Faciliter la gestion des foules
La gestion d’événements impliquant de grandes foules est un art qui repose principalement sur l’expertise humaine, qui est à l’origine de la planification de l’agencement du lieu, des dispositions d’accès et de la cartographie de certains scénarios de crise. La supervision pendant l’événement, visant à décider des mesures à prendre pour assurer la sécurité de la foule et respecter le niveau de service attendu, est également tributaire du jugement humain. Si les tragédies liées à la dynamique des foules sont rares, elles se produisent néanmoins. Lorsqu’elles surviennent, c’est souvent en raison d’un contexte qui évolue rapidement et que le jugement humain a du mal à anticiper et à suivre. Comment exploiter les outils numériques les plus récents pour rendre les situations plus sûres? Julien Pettre, coordinateur du projet CrowdDNA, basé à l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria) en France, explique: «Il nous semble évident que la difficulté de l’exercice réside principalement dans la capacité du responsable à évaluer correctement la situation». «C’est sur ce dernier point que la technologie peut intervenir et assister un responsable dans l’évaluation précise d’une situation et dans la détection d’indices pouvant indiquer qu’un danger est imminent, surtout à un moment où l’intervention humaine pour écarter ce risque est encore possible.» CrowdDNA, qui a reçu le soutien de l’UE, s’est concentré sur les situations impliquant des foules à forte densité. Dans cette situation, les risques pour les personnes présentes dans la foule surviennent lorsque la densité est trop importante à certains endroits, ce qui empêche les individus de se déplacer librement. «Ils sont pris au piège et subissent les mouvements erratiques de la foule, qui ne font qu’aggraver la situation. Si la densité est trop élevée pendant une longue période, cela peut entraîner un risque d’asphyxie et de décès pour les individus», explique Julien Pettre.
Une révolution dans l’observation des foules en temps réel
En utilisant l’animation informatique, la réalité virtuelle, la navigation robotique et la planification des mouvements, CrowdDNA a poursuivi deux lignes d’innovation pour améliorer la sécurité des foules. L’équipe a cherché à comprendre la nature et l’intensité des interactions physiques entre les individus dans les foules et à reproduire ces phénomènes par simulation numérique. Les chercheurs ont ensuite voulu utiliser ces outils de simulation pour créer des technologies d’analyse des mouvements de foule permettant de détecter le plus tôt possible les situations potentiellement dangereuses. Le projet a révolutionné les méthodes utilisées pour observer les interactions dans les foules denses. Alors que la capture vidéo et la reconstruction 2D des trajectoires individuelles étaient la norme dans ce domaine, CrowdDNA a introduit l’utilisation de technologies de capture des mouvements du corps entier pour étudier les interactions physiques entre les individus. «Cela a permis d’obtenir des ensembles de données sans précédent montrant, par exemple, la propagation des poussées entre les individus dans une foule», explique Julien Pettre. Il ajoute que le projet a également jeté les bases de la collecte de données sur le terrain, à travers le concept d’«observatoires des foules» qui, selon lui, faisaient cruellement défaut. En effet, il est crucial que les personnes qui gèrent la situation sachent ce qui se passe sur place. En plus de développer des méthodes innovantes pour observer la dynamique des foules, l’équipe s’est également concentrée sur la modélisation et la simulation afin de repérer les dangers potentiels. «Alors que les modèles de simulation sont généralement simplistes, réduisant les individus à des particules se déplaçant sur un plan, nous avons jeté les bases de modèles de simulation de foule qui rendent compte de la complexité des interactions corporelles entre les individus en contact au niveau des membres. Cela change radicalement les concepts utilisés pour la simulation des foules et permet d’étudier des situations de foules denses où des échanges physiques complexes ont lieu», note Julien Pettre.
Concevoir des simulations de la dynamique des foules pour améliorer les analyses
Alors que les accidents liés à des foules denses sont des événements rares pour lesquels les données sont généralement indisponibles, CrowdDNA a jeté les bases d’une approche dans laquelle la simulation est utilisée comme source principale pour développer des techniques d’analyse de séquences d’images de foules. Cette idée d’entraîner des technologies d’aide à l’analyse de situation, uniquement sur la base de données synthétiques, pourrait permettre à l’avenir de concevoir des technologies adaptables à des cas très spécifiques. Comme le dit Julien Pettre: «N’oublions pas que chaque foule, dans des lieux et des circonstances différents, est unique, et que cette capacité d’adaptation est inestimable».
Mots‑clés
CrowdDNA, foules denses, observatoires de foules, animation informatique, réalité virtuelle, navigation robotique, planification des mouvements, sécurité des foules
