2016-2022 ESCAPE

Nom du projet Exploring by Simulation Cities Awareness on Population Evacuation – ESCAPE
Période 2016 – 2020 / 2019 – 2022
Financement ANR / RIN
Rôle Membre des actions 3 (modélisation des individus) et 4 (modélisation des groupes)

Encadrement de stagiaire M2 : Stéphane Kastenbaum & Valentin Fouillard

Encadrement de stagiaire de M1 : Antoine De Barros, Nathan Astegiano

Mots-clés Modélisation de l’information spatiale et temporelle, multi-échelles, théorie des graphes, gestion des risques
Site(s) web(s) https://anr.fr/Projet-ANR-16-CE39-0011

https://mag.hypotheses.org/escape

Principales interactions : Eric Daudé, Pierrick Tranouez, Arnaud Saval

Stage de 4 à 6 mois à pourvoir de suite : Lien vers l’annonce

Contexte du projet

Les risques naturels et technologiques en zone urbaine sont des défis majeurs à la sécurité des citoyens. L’aide à la planification de l’évacuation massive des populations est à ce titre un enjeu essentiel. Ce projet a pour objectif de produire des outils de modélisation et de simulation informatique permettant de représenter et d’explorer différents scénarios d’évacuation pour concevoir les plans les plus appropriés. Concrètement l’idée est d’avoir à sa disposition un outil pour simuler une catastrophe (e.g. tsunami, explosion d’une usine chimique) et étudier ses conséquences sur l’environnement urbain. L’analyse de ces conséquences permet d’adapter les infrastructures et les plans d’évacuation prévus dans le cadre de la gestion des risques pour les villes concernées. Le projet utilise la plateforme de développement GAMA pour gérer la simulation multi- agent et prévoit de développer des librairies à destination des catastrophes de types tsunami, rupture de digue et accident industriel avec entre autre des données issues des villes de Rouen et d’Hanoï au Vietnam.

Contribution au projet

Dans ce contexte, un des objectifs est d’explorer la manière de modéliser efficacement la perception de l’espace par les agents de la simulation. En effet, chaque agent possède sa propre connaissance de l’environnement qui dépend de lui (connaît-il bien la ville ?) mais aussi des moyens de communication qu’il aura consulté (e.g. Google Maps, réseaux sociaux), voire des personnes qu’il rencontre et avec qui il peut partager de la connaissance. Ces deux dernières sources d’information peuvent modifier sa connaissance initiale en lui indiquant par exemple que suite à la catastrophe une route a été coupée, qu’un nouveau chemin pour atteindre sa destination est disponible etc. L’idée est de proposer une modélisation utilisant les graphes spatiaux qui permettent à chaque agent de détenir une connaissance de l’espace et de voir comment cette modélisation s’inscrit dans le système global.