Utilisation du système de simulation pour l’évaluation de la vulnérabilité réseau maritime

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Modélisations existantes pour l’évaluation de la vulnérabilité

Goerlandt et Montewka (2015) procèdent à un état de l’art des différents modèles existants pour étudier le risque pour le transport maritime. Ils se basent sur la typologie proposée par Aven (2012). Leur état de l’art compare les méthodologies utilisées dans 58 études en les classifiant selon 6 approches scientifiques différentes :
• Fortement réalistes – Ces études considèrent le risque comme un attribut d’un système, et l’estimation se veut le plus réaliste possible. Le risque est uniquement pris en compte par des données dans un système. La finalité du modèle est donc liée à la modélisation du système. Ces modèles sont très généralement destinés à être des outils soit d’aide à la décision, soit de surveillance.
• Modérément réalistes – Très similaire à l’approche fortement réaliste, les connaissances experts peuvent être prises en compte mais en dernier recours, mais l’approche reste très liée à la modélisation.
• Modérément réalistes avec une incertitude quantifiée – Proche de l’approche modérément réaliste, elle prend cependant en considération l’incertitude comme paramètre (souvent probabiliste) du modèle.
• Scientifiquement procédural – Ces modèles sont basés sur des données, à la fois issues du système modélisé mais également sur les données experts fournies par les acteurs du domaine. Ces modèles intègrent les faits et les valeurs non-épistémiques.
• Modérément constructiviste – L’analyse du risque est effectuée à partir de la construction mentale de l’évaluateur. Ces systèmes sont aussi bien liés à la modélisation qu’au jugement des experts.
• Fortement constructiviste – Le risque est considéré comme une construction sociale qui invoque des faits et leurs perceptions.
Ainsi l’analyse et l’évaluation des risques peuvent être regroupées en 3 approches distinctes :
Approche réaliste : le risque est considéré comme un attribut dans un système. Il est caractérisé
à partir de fait objectif. Le risque peut ainsi être expliqué, prédit et contrôlé via une description scientifique des faits. Il est principalement caractérisé comme une information quantitative (sous forme de probabilité) et concerne des événements ou des conséquences. Cela passe par une analyse technique du phénomène étudié, représentant de manière précise ou approximative la réalité afin de produire au mieux une mesure du risque. L’objectif de cette approche est de mettre en place des critères de décision de risque permettant de mettre en place des stratégies pour la prévention des risques. Les méthodes employées sont généralement des méthodes quantitatives, à savoir des méthodes permettant de donner une valeur au risque considéré.
Approche constructiviste : le risque est considéré comme une construction sociale, correspondant à un attribut prenant place dans un système. L’analyse du risque est effectuée à partir de la construction de sens d’un groupe d’experts. Dans cette approche le risque peut être caractérisé par une information quantitative (probabilité, logique floue, etc.) mais la dimension physique du risque est une composante parmi la maitrise de l’événement, la peur, le caractère volontaire ou non de l’événement et d’autres facteurs psychologiques, sociaux et contextuels. Ces systèmes prennent en considération des facteurs non-épistémiques comme la morale, la politique, l’esthétique et d’autres facteurs difficilement quantifiables, mais peuvent mélanger données quantitatives et qualitatives. Ces systèmes ne produisent cependant que rarement des critères de décision mais plutôt des informations complémentaires pouvant être intégrées au processus de décision.
Approche procéduraliste : l’analyse du risque repose sur la compréhension mutuelle d’un risque considéré entre des scientifiques, des experts, des personnes concernées ou affectées par le risque et les décideurs politiques. L’approche est ainsi de trouver un consensus entre les différents parti-prenantes, et c’est cette concertation qui, une fois faite est utilisée comme indicateur pour l’évaluation des risques. C’est une approche autant sociale que technique.
Goerlandt et Montewka (2015) distinguent 12 catégories de méthodes de mesures ayant été utilisées pour l’évaluation des risques :
• Probabilité de fréquence : fraction de temps moyenne d’un événement après un test répété plusieurs fois.
• Probabilité subjective : degré de conviction d’un évaluateur fondé sur les éléments du modèle dont il dispose.
• Probabilité modélisée : mesure de probabilité calculée et basée sur les données du modèle. Cartographier les variables prédictives non probabilistes à une échelle de probabilité.
• Indicateur quantitatif : un rapport ou une mesure d’échelle d’intervalle d’une caractéristique du système, utilisée comme approximation de l’occurrence d’événements et / ou de conséquences. La mesure quantitative est dérivée de données.
• Indicateur qualitatif : catégorie ou ordonnancement d’une caractéristique du système, utilisée comme approximation de l’apparition d’événements et / ou de conséquences. La mesure qualitative est basée sur un jugement d’un assesseur, obtenu soit par jugement direct, soit dérivé d’un modèle mathématique.
• Nombre flou : une mesure dérivée du degré auquel une instance spécifique appartient à une certaine catégorie. Par exemple, le degré de similarité entre l’instance et la catégorie. Utilisé pour catégoriser les différents événements ou niveau de risque.
• Événement : un état spécifique du monde et comment cet état spécifié change et se développe sur un intervalle de temps.
• Conséquence : un type spécifique d’événements, relié à un autre événement par une relation causale, c’est-à-dire dans des conditions de conjonction constante, de succession temporelle et de mesure ou d’énoncé spatial.
• Mesure qualitative de l’incertitude probante ou mesure quantitative de la force du savoir : une mesure linguistique ou numérique sur une échelle ordinaire ou catégorielle
indiquant le manque de connaissance (ou la force de la connaissance) pour faire une mesure ou un état des lieux.
• Mesure quantitative de l’incertitude probatoire : mesure numérique d’un intervalle ou d’un rapport-échelle quantifiant l’incertitude épistémique liée aux paramètres d’un modèle, en appliquant une probabilité imprécise, une théorie des probabilités d’analyse liée à la probabilité ou une théorie de la possibilité.
• Mesure de l’incertitude épistémique fondée sur des hypothèses : une expression de l’incertitude épistémique, en particulier liée à la structure du modèle en pesant de multiples hypothèses plausibles liées à un phénomène donné.
• Biais : une mesure catégorique ou ordinale indiquant la direction de déviation par rapport à ce qui est considéré comme une réflexion précise du phénomène, par rapport à la représentation appliquée du phénomène accepté dans un contexte donné.
L’étude considérée (58 articles sur une période de 1970 à 2014) montre que l’intérêt pour le sujet a progressivement augmenté, avec 28 études réalisées entre 2011 et 2014 contre seulement 8 avant 2000. Certaines de ces mesures pouvant être utilisées conjointement dans la même étude. Par exemple, la notion d’événement est utilisée dans la totalité des études. La notion de conséquence se retrouve elle dans 47 des 58 études. La grande majorité des études utilisent la définition 1 d’Aven à savoir le risque comme valeur attendue, l’autre grand type de risque choisi étant la 6ème définition, à savoir le risque comme probabilité et scénario/ sévérité des conséquences. Ainsi la mise en place de scénarios est très utilisée dans les risques maritimes du fait de la grande hétérogénéité de ceux-ci. Ces scénarios étant utilisés pour évaluer des risques, conceptualisés comme des événements.

Systèmes existants pour l’évaluation de la vulnérabilité

Dans la majeure partie des systèmes d’évaluation, le risque est considéré comme la probabilité ou la possibilité qu’un événement soit non-désiré. L’évaluation est, elle, traditionnellement effectuée en 3 étapes (Fransas et al. 2012):
1. L’évaluation du risque en termes de ce qui peut advenir, de la probabilité que cela se produise et des conséquences possibles.
2. La gestion du risque terme de ce qui peut être fait, les options et les compromis disponibles entre le coût, les avantages et les risques.
3. L’impact des décisions et des politiques de gestion des risques sur les options et engagements futurs.
Afin d’évaluer ces risques, plusieurs systèmes sont utilisés pour prévenir ou améliorer la connaissance des risques pour la navigation maritime. Le système utilisé pour l’évaluation des risques maritimes est le système FSA (Formal Safety Assessment) normé et défini par l’IMO (International Maritime Organisation). Il s’agit d’une méthodologie structurée qui vise l’amélioration de la sécurité maritime pour la protection des vies, de la santé et de l’environnement maritime. Méthodologiquement, il s’agit d’une méthode d’évaluation basée sur le coût/bénéfice de chaque risque.

Table des matières

Remerciements
Sommaire
Introduction
Contexte
La mondialisation comme vecteur des échanges
La maritimisation comme processus socio-économique
Territorialisation des espaces maritimes
Une activité de transport générant des risques
Un outil pour la planification maritime
Problématique et enjeux de recherche
Hypothèse de recherche
Questions de recherche
Cadre de travail
Déroulement du travail
Plan de la thèse
Chapitre 1 : Risques en mer et vulnérabilité du réseau maritime
1.1 L’étude du risque : définitions et concepts
1.1.1 Le concept de risque à travers les disciplines
1.1.2 Le risque en sciences géographiques
1.1.2.1 Notion d’aléa
1.1.2.2 Notion de vulnérabilité
1.2 Réseau maritime et risques associés
1.2.1 Le concept de réseau maritime
1.2.1.1 Réseau de transport et espace
1.2.1.2 Les réseaux vaguement définis : principes de structuration
1.2.1.3 Les ports comme infrastructure des réseaux maritimes
1.2.1.4 Les espaces maritimes : support des routes maritimes
1.2.1.5 Barrières absolues et relatives
1.2.1.6 Navigation et routes maritimes
1.2.1.7 Structure du réseau maritime : la relation coût-distance
1.2.2 Aléas maritimes
1.2.3 Vulnérabilité en mer
1.2.4 Evaluation des risques maritimes
1.2.4.1 Analyse et évaluation des risques
1.2.4.2 Modélisations existantes pour l’évaluation de la vulnérabilité
1.2.5 Systèmes existants pour l’évaluation de la vulnérabilité
Vulnérabilité des réseaux de transport
1.3.1 Risque et réseaux de transport
1.3.1.1 Vulnérabilité : définition dans le cadre d’un réseau
1.3.1.2 Les enjeux du réseau : performance et efficacité
1.3.2 Evaluation de la performance d’un réseau : concepts clés
1.3.2.1 La robustesse
1.3.2.2 La fiabilité
1.3.3 La vulnérabilité et fonction de la structure
1.3.3.1 La vulnérabilité connective et d’accès
1.3.3.2 Aléas et perturbations
1.3.4 De la vulnérabilité à l’accessibilité
1.4. Accessibilité et barrières
1.4.1 Concept d’accessibilité
1.4.2 Typologie des accessibilités
1.4.3 Barrières et perturbations
1.4.3.1 Barrières et fonctions
1.4.3.2 Barrières et espace : absolues, relatives ou arbitraires
1.4.4 Barrières et réseaux
1.4.4.1 Barrières physiques
1.4.4.2 Barrières de congestion
1.4.4.3 Barrières fiscales
1.4.4.4 Barrières institutionnelles
1.4.4.5 Barrières techniques
1.4.4.6 Barrières culturelles, de langage et d’information
Conclusion du chapitre 1
Chapitre 2 : Modélisation et simulation des réseaux de transport et de l’environnement
maritime
2.1. Formalisation des réseaux
2.1.1 Modélisation des réseaux via théorie des graphes
2.1.1.1 Définition des graphes
2.1.1.2 Formalisation mathématique
2.1.2 Propriétés spatiales des graphes
2.1.2.1 Propriétés topologiques
2.1.2.2 Propriétés vectorielles et géométriques
2.1.2.3 Propriétés relationnelles : les logiques de déplacement
2.1.2.4 Formalisation algébrique des réseaux
2.1.3 Propriétés globales des graphes
2.1.3.1 Usage des graphes pour la modélisation des réseaux de transport
2.1.3.2 Typologie des réseaux par niveau de structuration : les graphes spatiaux
2.1.4 Modélisation du réseau maritime par la théorie des graphes
2.1.4.1 Prise en compte de l’espace dans les modélisations
2.1.4.2 Sources d’information pour la modélisation des réseaux de transport
2.2 Mesures des propriétés des graphes spatiaux
2.2.1 Les notions de centralité et d’accessibilité dans un graphe spatial
2.2.2 Mesures principales
2.2.2.1 Mesures locales
2.2.2.2 Mesures globales
2.2.3 Evaluation des réseaux par les mesures existantes
2.3.3.1 Les perturbations du réseau
2.3.3.2 Mesures pour la vulnérabilité structurelle des réseaux
2.3 Formalisation de l’espace maritime
2.3.1 Frontières et continuum
2.3.2 L’espace dans la modélisation
2.3.3 Structures spatiales
2.3.3.1 Avantages et inconvénients de chaque structure
2.3.3.2 Un espace topologique régulier : la grille carrée
2.3.3.3 Grille et réseau
2.3.4 Formalisation d’objet spatio-temporelle
2.3.4.1 Définition d’un objet spatio-temporel
2.3.4.2 Dynamiques spatio-temporelles
2.4 Simulation de la vulnérabilité des réseaux de transport
2.4.1 Systèmes complexes et simulation
2.4.2 Définitions de la complexité
2.4.2.1 Notion d’auto-organisation
2.4.2.2 Notion d’émergence
2.4.2.3 Définition des systèmes complexes
2.4.3 Simulation et espace
2.4.3.1 Systèmes de simulation spatialement explicites
2.4.3.2 Usage de la complexité dans les sciences géomatiques
2.4.4 Systèmes multi-agents
2.4.4.1 Paradigme multi-agent
2.4.4.2 Agent
2.4.4.3 Systèmes multi-agents
2.4.5 Langage de modélisation des systèmes multi-agents
2.4.5.1 UML
2.4.5.2 AML
2.4.5.3 ODD
2.4.6 Outils de simulation multi-agents
2.4.6.1 NetLogo
2.4.6.2 AnyLogic
Conclusion du chapitre 2
Chapitre 3 : Proposition d’une démarche de modélisation pour l’évaluation
vulnérabilité du réseau maritime
3.1 Développement d’un système de simulation pour l’évaluation de la vulnérabilité
réseau maritime
3.1.1 Un outil pour la planification de l’espace maritime
3.1.2 Principe du système de simulation
3.1.3 Choix méthodologiques
3.1.3.1 Déterminisme et Complexité
3.1.3.2 Système multi-agents et automate cellulaire
3.2 Choix de modélisation
3.2.1 Choix d’une modélisation de l’espace
3.2.2 Choix d’une modélisation des échanges
3.3 Description du système de simulation
3.3.1 Vue d’ensemble
3.3.2 Conception et design du modèle
3.3.3 Détails de fonctionnement
3.4 Formalisation du système de simulation
3.4.1 Modélisation générale du système de simulation
3.4.2 Modélisation des données
3.4.2.1 Modélisation des classes du territoire maritime
3.4.2.2 Modélisation du transport et des navires
3.4.2.3 Modélisation des perturbations
3.4.2.4 Modélisation du réseau maritime
3.4.3 Modélisation du processus de simulation
3.4.3.1 Fonctionnement et processus du système
3.4.3.2 Fonctionnement et processus des perturbations
3.5 Indicateurs de performance du système de simulation
3.5.1 La nécessité d’indicateurs spécifiques
3.5.2 Indicateurs liés à l’accessibilité à l’espace
3.6 Implémentation du système de simulation
3.6.1 Modélisation de l’espace de simulation
3.6.2 Modélisation des routes maritimes et des navires
3.6.3 Implémentation des perturbations
3.6.3.1 Perturbations économiques
3.6.3.2 Perturbations spatiales
3.6.3.3 Perturbations spatio-temporelles
Conclusion du chapitre 3
Chapitre 4 : Utilisation du système de simulation pour l’évaluation de la vulnérabilité
réseau maritime
4.1 Objectifs du système de simulation
4.2 Elaboration des scénarios de simulation
4.3 Résultats et analyse des réseaux obtenus
4.3.1 Visualisation des réseaux issus du système de simulation
4.3.2 Evaluation de la vulnérabilité du réseau aux perturbations
4.3.2.1 Identifier les centralités d’un réseau en espace ouvert (Indice 1)
4.3.2.2 Identifier les zones les plus fréquentées dans l’espace (Indice 2)
4.3.2.3 Connaitre les routes les plus impactées par une perturbation donnée (Indice
4.3.2.4 Mesurer l’écart de sollicitation entre le réseau optimal et le réseau perturbé (Indice 4)
4.3.2.5 Observer la réorganisation du réseau dans un espace perturbé (Indice 5)
4.3.2.6 Connaitre à posteriori les impacts des perturbations en mer sur les ports (6)
4.3.2.7 Evaluer la perte de performance globale du réseau maritime (Indices 7 et 8)
4.4 Analyse des scénarios par type de paramètre
4.4.1 Par type de perturbation
4.4.2 Par la dimension de l’espace maritime
4.4.3 Par nombre de ports
4.4.4 Par taille de la structure spatiale
4.4.5 Par niveau d’accessibilité à l’espace
4.5 Discussion et voies d’amélioration de la plateforme
4.5.1 Améliorations
4.5.1.1 Différentiation des agents
4.5.1.2 Différentiation des cellules maritimes
4.5.1.3 Importer des structures spatiales existantes
4.5.1.4 Créer une grille adaptative avec un quadtree
4.5.2 Apport de la démarche
4.5.2.1 Apport à la planification des espaces maritimes
4.5.2.2 Apport à la modélisation des réseaux maritimes
Conclusion du chapitre 4
Conclusion
Bilan de la thèse
Perspectives
Table des figures
Bibliographie