| Nom du projet | Résilience urbaine et Gestion de Crise dans un Contexte de Crue à Cinétique lente. Développement d’outils pour l’aide à la gestion des réseaux techniques critiques. Application au Grand Paris – RGC4 |
| Période | 2015 – 2020 |
| Financement | ANR |
| Rôle | Responsable du volet 3 : optimisation et aide à la décision
Principale contribution tâche 7 : Modélisation des réseaux urbains et de leurs interdépendances par un graphe multi-couches Co-encadrement de la post-doctorante Laura Pinson |
| Mots-clés | Système d’aide à la décision, gestion des risques, théorie des graphes, modélisation spatiale multi-échelles |
| Site(s) web(s) | https://rgc4.wordpress.com/ |
 
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| Principales interactions : Marc Vuillet, Serge Lhomme, Pierrick Tranouez | |
Contexte du projet
Ce projet a pour objectif le développement d’outils pour l’aide à la gestion des réseaux techniques critiques dans le cadre de la gestion de crise dans un contexte de crue à cinétique lente. Le projet est focalisé sur une application au Grand Paris.
Les outils développés sont à destination des gestionnaires de réseaux (e.g. transport, eau, électricité) qui ont des décisions à prendre à la fois pendant la crise mais aussi après afin d’assurer une remise en service des infrastructures la plus rapide possible (i.e. aspect résilience). Par ailleurs, dans un contexte de crise il faut garder à l’esprit que des problèmes de disponibilité et de fiabilité de l’information peuvent survenir.
Un des volets du projet a eu pour mission d’analyser les retours d’expérience d’un certain nombre d’inondations survenues ces dernières années afin notamment de synthétiser l’ensemble des informations disponibles pour préparer la gestion d’un événement similaire sur le Grand Paris. De plus nous avons aussi à disposition un certain nombre de données fournies par les gestionnaires et par les exercices (e.g. Sequana) réalisés à l’échelle de la ville de Paris.
Contribution au projet
Le projet utilise des modèles en cascade permettant de connaître un certain nombre d’inter-dépendances entre les réseaux et se propose de définir des outils capables de coordonner les actions des gestionnaires avant la crise (e.g. simulation multi-agent) et pendant la crise (e.g. système permettant de gérer la ré-affectation de personnels ou encore la génération d’itinéraires de lignes de bus alternatives à des réseaux de transports défaillants). L’idée du volet coordonné par le LITIS est de se focaliser sur la partie relative à la résilience. Si l’on connaît des inter-dépendances entre réseaux et que l’on est capable de simuler les impacts de l’aléa sur les réseaux, il n’est pas clair en revanche de connaître l’ordonnancement des remises en service/dépannage des infrastructures tout en sachant que les gestionnaires peuvent avoir des intérêts contradictoires. Il s’agit donc de gérer un problème sur-contraint (« effet dominos inversés ») en partant d’une modélisation basée sur la théorie des graphes.
Deux réalisations ont été menées :
- Un modèle de graphe multi-couches
- Un travail plus appliqué sur la génération automatique de lignes de bus (Projet Insa Certifié, Étudiants1 4.2/5.1)
Le modèle de graphe multi-couches
Dans un premier temps, une analyse des données et connaissances disponibles permettant de traduire les relations d’interdépendances ainsi que la criticité des éléments constitutifs des réseaux techniques a été réalisée. Dans un deuxième temps, ces interdépendances ont été modélisées par un graphe multi-couches permettant ainsi de disposer d’une même information à plusieurs niveaux de détails (Figure 1 ci-dessous) : les composantes spatialisées (niveau micro, e.g la station de métro Auber), les infrastructures (niveau méso, le concept de station de métro) et les différents systèmes urbains (niveau macro, e.g. la RATP). A chaque niveau, des relations, des interdépendances existent entre les services urbains, les infrastructures et les composants spatialisés.
Comme illustré ci-dessous, à chaque nœud des niveaux macro et meso correspondent un sous-graphe au niveau inférieur. Le niveau micro est spatialisé.
Le graphe multi-couches obtenu est le suivant :
La sémantique liée à la criticité des éléments constitutifs des réseaux ainsi qu’aux relations entre ces éléments a été ajoutée par la valuation des arcs et des nœuds de ce graphe.
Une tentative d’instanciation de cette structure de données par l’application des données
disponibles des réseaux techniques a été faîte par un groupe de deux étudiants de l’INSA2, mais malheureusement l’élaboration et l’application d’algorithmes d’ordonnancement sur cette structure de graphe multi-couches afin de proposer un ordre de remise en service des infrastructures aux décideurs n’a pas aboutie.
Génération automatique de lignes de bus
L’objectif du travail à réaliser pour les 10 étudiants du PIC était de produire un outil d’aide à la décision permettant d’intégrer plusieurs modules poursuivant des objectifs différents. Dans le cadre de ce projet, un module réalisé par Serge Lhomme (MOPPI) permettant la réaffectation du personnels en fonction des contraintes liées à l’impossibilité de se rendre sur son lieu de travail, et un module dédié à la génération automatique de lignes de bus. L’idée est qu’en situation de crue, certaines lignes de métro sont fermées, il faut donc prévoir de nouvelles lignes de bus pour compenser ces fermetures et assurer la continuité de service. Les étudiants sont parvenus à une première version du module permettant de couper des lignes de métro et de générer une ligne de bus, avec éventuellement des points de passages spécifiques. La prise en compte de la largeur des voies n’a pas en revanche été prise en compte.
Publications associées
Pinson, L., Del Mondo, G. & Tranouez, P. (2019) Representation of interdependencies between urban networks by a multi-layer graph, Regensburg, Germany, 14th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT), vol. 142 n°15.
Poster de présentation générale du projet
Documentation utilisateur du logiciel de génération automatique de lignes de bus
1 Maxime Carpentier, Guillaume Cavelier, Anaëlle Morin, Marianne Rubat-Ciagnus, Mélanie Dumont, Waël Osmani, Gaëtan Baert, Sandratra Rasendrasoa, Romain Jacquier, Michael De Filippis.
2 Achille Lacoin & Emma Bonhomme