incendie à l’est de Split, en Croatie, acquise par Sentinel-2 le 17 juillet 2017. Visualisation QuickFire pour Sentinel Hub, réutilisée sous licence CC BY-SA 4.0. Contient des données Copernicus Sentinel modifiées [2017].