Description

La compréhension et la prévision du comportement du public lors de grands rassemblements sont au centre des problématiques des services chargés d’en assurer la sécurité, en particulier dans la prévention des écrasements liés à des hautes densités locales de public ou des mouvements massifs. Un élément central de la gestion de ce public est de savoir ce qu’il faut communiquer, quand, et comment afin d’éviter toute situation à risque. Il faut donc à la fois comprendre comment le public perçoit les informations, comment il va les prendre en compte et comment vont se modifier les densités en conséquence.

Le LCPP développe depuis 2018 l’utilisation de simulations numériques de mouvements de foules pour étudier l’évacuation en bon ordre d’un public rassemblé pour un évènement festif. Ces travaux ont donné lieu à plusieurs thèses de doctorat [1-2].

Depuis 2025, le programme PRESAGE réunit différents acteurs de la préfecture de Police autour de la prévention des risques liés aux mouvements de foule en général, en prenant en compte les notions de sécurité.

Récemment [3], des modèles issus de la théorie des jeux ont démontré leur capacité à reproduire le mouvement de masses d’individus tout en prenant en compte leurs stratégies individuelles. Ces modèles représentent ainsi une opportunité pour intégrer l’effet d’une instruction apportée qui modifierait le choix des individus. Le but de cette thèse est faire le pont entre ces avancées récentes de simulations et les besoins opérationnels.

L’objectif de la thèse est de :



développer des simulations numériques de mouvements de foule capables de réagir aux consignes des organisateurs afin d’évaluer les meilleures stratégies à adopter ;


ouvrir les modèles à l’intégration de données extérieures au cours de la simulation, afin de corriger des simulations en fonction de l’apport de données issues du terrain ;


progresser sur les moyens et les bonnes pratiques de communication aux foules pour éviter les mouvements de panique ;


proposer des méthodes numériques pour fournir des plans d’action aux services de secours (Police, secouristes, etc.), en estimant les effets de leur intervention sur le flux et les zones où les blessés ont le plus de chance de se trouver.

 



Pour ce faire, le doctorant sera amené à développer des modèles de simulations numériques en s’appuyant sur les travaux existants du LPTMS/IJCLab et de comparer ces résultats aux données disponibles dans la littérature et aux expériences réalisées par le LCPP. Ces simulations auront aussi pour but de répondre aux besoins exprimés par les acteurs opérationnels du programme PRESAGE, et une forte interaction entre simulation numérique et besoin opérationnel sera encouragée.

 

Les différentes étapes de la thèse s’organiseront ainsi :



Réaliser une bibliographie sur les méthodes de simulation de modèles macroscopiques de jeux à champ moyen ;


Travailler à l’implémentation de modèles de simulation capables de prendre en compte un évènement de grande ampleur avec plusieurs centaines de milliers de personnes sans impact prohibitif sur le temps de calcul ;


Modéliser des dispositifs existants afin de tester la capacité de l’outil à apporter des réponses aux donneurs d’ordre : influence sur les densités locales de public d’un protocole d’intervention de services de secours à la personne ou de l’extraction de fauteur de troubles, et toute autre action visant à décompresser une foule.



 

Ces travaux de thèse seront financés par le LCPP et encadrés académiquement par le LPTMS/IJCLab (Laboratoires de physique à Orsay). Les modèles développés par ces laboratoires prennent en compte le comportement humain d’une façon plus sophistiquée que des modèles plus classiques inspirés de lois physiques. De plus, comme ce sont des modèles macroscopiques, ils sont plus appropriés pour gérer des centaines de milliers de personnes. Ils pourraient enfin être étendus pour prendre en compte des données de densités en temps réel pour adapter la simulation. Ces modèles ne sont en revanche pas adaptés pour étudier les interactions de poussées au contact des barrières par exemples.

Références bibliographiques :

[1] Martin Jordan, Through the Crowd’s Eye: Studying Visual Exploration and Navigation in Crowded Immersive Virtual Environments, 2026, thèse de doctorat.

[2] Pinsard, Etienne. « Modélisation du mouvement de foules denses : phénoménologie et couplage de modèles », 2022, thèse de doctorat.

[3] Matteo BUTANO, Mean-Field Games Applied to Pedestrian Dynamics, 2024, thèse de doctorat.