Description du projet :
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.
Research team within HES-SO:
Rizzotti Aïcha
, Jupille Dany
, El Maliki Tewfiq
Partenaires académiques: Technologie d'interaction; Rizzotti Aïcha, Technologie d'interaction
Durée du projet:
08.10.2014 - 30.09.2016
Montant global du projet: 49'650 CHF
Statut: Completed
SWITCH edu-ID
Administration
