Vuillet M., Coriolet J-M., Bocquentin M., Lhomme S., Pottier N., Del Mondo G., Pinson L., Deck O., Edjossan-Sossou A-M., Mehdizadeh R.
Le projet RGC4 répond à l’axe 3 du défi 9 de l’appel à projet générique ANR 2015 : Risques, gestion de crise quelle que soit son origine et résilience. Les fonctions sans cesse accrues des villes reposent sur unecomplexification des réseaux techniques urbains (électricité, distribution d’eau, transports,télécommunications, etc.). Or ces réseaux sont très largement vulnérables aux aléas et aux évènements météorologiques extrêmes. De plus, ils sont généralement interdépendants. La défaillance localiséed’un composant d’un réseau peut impacter plusieurs services sur de larges espaces, parfois bien au- delà des zones soumises directement à l’aléa déclencheur. Les catastrophes récentes, tel l’ouraganKatrina à la Nouvelle-Orléans ont participé à l’essor du concept de résilience urbaine. La résilience permet d’exprimer la capacité des villes à fonctionner en mode dégradé durant un aléa et à revenir rapidement à un niveau de fonctionnement acceptable après aléa. Les recherches proposées dans ceprojet ont pour objectif le développement d’outils opérationnels pour l’amélioration de la continuité d’activité des services urbains et des réseaux techniques associés face aux inondations. Concentrées sur le territoire du Grand Paris, nos recherches se focalisent sur des scénarii de crues importantes de la Seine, caractérisées par une cinétique lente. Le projet est constitué de trois volets : analyse comparative des REX gestion de crise, défaillance en cascade, simulation de crise et optimisation et aide à la décision. Le travail développé se concentre sur le 15ème arrondissement de Paris. Dans le cadre de la communication, nous insisterons essentiellement sur le volet 1 et 3.
Le volet 1 du projet RGC4 s’est appuyé sur un diagnostic territorial de la situation de l’Ile-de-France et du Grand Paris (Paris et petite couronne) face au risque de crue à cinétique lente de la Seine sous l’angle de la résilience des réseaux de services urbains aux inondations (électricité et gaz, eau potable et assainissement, transports, télécommunications). Le travail s’est réparti en quatre grands chantiers:
- Une analyse approfondie de sept RETEX d’événements d’inondations majeures ayant paralysés de grandes métropoles dans le monde. Leur analyse a permis de mettre en exergue les défaillances des réseaux urbains et les solutions retenues dans chaque cas.
- Un état de l’art bibliographique complété par un recueil d’informations basé sur les dires d’unevingtaine d’experts sur la question de la connaissance du contexte de l’IDF et de ses réseaux techniques face à une inondation majeure de la Seine et ses affluents.
- Une campagne d’entretiens auprès d’une dizaine d’acteurs de la gestion de crise au sein des collectivités territoriales et des gestionnaires de bases de données SIG utiles à la gestion de crise couplée à une enquête par questionnaire en ligne auprès des communes d’IDF reconnues en état de catastrophe naturelle pour cause d’inondation en juin 2016 et/ou janvier 2018.
4. Une campagne d’enquête par questionnaire en ligne auprès de deux catégories de ménages en IDF.
Le projet se concentre, aussi, sur des modèles en cascade permettant de connaître un certain nombred’interdépendances entre les réseaux et de définir des outils capables de coordonner les actions desgestionnaires avant la crise (simulation multi-agent) et pendant la crise. C’est l’objectif des volets 2 et 3 du projet RCG4. Le volet 2 se propose de réfléchir à des stratégies d’évacuation en utilisant desméthodes de simulation multi-agents.
L’objectif du volet 3 porte sur l’optimisation et l’aide à la décision. Pour faire face à l’endommagementdes infrastructures critiques en cas d’inondation, il est apparu que chaque gestionnaire mettait en place des stratégies permettant de protéger, puis de restaurer leur infrastructure le plus efficacement possible. Une des tâche de ce volet, traitant de l’« identification des alternatives de fonctionnement »,s’est focalisée sur la problématique des mobilités professionnelles en Ile-de-France en périoded’inondation. L’enjeu est de taille. En effet, en nous fondant sur les données de déplacements domicile-travail de l’INSEE (MOBPRO 2010), il a été calculé qu’environ 40% de ces déplacements nécessitaient de traverser la Seine, la Marne, l’Essonne ou l’Oise (ce qui représente plus de 1,5 million de personnes). Un outil d’aide à la décision contribuant à faire face à cet enjeu est alors apparu nécessaire. Ainsi, une extension SIG au logiciel libre QGIS, nommée MOPPI pour Mobilité du Personnel en Périoded’Inondation, est en cours de développement et constitue une manière originale d’appréhender cette problématique.
MOPPI est un outil qui propose de réaffecter (redistribuer) le personnel au sein des différents lieux detravail d’une organisation, en tenant compte des probables perturbations de l’offre de transport générées par une inondation. L’objectif de cet outil est de contribuer à minimiser l’impact de la crue en termes de temps de transport pour le personnel et par conséquent de faciliter la continuité d’activitépour les organisations en minimisant l’absentéisme potentiellement engendré par l’inondation des réseaux de transport. Pour cela, l’extension propose des outils permettant de calculer des temps deparcours entre des domiciles et des lieux de travail (en voiture ou en train) selon différents scénarios de fermetures des réseaux de transport, puis de résoudre (de manière exacte ou approchée) un problèmed’optimisation classique : le problème de transport (Daskin, 2014). Les applications concrètes sontnombreuses. A titre d’exemple, cette extension est actuellement testée afin d’aider la RATP à affecterau mieux son personnel chargé de mettre en place les installations de protection de ses stations. Unedeuxième application concernera l’affectation des conducteurs de bus à des entrepôts qui leur sontaccessibles en fonction notamment des besoins nouveaux créés par la fermeture de certaines lignes de train.
La résilience relative à l’ensemble des réseaux de services urbains (RATP, CPCU, etc.) est tout aussiimportante à prendre en compte. Si l’on connait des inter-dépendances entre les réseaux et que l’on est capable de simuler les impacts de l’aléa sur les réseaux, il n’est pas clair en revanche de connaitre l’ordonnancement des remises en service/dépannage des infrastructures tout en sachant que lesgestionnaires peuvent avoir des intérêts contradictoires. L’analyse des interdépendances introduit la notion d’effets en cascade. Ces derniers accroissent de façon importante la vulnérabilité du systèmeurbain et rendent les processus de récupération et de reconstruction plus difficiles et plus lents pendant
et après une perturbation. Il est donc essentiel d’étudier en détail ces défaillances en cascade afin d‘améliorer la résilience sur le système urbain. C’est un des objectifs du volet 3 sur l’optimisation sous contraintes pour le choix de solutions palliatives. Il s’agit de gérer un problème sur-contraint « effet dominos inversés » en partant d’une modélisation basée sur la théorie des graphes. Pour améliorer la résilience des réseaux, et par conséquent la résilience urbaine, une modélisation de leur dynamique de défaillance est donc importante. On identifie trois niveaux de processus des interactions des systèmesurbains formées par des liens d’interdépendances : des relations entre les mêmes composants (niveau micro où P1 est en interdépendance avec P2, P3, C4 et S1), des relations entre composants d’un mêmeréseau technique (niveau méso, C est dépendant de P et S dans le réseau technique de la RATP) et des relations entre les différents systèmes urbains (niveau macro, RATP dépend de CPCU). Ces niveaux deprocessus se superposent aux échelles géographiques avec des variations de périmètres dans l’espace permettant un zoom sur une portion d’espace. Les niveaux micro, méso et macro décrivent les mêmes systèmes mais on y identifie différents niveaux de processus. Ainsi, la modélisation par les graphes permet de représenter les informations soit par une vision globale (pour différents réseauxd’infrastructures) soit de permettre une représentation à des échelles inférieures (propriétés structurelles des réseaux). L’objectif à terme est d’exploiter la structure et la sémantique du graphemulti-couches obtenu afin de répondre à la problématique des dominos inversés et de produire des indicateurs permettant de caractériser les interdépendances entre les réseaux sur un territoire donné.