La thématique de recherche concerne l'étude de problèmes multi-objectifs comportant une composante spatiale. Il s'agit de trouver une solution ou un ensemble de solutions satisfaisant au mieux une série de contraintes dont la position dans l'espace fait partie. De nombreux problèmes sont concernés comme ceux considérant les activités humaines qui constituent notre cas d'étude de prédilection.

Géolocalisation de descriptions verbales d'itinéraires en milieu naturel

Le sujet de la thèse concernait la géolocalisation de descriptions verbales en milieu naturel. La question de recherche à l'origine de ce projet est la suivante :

Est-il possible, et si oui de quelle manière, de construire une passerelle entre description verbale d'itinéraire et espace géographique ?

Cette question fait partie des problèmes consistant à faire le lien entre représentation qualitative (la description verbale d'itinéraire) et représentation quantitative (une suite de points géoréférencés représentant l'itinéraire décrit). La figure suivante illustre le principe général de la recherche ainsi que les deux verrous identifiés : la modélisation d'une description verbale d'itinéraire et sa géolocalisation.

Étude de descriptions verbales d'itinéraires en milieu naturel

Tout d'abord, une étude des descriptions verbales d'itinéraires a été entreprise. Le but était de faire ressortir les principaux composants d'une description verbale d'itinéraire en milieu naturel et comparer ces résultats avec ceux obtenus dans la littérature pour le milieu urbain. À partir de ces observations, une approche de modélisation de description d'itinéraire a émergée. La dernière partie du travail a consisté au développement d'un algorithme de géolocalisation de description d'itinéraire en utilisant le modèle défini.

 L'analyse de descriptions d'itinéraires est une méthode intéressante pour comprendre la perception humaine d'une navigation. De nombreux travaux ont été réalisés en milieu urbain dans des buts touristiques, de sécurité ou simplement pour développer des outils visant à faciliter la navigation dans des villes toujours plus grandes et complexes. Parmi les travaux réalisés en urbain ceux de Michel Denis(1997) définissent une catégorisation des éléments contenus dans une description d'itinéraire en cinq classes :
- Classe 1 : les actions exprimées sans repère
- Classe 2 : les actions exprimées avec références à un repère
- Classe 3 : les repères autres que ceux mentionnés avec une action
- Classe 4 : description d'un repère sans mentionner sa localisation
- Classe 5 : classe des commentaires, en d'autres termes tout ce qui ne rentre pas dans les autres classes

Notre recherche concernant le milieu naturel, une expérimentation fut réalisée afin de faire ressortir les ressemblances et les différences entre navigation en environnement naturel (Brosset et al. 2005) et urbain (Przytula-Machrouh en 2004 et Denis en 1997). Le cadre choisi fut la course d'orientation. Les résultats obtenus se rapprochent plus de ceux obtenus par Denis (1997) que de ceux obtenus par Przytula-Machrouh en 2004, ceci s'expliquant par une différence de protocole expérimental.

Une différence entre nos résultats et ceux de Denis (1997)} sur les classes 3 et 4 pourrait être liée à la différence entre les deux environnements de navigation. En milieu naturel, les repères doivent être plus décrits pour être identifiés. Cette hypothèse est contredite par Rehrl et al. (2009) qui obtiennent des résultats semblables aux nôtres avec une expérimentation en milieu urbain (cf. figure). Leur hypothèse est que cette différence n'est pas due au type d'environnement mais encore une fois au protocole expérimental car l'expérimentation de Denis (1997) n'était pas faite "in situ" contrairement aux deux autres. Cette hypothèse reste à confirmer par de nouvelles expérimentations.

Figure : Analyse des expériences selon la catégorisation de Denis (1997)

Modélisation d'une description verbale d'itinéraire

La modélisation est basée sur la théorie des graphes. Une description verbale d'itinéraire peut être modélisée comme un chemin où les n\oe uds représentent les positions et les arcs, les actions. L'hypothèse principale de la modélisation est qu'une position peut contenir un repère et, de façon similaire, une action peut également interagir avec un repère.

À partir de ces principes, un langage formel et une représentation schématique ont été définis et illustrés par un prototype écrit en Java (cf. figure). Le formalisme introduit a permis la définition de plusieurs opérateurs caractérisant une description d'itinéraire : la diversité structurelle s'appuyant sur la théorie de l'information de Shanon (1949) et la richesse structurelle.

Algorithme de géolocalisation

La géolocalisation d'une description verbale d'itinéraire consiste à proposer pour chaque étape de l'itinéraire un ensemble de points possibles dans l'espace géographique. Pour cela un algorithme basé sur les principes des algorithmes de colonies de fourmis a été développé.

Les algorithmes de colonies de fourmis sont inspirés de l'observation du monde vivant : les colonies de fourmis et de termites. Grasse (1959) observa une forme de communication indirecte chez les termites qu'il appela : Stigmergie. Grâce à cette forme de communication utilisant l'environnement comme support, une colonie de fourmis est capable de résoudre des problèmes complexes comme déterminer le plus court chemin dans un réseau. Dorigo (1992) a développé à partir de cette constatation un algorithme, appelé ACS, pour la résolution du problème du voyageur de commerce.

L'algorithme de géolocalisation défini s'appuie sur ces principes. Le but n'est pas de trouver le plus court chemin, c'est-à-dire minimiser la distance, mais trouver des solutions satisfaisant le plus possible les contraintes de la description d'itinéraire, c'est-à-dire maximiser la satisfaction avec la description.

L'environnement étudié ne possède pas une structure limitant la navigation comme un réseau de rues et de chemins. La première étape de la géolocalisation a été de créer une méthode permettant d'obtenir un réseau d'itinéraires possibles. Cette méthode se base sur la proximité des repères décrits dans la description donnée en entrée. Le résultat est un ensemble de couches de n\oe uds pouvant correspondre aux étapes de l'itinéraire recherché. Le nombre de n\oe uds est important, plus de deux cent par couche, et justifie l'utilisation d'une technique d'approximation telle que les algorithmes par colonies de fourmis. Une fois le réseau constitué, la phase d'exécution génère des itinéraires de façon probabiliste, évalue ces solutions et met à jour le réseau pour favoriser les étapes qui produisent des solutions satisfaisantes.

La méthode a fait l'objet d'un développement informatique en java qui prend en entrée une description modélisée selon la méthode présentée et qui fournit un ensemble d'itinéraires solutions répondant aux critères de la description. L'interface du prototype permet de sélectionner la description à géolocaliser, de régler les différents paramètres de l'algorithme et également de visualiser les résultats sur une carte. Les résultats obtenus sur des cas d'étude sont encourageants et nous permettent d'envisager le traitement de descriptions plus complexes. Une étude sur les différents paramètres de l'algorithme a été effectuée pour montrer leur influence et ainsi déterminer les meilleurs réglages.

Simulation multi-agents d'activités anthropiques

Cette partie présente les travaux effectués principalement dans le cadre de deux projets : le projet Simaris et le projet GERRICO. Le projet Simaris (Région Bretagne) a pour objectif la modélisation et la simulation des activités en mer côtière pour l'analyse et la prédiction des conflits d'usage et des impacts sur l'environnement. Le projet GERRICO (IFREMER et Université de Nantes) vise à mener un ensemble de recherches pour une meilleure compréhension de l'exploitation des ressources marines dans les milieux côtiers. Le point commun de ces deux projets est l'utilisation de la plateforme de simulation Dynamique des Activités Humaines (DAHu). Cette plateforme a été entièrement redéveloppée afin de mieux répondre aux attentes des projets.

Tout d'abord, l'approche adoptée est présentée. Cette approche est à la fois conceptuelle et méthodologique. Les résultats obtenus sur le projet GERRICO viennent illustrer la méthode. %En conclusion les perspectives de recherche sont évoquées. Celles-ci concernent l'ensemble des volets de cette recherche.

Approche de simulation
Notre démarche commence par un découpage en composants et la description de leurs relations. La figure \ref{figConception} décrit les différents éléments identifiés :
- la réalité, composée des caractéristiques de l'environnement, des pratiques des acteurs et de la biologie de l'espèce pour les activités productrices,
- la partie modélisation qui va permettre de comprendre comment se déroule les activités par la génération de calendriers de pratique et d'ensemble de contraintes à respecter,
- une base de donnée qui est structurée par la modélisation et est remplie par les données réelles,
- le simulateur informatique qui est conçu d'après la modélisation effectuée et se sert de la base de données.


Figure : Simulation des activités humaines

Le simulateur permet l'analyse des activités et est un outil d'aide à la décision à part entière. Dans un premier temps les objectifs du simulateur sont de reproduire une situation à partir de données existantes mais à un niveau agrégé. À moyen terme des scénarios prédictifs pourront être générés afin de tester différents paramètres concernant le milieu ou les pratiques des acteurs.

Le simulateur est un système multi-agents où chaque agent appartient à un groupe définissant son rôle (Ferber 1999). Les systèmes multi-agents sont particulièrement bien adaptés à la modélisation des interactions existant entre les individus, l'environnement et la société.

Résultats

Dans le cadre du projet GERRICO, nous nous sommes intéressés au déroulement de l'activité ostréicole dans la baie de Bourgneuf. Situé au sud de l'estuaire de la Loire, ce milieu est riche en plancton et donc favorable à la culture de l'huitre. Il est le principal site conchylicole des Pays de la Loire.

La première étape dans une approche de modélisation d'activités est l'apprentissage des pratiques des acteurs. Après avoir subi une épizootie sur l'huître portugaise (Crassostrea angulata), les ostréiculteurs français se sont tournés vers l'huître creuse japonaise (Crasostrea gigas) plus résistante. C'est le cas pour l'ostréiculture en baie de Bourgneuf. Cette espèce se cultive principalement selon deux techniques : sur filières en eau profonde ou bien dans des poches sur tables dans une zone plus ou moins haute de l'estran. Elle passe plusieurs stades de croissance qui requiert chacun un ensemble d'interventions de la part de l'aquaculteur.

Une fois la pratique connue, il faut s'intéresser à l'environnement concerné. Par environnement, nous entendons les emplacements des aquacultures et les caractéristiques du milieu (marée, courants, matière en suspension, température de l'eau et météo). Dans le cadre du projet GERRICO nous avons recensé environ 2500 concessions appartenant à une centaine d'aquaculteurs. Pour chaque concession identifiée, nous avons recueilli la position sur l'estran, la surface et la densité moyenne d'huîtres par poche. Concernant les aquaculteurs, l'identification de leurs concessions ainsi que leur stratégie de production sont connues. Le tonnage annuel produit n'est connu qu'au niveau du quartier maritime.


L'ensemble de ces données est structuré par une base de données géographique (PostgreSQL+PostGIS). Cette base permet de créer chaque agent du système avec les informations réelles (Tillier et al. 2009}. Ces agents sont organisés selon une structure hiérarchique présentée par la figure suivante :

Figure : Structure hiérarchique des agents

À partir des données à notre disposition nous avons pu reproduire des bilans annuels identiques à ceux observés et produire des cartes de distribution des huîtres à l'échelle de la journée et par concession.