Résumé de la thèse :
Cette thèse se propose de comprendre dans quelle mesure il est possible de construire une simulation numérique reproductible et adaptable des mobilités dans un contexte d’évacuation préventive de population. En effet, l’évacuation de population est une mesure de gestion de crise qui implique un nombre important d'acteurs humains et responsabilise directement la population dans sa propre mise en sécurité. Tester ce processus est complexe et couteux : la réalisation d’exercices, par exemple, n’implique pas toujours la population, principale concernée. Aujourd’hui, des outils numériques permettent de simuler de telles opérations. Ces simulations, bien qu'elles ne puissent se substituer à une mise en œuvre réelle, constituent un moyen d’analyse voire d’aide à la décision. Lors du déclenchement d’une évacuation, une série de facteurs incertains influent sur le déroulement de l’opération. Ces facteurs peuvent être : contextuels, ceux sur lesquels les acteurs humains n’ont aucune prise (type d’aléa, météorologie au moment de l’événement, temporalité du ou des phénomènes impliqués) ; organisationnels, faisant principalement référence à la gestion de l’événement par l’organisation gestionnaire de crise ; individuels, concernant le comportement des personnes.
Le parti-pris de la thèse est de construire un modèle d’évacuation préventive de population, centrée sur les processus piétons, dont les éléments soient simulables à l’aide d’un système multi-agents. L’objectif est d’élaborer un outil adaptable et transposable permettant de simuler une grande variété de scénarios d’événements, pouvant notamment être décrits par un plan d’urgence, à des fins d’analyse et de diagnostic du territoire concerné, et proposer in fine d’éventuelles recommandations opérationnelles.
Les facteurs identifiés dans l’état de l’art sont formalisés sous forme de neufs paramètres, dont six sont implémentés dans une simulation (plateforme GAMA). Ces paramètres tiennent compte des incertitudes liées à l’application des consignes d’évacuation par les personnes, des choix de mobilité et des variations dues au contexte de la crise. La base physique du déplacement des piétons intègre les notions d’évitement d’obstacles et de partage de l’espace. Autour de cette base, les autres paramètres influents sont intégrés.
Les paramètres sont ensuite testés afin de caractériser leur impact sur le comportement général de la simulation. Puis, des scénarios d’applications plus complexes, incluant des variations types de la répartition spatiale de la population du territoire cible, sont construits et appliqués. L’objectif est d’alimenter des indicateurs de sortie incluant un travail d’analyse cartographique. Ces indicateurs ont deux fonctions : ils permettent à la fois d’évaluer la performance globale de l’opération et de mettre en évidence des déséquilibres territoriaux au travers de scénarios crédibles ou possibles.
Le modèle de simulation montre au final pouvoir alimenter un nombre important d’indicateurs et fournir de l’information valorisable sur le déroulement d’une évacuation préventive de population. Les limites conceptuelles identifiées sont enfin discutées, notamment sous l’angle de la capacité descriptive et explicative de la simulation proposée.
Abstract :
The aim of this thesis is to understand the extent to which it is possible to build a reproducible and adaptable digital simulation of mobilities in a preventive population evacuation context. The evacuation of a population is a crisis management measure that involves a large number of human actors and makes the population directly responsible for their own safety. Testing this process is complex and costly: conducting drills, for example, does not always involve the population, who are the main people concerned. Today, digital tools can be used to simulate such operations. Although these simulations are no substitute for actual operations, they do provide a means of analysis and decision-making. When an evacuation is triggered, a series of uncertain factors influence the course of the operation. These factors can be: Contextual, those over which human actors have no control (type of hazard, meteorology at the time of the event, temporality of the phenomenon or phenomena involved); Organizational, referring mainly to the management of the event by the crisis management organization; Individual, concerning the behavior of people.
The aim of the thesis is to build a preventive population evacuation model, centered on pedestrian processes, the elements of which can be simulated using a multi-agent system. The aim is to develop a tool that can be adapted and transposed to simulate a wide variety of event scenarios, including those that could be described by an emergency plan, for the purposes of analyzing and diagnosing the area concerned, and ultimately proposing any operational recommendations.
The factors identified in the state of the art are formalized in the form of nine parameters, six of which are implemented in a simulation (GAMA platform). These parameters take into account the uncertainties associated with the application of evacuation instructions by individuals, mobility choices and variations due to the context of the crisis. The physical basis of pedestrian movement incorporates the concepts of obstacle avoidance and space sharing. The other influential parameters are integrated around this base.
The parameters are then tested to characterize their impact on the general behavior of the simulation. More complex application scenarios, including typical variations in the spatial distribution of the target population, are then constructed, and applied. The aim is to provide output indicators, including a cartographic analysis. These indicators have two functions: they can be used to assess the overall performance of the operation and to highlight territorial imbalances through credible or possible scenarios.
In the end, the simulation model shows that it can feed many indicators and providing valuable information on the progress of a preventive evacuation of the population. Finally, the conceptual limitations identified are discussed, particularly in terms of the descriptive and explanatory capacity of the proposed simulation.