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Summer : un simulateur pour réduire les GES

Environnement
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Nous étudions les stratégies mises en place par les collectivités

La 23ème édition du Forum 5i se déroulera le 29 septembre à Grenoble, sur la thématique "Innovation et empreinte carbone". Parmi la dizaine de projets innovants dévoilés lors de l’événement, figure le projet Summer (Simulation of Urban Management, Mobility and Evacuation Rescue), dont la responsable Lyuba Mancheva nous explique les objectifs et fonctionnements.

En quoi votre projet concilie innovation et empreinte carbone ?
Avec le projet Summer, nous étudions les stratégies mises en place par les collectivités, comme le soutien au covoiturage, et nous évaluons leur impact sur la diminution des gaz à effets de serre (GES). Il existe des indicateurs qui affirment que ces mobilités alternatives réduisent les GES, mais ils ne quantifient pas ces chiffres, et c’est tout l’intérêt de notre simulateur. Il pourra intéresser principalement les bureaux d’étude qui travaillent avec les collectivités.

 

Où en est la création de ce simulateur ?
Nous sommes encore en phase de prématuration, nous allons passer en comité d’investissement pour obtenir un financement pour le développement de l’outil. La SATT (société d'accélération du transfert de technologies) Linksium Grenoble Alpes nous accompagne pour transformer notre projet universitaire en start-up. Actuellement en post doctorat à l’université Grenoble Alpes, j’ai souhaité mettre en application mes connaissances théoriques et mes projets de recherche. Avec mon associée, la maître de conférences Julie Dugdale, nous sommes spécialisées en simulation de désastres naturels et évacuation de population, à partir de données. Notre idée est de transférer ce savoir vers d’autres usages, comme l’aménagement des territoires en fonction de politique de mobilités.

 

Sur quelles données appuyez-vous le simulateur ?
Nous utilisons des datas provenant de diverses sources – des données publiques, des données fournies par des bureaux d’études, des données environnementales, géographiques… - et nous les utilisons pour modéliser des situations et des comportements humains.
Nous nous appuyons sur un système multi-agent [plusieurs comportements d’humains/agents sont simulés, ndlr] et chaque agent peut interagir avec un autre ou prendre une décision de façon autonome, en fonction de l’environnement simulé. Nous donnons des règles à nos agents virtuels, mais ils ont des préférences en fonction des données intégrées au simulateur. Par exemple, s’il pleut, un agent pourra prendre sa voiture et non son vélo ; un autre prendra quand même son vélo car il aura conscience de l’impact environnemental de sa décision ; un autre prendra dans tous les cas sa voiture car il doit récupérer ses enfants à l’école. Les données environnementales, géographiques et comportementales sont la base du simulateur.

 

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