Modélisation multi-agents d'une crise sismique

par Julius Bangate

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Julie Dugdale et de Elise Beck.

Le président du jury était Sandrine Anquetin.

Le jury était composé de Julie Dugdale, Elise Beck, Alexis Drogoul, Eric Daudé, Frédéric Amblard.

Les rapporteurs étaient Alexis Drogoul, Eric Daudé.


  • Résumé

    L’évacuation des populations est nécessaire pendant les crises sismiques afin d'atténuer et d'éviter l'exposition à des dangers qui peuvent causer des blessures ou la mort. Tout comme le risque, l’évacuation est de nature sociale. Cela s'explique principalement par le fait que les personnes qui évacuent possèdent des stratégies sociales très évoluées pour faire face au danger. La théorie de l'attachement social suppose que la recherche de personnes ou de lieux familiers est réalisée en situation de danger. Dans cette situation, les gens recherchent des figures d'attachement. Les figures d'attachement comprennent des personnes, des lieux, des objets familiers, etc. La présence de figures d'attachement favorise le sentiment de calme et de sécurité. Inversement, leur absence entraîne l'anxiété et la fuite. Cela signifie, par exemple, qu'en cas de catastrophe, les personnes peuvent chercher des membres de leur famille avant d'évacuer. Cela explique aussi pourquoi les gens recueillent des biens personnels avant de se diriger vers des sorties et des endroits familiers, ou de suivre des groupes ou des foules, etc.Dans ce contexte, une recherche pluridisciplinaire a été menée, basée sur les apports des sciences sociales, de la terre, de l’information spatiale et de l’informatique, pour simuler les comportements des individus à la suite d’un séisme dans la ville de Grenoble (France). Dans cette optique, SOLACE, un modèle multi-agents sur les évacuations de crise, a nous avons développé pour répondre à huit questions clés (Q1 à Q8) qui peuvent expliquer la nature et l'impact des comportements d'évacuation humaine modulés par les liens sociaux. L'effet de plusieurs paramètres sur le nombre d'arrivées dans les zones sûres a nous avons observé: il s’agit de l'attachement social (Q1), des connaissances (Q2), du nombre de liens étroits (Q3), de l'heure de la journée (Q4), de la présence d'un handicap (Q5), de la présence de victimes (Q6), de l'intensité du séisme (Q7) et du rayon des zones dangereuses autour des bâtiments (Q8).Les résultats des expériences montrent l'importance des interactions sociales pendant les évacuations. Les comportements des individus sont fortement influencés par leur environnement social qui répond aux défis imposés par l'environnement physique produit par les catastrophes sismiques. La capacité et la tendance à l'interaction sociale sont inhérentes aux humains et doivent être prises en compte dans les évacuations. Nous avons démontré que l'attachement social est important parce qu'il peut faciliter le sauvetage d'un plus grand nombre de vies lors de catastrophes sismiques.La première et principale contribution de la recherche est d’appuyer les arguments soulignant l'importance du comportement humain et des dynamiques sociales qui émergent lors des évacuations de crise. La deuxième contribution majeure de l'étude est SOLACE, le modèle multi-agents d'évacuation en cas de tremblements de terre mis en œuvre en utilisant l'attachement social. La troisième contribution majeure est que la recherche confirme l'avantage d'utiliser des données spatiales précises dans des modèles dynamiques multi-agents.

  • Titre traduit

    Multi-agent modelling of seismic crisis


  • Résumé

    Evacuations are necessary during earthquake crisis to mitigate and avoid risks of exposure to hazards that can cause injury or death. Evacuation are social in nature. This is mainly because the main agents in evacuations are people who possess highly evolved social strategies for coping with danger. Social attachment theory posits that proximity seeking behaviours are activated during danger. In this situation people seek attachment figures. Attachment figures include familiar people, places, object, etc. The presence of attachment figures promotes the feeling of calm and safety. Conversely, their absence result in anxiety and flight. This means for example that during disasters individuals may seek family members, before evacuating. Also, this explains the behaviour why people gather personal property before heading to familiar exits and places, or follow groups/crowds, etc.In this framework, a multidisciplinary approach – based on social, geoscience, spatial and computer sciences – is proposed to simulate individuals’ behaviours after an earthquake in the city of Grenoble, France. For this purpose, SOLACE, a multi agent model on crisis evacuations was developed to answer eight key questions (Q1 to Q8) that can explain the nature and impact of human evacuation behaviour modulated by social attachment. The effect of several parameters on the number of arrivals in safe areas was observed: social attachment (Q1); knowledge (Q2); number of close bonds (Q3); time of day (Q4); presence of disability (Q5); presence of casualties (Q6); earthquake intensity (Q7); and radius of danger zones around buildings (Q8).The results of the experiments point to the importance of social interactions during evacuations. The behaviours of individuals are significantly affected by their social environment that responds to the challenges imposed by the physical environment produced by earthquake disasters. The capacity and tendency for social interaction are inherent in humans and need to be considered in evacuations. It was shown that social attachment is important because it can facilitate saving more lives during earthquake disasters.The first and main contribution of the research is to add to arguments stressing the importance of human behaviour and the social dynamics that emerge during crisis evacuations. The second major contribution of the study is SOLACE, the multi agent-based model for earthquake evacuation implemented using social attachment. The third major contribution is that the research supports the benefit of using accurate spatial data in dynamic multi agent-based models.


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