L’etat reactif : La Politique du Spectacle Face aux Catastrophes en Republique Democratique du Congo Open access

Articles Published September 28, 2026
Volume 2, issue 1 (2026), pages 1-19 doi.org/10.66699/2qpecy90
View this article
Published in: East African Journal of Crime and Security East African Journal of Crime and Security journal thumbnail View current issue
0 Views
0 Downloads
Crossref 0

Abstract

Cette étude analyse la faillite de la gouvernance des risques en République Démocratique du Congo, où l'action publique se limite souvent à une réaction politique théâtralisée après les tragédies. Face à la récurrence des catastrophes naturelles, des accidents de transport et des incendies, les auteurs démontrent que la répétition des catastrophes n'est pas due à une absence de lois, mais à une faiblesse systémique de l'inspection et à une corruption institutionnalisée, nourrie par la patrimonialisation de l'Etat et l'absence de reddition de comptes. Sous l'angle de la criminologie environnementale, cette inertie s'assimile à une criminalité d'omission et à une tolérance institutionnelle. A travers l'examen de dix sinistres majeurs survenus depuis 2016 à ces jours, la recherche dénonce une « politique du spectacle » privilégiant l'émotion médiatique au détriment de la prévention technique et des contrôles ex-ante. Ce diagnostic met en lumière un écart profond entre les ambitions normatives de l'Etat et la réalité d'un terrain marqué par l'impunité des décideurs. Enfin, l'article plaide pour une réforme structurelle visant à substituer une culture de la responsabilité managériale et pénalement sanctionnée aux rituels de compassion éphémères, afin de bâtir une gouvernance intégrée de la réduction des risques portée par la résilience locale.

Keywords
République Démocratique du Congo (RDC) Gouvernance des risques Politique du spectacle Criminalité d'omission Socio-anthropologie de l'État Tolérance institutionnelle
Recent Publications

Recent Publication

  1. Scanning published journal records…
Most Read Articles

Most Read

  1. Calculating article readership…
Recommended Articles

Recommended

  1. Matching titles and keywords…