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*Gestion de ressources en cas de crises
*Résumé

La coordination et la gestion des opérations de secours d’une foule, notamment dans une situation de turbulence, demeurent un problème complexe nécessitant davantage de recherche, tout en présentant des opportunités d’investigations interdisciplinaires.

En effet, l’élaboration en continu et quasi temps réel de plans d’évacuation et de décongestion, issus de la collecte et de l’analyse des données ainsi que de la prédiction éventuelle des évolutions de la situation, a permis l’émergence de plusieurs solutions s’appuyant sur différents modèles mathématiques.

Cependant, les résultats expérimentaux de ces modèles sont contrastés. La couverture des situations, par nature diverses dans l’espace et dans le temps, constitue un défi dans la mesure où l’objet sur lequel porte la modélisation, cette fois-ci, est l’individu. Ce dernier pouvant effectuer des choix ou comportements aussi bien imprévisibles qu’influencés par le voisinage.
Par ailleurs, on constate paradoxalement que les orientations de la recherche dans la répartition de l’intelligence embarquée dans les solutions émergeantes demeurent déséquilibrées. Les solutions décentralisées, favorisant davantage d’intelligence « collective » dans les capteurs, sont balbutiantes. D’un autre côté, les solutions centralisées, qui sont majoritaires, continuent à pâtir des problèmes techniques.

Tenant compte de cette complexité, notre proposition consiste à implémenter un enrichissement de la plateforme Inuit, en favorisant une approche basée sur la théorie des comportements cognitifs de l’individu dans la foule. Elle s’appuiera sur les données collectées par le projet SmartCrowd.Dans une première phase, on implémente, on évalue et on présente les résultats. Dans une deuxième phase, on confronte les résultats au projet SmartCrowd, dans le but de dégager les synergies, les interactions possibles entre les deux modèles, voire la possible fusion théorique et/ou pragmatique. La troisième phase consiste à dégager les fonctions qui peuvent être décentralisées dans les capteurs sous forme collaborative ou individuelle. Le projet permettra également, dans une quatrième phase, de générer des cartes qui mettent en évidence les zones prioritaires pour les interventions de sauvetage.

Enrichir la vision centralisée, déporter de l’intelligence dans les capteurs, ainsi que fournir l’information pertinente et automatique pour les acteurs impliqués, constituent les trois axes de notre proposition, permettant de tendre vers une plate-forme évolutive et adaptable dans le temps.