Transférabilité d'une modélisation-simulation multi-agents : le comportement inter-gares des voyageurs de la SNCF lors des échanges quai-train

Transferability of an agent-based model and simulation : the inter-station passengers behavior of SNCF passengers during platform-train exchanges

• Auteur / Autrice : Fatma Elleuch
• Direction : Stéphane Natkin, Charles Tijus
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 19/03/2019
• Etablissement(s) : Paris, CNAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'études et de recherche en informatique et communications (Paris) - Laboratoire Le Lutin (Paris ; 2008-...)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : SNCF Réseau - Spirops (Paris)
• Jury : Président / Présidente : Safia Kedad Sidhoum
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphanie Paris Donnet, Corinne Talotte, Axel Buendia
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Alain Lioret, Ludovic Le Bigot

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle

Psychologie cognitive

Chemins de fer -- Trafic voyageurs

Modélisation des données (informatique)

Piétons

Comportement collectif

Mots clés libres

Système multi-Agents

Modèle microscopique

Transférabilité

Approche motivationnelle

Contexte Ferroviaire

Recherche sur les transports

Agent-Based system

Microscopic model

Transferability

Motivational Approach

Railway context

Transportation research

Résumé

Les travaux de cette thèse portent sur la définition et la validation d’une méthode de modélisation-simulation de foule permettant le transfert des principes et des mesures établis dans un contexte source d'observations vers des contextes cibles, non observables a priori. A partir de l'observation de comportements de piétons d’un contexte environnemental, social et urbain, nous inférons les règles et des motivations, rendant possible la modélisation et la simulation du comportement individuel de piétons dans ce contexte source, puis à évaluer la transférabilité du modèle dans un autre contexte cible. Nous appuyons nos travaux sur un cas réel. Il s’agit de la simulation du comportement des voyageurs entrants et sortants des trains dans une gare à fort trafic. Après une revue des théories, de modèles de simulation, nous retenons une approche basée sur la simulation microscopique d’agents sociaux, situés, basée sur les motivations. Nous argumentons le choix par le fait que, par rapport à une simulation de foule classique elle, a priori, l’avantage de favoriser la transférabilité. L’objectif de cette simulation est d’étudier, entre autres, les évolutions architecturales des stations permettant de raccourcir les temps d’arrêt des trains.

This thesis focuses on the definition and the validation of a crowd-simulation modeling method. This method allows transferring principles and measurements established in a source observation context to a target one. From the observation of pedestrian behavior in a social and urban context, our approach infers rules and motivations in order to model and simulate the individual pedestrian behavior in this source context. This allows, in a second step, to evaluate the transferability of the model to a given target context. Our work is based on a real case: the simulation of the passenger’s behavior while boarding and alighting trains (platform-train exchange) in a high-traffic station (dense situation). Starting from the state of the art of theories, models and types of simulation, we choose an approach based on the microscopic simulation of social agent’s motivation. This choice relies mainly on the fact that, compared to a classic crowd simulation, it has, a priori, a better transferability potential. The goal of this type of simulation is to study the architectural evolutions of the stations that could allow to control or shorten train dwell times.