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Intégrer des modèles de viabilité dans les outils d’aide à la gestion participative de territoires protégés. Wei WEI Soutenue publiquement le 11 décembre 2012. Rapporteurs : Patrick SAINT PIERRE Jean-François PERROT Examinateurs : Jean-Pierre BRIOT - PowerPoint PPT Presentation
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Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea
Wei WEI
Soutenue publiquement le 11 décembre 2012
Intégrer des modèles de viabilité dans les outils d’aide
à la gestion participative de territoires protégés
Rapporteurs : Patrick SAINT PIERRE
Jean-François PERROT
Examinateurs : Jean-Pierre BRIOT
Raoul MEDINA
Directeur : Guillaume DEFFUANT
Encadrantes : Isabelle ALVAREZ
Sophie MARTINLaboratoire d’Ingénierie pour les Systèmes Complexes
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Introduction
11 décembre 2012
Un des objectifs du LISC : application de théorie de la viabilité.
Contexte de recherche
Soutenance de thèse
Problème de la gestion de l’écosystème
Sous forme d’équations différentielles Théorie de la viabilité
Objectif : Construire un agent expert en viabilité pour aider les utilisateurs à prendre la décision.
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IntroductionContexte de recherche
Enjeu : faciliter la prise en compte des travaux sur l’analyse de la viabilité des modèles de l’environnement.
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
examiner la faisabilité de l’utilisation de la théorie de la viabilité; permettre aux utilisateurs de formaliser des problèmes de viabilité; présenter des résultats compréhensibles.
SimParc (LIP6 et l’UFRJ): appartient au domaine de l’aide à la gestion participative de territoires protégés
Plate-forme
Jeu de rôle
4
Plan
1. Etude théorique : intérêt de l’analyse de viabilité- Le problème de développement durable- L’analyse asymptotique VS l’analyse viabilité
2. Application- SimParc- Expérimentation
3. Implémentation- Un algorithme plus rapide de calcul du noyau de viabilité- Un support logiciel
Conclusion et perspectives
11 décembre 2012
Soutenance de thèse
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1. Etude théoriqueLe problème de développement durable
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
T: Tourisme
E: Environnement
C: Infrastructure
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1. Etude théoriqueLe problème de développement durable
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
)()()(
)(
)]()())(
1)(()[()(
)(
])()()(
)(
)(
)()[(
)()(
.
.
.
tTtCdt
tdCtC
tTtCK
tEtrEtE
dt
tdEdtE
atTtTtC
tC
tE
tEtT
dt
tdTtT
CCC
EE
T: Tourisme
E: Environnement
C: Infrastructure
Modèle tourisme [Casagrandi et Rinaldi, 2002]
Scénarios d’évolution du nombre de touristes
Méthode classique : analyse asymptotique
Les contraintes
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1. Etude théoriqueL’analyse asymptotique pour la gestion durable
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
10,5.0,1.0,1 CEEcKr
Les informations sur les frontières du bassin d’attraction sont nécessaires pour résoudre le problème de développement durable.
a=6.8 et ε = 0.1. La courbe pleine converge vers A, son point de départ (T=0.1, E=1, C=0.1). La courbe en pointillés converge vers 0, son point de départ (0.5, 0.5, 0.5).
A
(0,1,0)
8
1. Etude théoriqueDynamique transitoire : le problème du temps de convergence
Soutenance de thèse
11 décembre 2012 a=6 et ε = 0.1. Le point initial est (T=0.26, E=1, C=0.26)
Limite de l’analyse asymptotique : il manque les informations sur le temps nécessaire pour atteindre l’attracteur
A
Temps de convergence important pour arriver jusqu’à l’attracteur.
Longue période avec la condition non acceptable.
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1. Etude théoriqueDynamique transitoire : le problème de la distance à l’attracteur
Soutenance de thèse
11 décembre 2012a=6 et ε = 0.1. Le point initial est (T=0.26, E=1, C=0.26)
Limites de l’analyse asymptotique : il manque les informations sur la distance maximale à l’attracteur pendant l’évolution
Temps de convergence Distance à l’attracteur
Analyse de la viabilité: prise en compte du problème spatial et temporel
A : [T=0.125]
T=0.7
10
1. Etude théoriqueLa théorie de la viabilité
La théorie de la viabilité [Aubin, 1991] considère un système dynamique défini par son état et suppose que son évolution peut être influencée par un contrôle .
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
NRtx )(
)(tu
))(()(
))(),(()('
txUtu
tutxftx
)(tu
où est choisi dans un sous-ensemble qui dépend de l’état du système au temps t.
qRtxU ))((
Noyau de viabilité :
],0[,)()()( tKtxuKxKViab
Problème de viabilité : Maintenir un système dynamique contrôlé dans un ensemble de contraintes K.
L’algorithme de : [Saint-Pierre,1994]
Kaviar [Deffuant et al., 2007]
…
11
1. Etude théoriqueLe noyau de viabilité : une réponse au problème de distance
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
L’attracteur positif est représenté par le point rouge [T=0.125, E=0.526, C=0.125]
Les contraintes sont représentées par une boule (pour la norme sup) autour de cet attracteur avec le paramètre
K = [T-Δ; T+ Δ] X [E- Δ; E+ Δ] X [C- Δ; c+ Δ],
Δ = 0.075 Δ = 0.025
Les zones bleu foncé représentent le noyau de viabilité.
C
T
E
12
1. Etude théoriqueLe bassin de capture
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Le bassin de capture : Etant donné un ensemble de contraintes K et un objectif fixé C, le bassin de capture Capt(K,C) regroupe tous les états tels qu'il existe une fonction de contrôle qui permet d'atteindre l'objectif fixé tout en restant dans l'ensemble des contraintes :
],0[,)()(,)(),( TtKtxetCTxTuKxCKCapt
L’algorithme de : [Pujal et Saint-Pierre, 2004]
Kaviar [Deffuant et al., 2007]
…
13
1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
E
C
T
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1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=10
15
1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=20
16
1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=30
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1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=40
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1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=50
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1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=60
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1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=70
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1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Les contraintes:E = [0.5, 0.55]T = [0.1, 0.15]C = [0.1, 0.15]
L’espace :E = [0.4, 0.65]T = [0.05, 0.25]C = [0.05, 0.25]
les zones bleu clair sont les bassins de capture du noyau de viabilité (a) pour huit différents horizons temporels.
t=80
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1. Etude théoriqueLe bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
A
B
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1. Etude théoriqueL’analyse asymptotique VS l’analyse viabilité
Soutenance de thèse
11 décembre 201210,5.0,1.0,1 CEEcKr
]8;6[)(
]3.0,01.0[)(
)()()(
)(
)]()())(
1)(()[()(
)(
])()()(
)(
)(
)()[(
)()(
.
.
.
ta
t
tTtCdt
tdCtC
tTtCK
tEtrEtE
dt
tdEtE
atTtTtC
tC
tE
tEtT
dt
tdTtT
CCC
EE
Point de départ :
T=0.15, E=0.58, C=0.14
K
Noyau de viabilité
publicité
Taxe de séjour
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1. Etude théoriqueBilan : prendre en compte les dynamiques transitoires
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
La théorie de viabilité répond au problème de distance et d’horizon temporel
La gestion durable recentrée sur les contraintes
La théorie de la viabilité permet de prendre en charge les systèmes contrôlés
Présenté à Environment conference 2011 & accepté revue Ecological modelling
25
Plan
1. Etude théorique : l’intérêt de l’analyse de viabilité- Le problème de développement durable- L’analyse asymptotique VS l’analyse viabilité
2. Application- SimParc- Expérimentation
3. Implémentation- Un algorithme plus rapide de calcul du noyau de viabilité- Un support logiciel
4. Conclusion et perspectives
11 décembre 2012
Soutenance de thèse
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2. ApplicationSimParc
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Projet SimParc (début fin 2006) : aide aux différents intervenants pour définir et comprendre collectivement les conflits dans la gestion des parcs nationaux et négocier des stratégies pour les traiter. Le prototype actuel est basé sur un jeu de rôle et des techniques informatiques avancées.
Le jeu SimParc actuel se concentre sur une discussion de décision sur un niveau souhaité de conservation pour chaque sous-zone (également appelée ‘unité de paysage’) du parc. (neuf modes de gestion pour les parcs nationaux, qui respectent les lois brésiliennes)
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2. ApplicationSimParc
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Objectif du jeu : aider chaque participant à découvrir et à comprendre les différents facteurs, les conflits et l’importance du dialogue pour une gestion plus efficace des parcs [Briot et al. 2011]
1. chaque participant est associé à un rôle. Puis, un scénario initial est présenté à chaque joueur, y compris les caractéristiques des unités de paysage, les types possibles d’utilisation et l’objectif général associé à son rôle.
2. chaque joueur émet une première proposition de types d’utilisation de chaque unité de paysage, basée sur sa compréhension de l’objectif de son rôle et sur la configuration initiale. Une fois que tous les joueurs ont fait leur choix, la proposition de chaque joueur est rendue publique.
3. les joueurs commencent à interagir et à négocier leurs propositions.
4. les joueurs révisent leurs propositions et s’engagent sur une proposition finale pour chaque unité de paysage.
5. le gestionnaire du parc prend la décision finale, en considérant le processus de négociation.
6. Présentation les effets possibles de la décision.
L’agent expert en viabilité : aide aux joueurs de prendre la décision.
Conférence Culture and Computing 2011
Les joueurs doivent définir des propriétés souhaitables comme des contraintes.
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2. ApplicationL'expérimentation manuel : 30Juin 2011 Paris
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Session sans agent expert viabilité VS session avec agent expert viabilité
Assistance l’agent expert
Modèle animal
nonsiTTMinAETTMinT
TTsiT
TTMinAEEAA
EKTTMinK
ErEE
TAE
TAA
E
)],([*),(
)(0
)],(*))(([*
)]()),(*)1([*
maxmax'
max'
max0'
max'
T: Tourisme
E: Environnement
A: Animal
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2. ApplicationL'expérimentation : 30Juin 2011 Paris
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Joueurs
Définir les contraintes
Résultats
Les joueurs ont bien compris la théorie de la viabilité
Facilité de modification des contraintes
Permis plusieurs échanges entre les joueurs
Nous n'avons pas pris plus de temps avec l'agent expert viabilité
Visualisation des résultats (beaucoup demandée)
Pendant la session sans l’agent expert viabilité, le gestionnaire prend la décision final, mais les joueurs maintiennent leurs opinions car en absence d'arguments suffisants ils n'ont pas convaincu les autres. Pendant la session avec l’agent expert viabilité, les joueurs ont modifié les choix selon les résultats, les conflits ont été moindres.
Présenté et publié dans IADIS international conference 2012
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Plan
1. Etude théorique : l’intérêt de l’analyse de viabilité- La théorie de la viabilité- L’analyse asymptotique VS l’analyse viabilité
2. Application- SimParc- Expérimentation
3. Implémentation- Un algorithme plus rapide de calcul du noyau de viabilité- Un support logiciel
Conclusion et perspectives
11 décembre 2012
Soutenance de thèse
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3. ImplémentationAlgorithme
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
ensemble des contraintes
noyau théorique
Modèle de croissance de population dans un espace limité. [Aubin et Saint-Pierre, 2006]
Les points rouges : non viable
Les points jaunes : viable
Les zones bleu : noyau de viabilité
Approximation par extérieur Itération 1 Itération 2
Itération 3Fin
Discrétiser la grille avec pas h
Discrétiser le système en temps dt
Kviar : SVM
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3. ImplémentationAlgorithme : fonction de classification
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
0y0y
si est non viable
hx
non viable
hx
tous les points
adjacent à 0y
Les points rouges : non viable
Les points jaunes : viable
)( hxSucc
0y
: les points de la grille
: la valeur de au temps suivant
: le plus proche voisin de
)( hxSucchx
)( hxSucchx
si est viable0y
si tous ces points sont viables
0y)( hxSucc
hx
hx
viable
Satisfait les conditions de convergence
Théorème : Si la fonction de classification satisfait les conditions nécessaires de convergence alors l’algorithme d’approximation du noyau de viabilité fournit un résultat qui converge vers le noyau de viabilité exact lorsque le pas de la grille h tend vers 0.
viable
0yNous construisons un boule autour les points non viable en utilisant la rayon
sinon
0y
hx
hx
)( hxSucc
)( hxSucc
hx
non viablehx
si dans la
boule
)( hxSucc
Sinon
h[*1,0[
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3. ImplémentationAlgorithme
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
La fidélité (Taux NVT) est supérieure à 90% et elle augmente avec le nombre de points de la grille. Le temps de calcul est plus rapide que Kviar.
Modèle de croissance de population dans un espace limité.[Aubin et Saint-Pierre, 2006]
Rouge : noyau théorique
Bleu : résultats d’approximation
Simu 1 Simu 2 Simu 3 Simu 4
Simulations Simu 1 Simu 2 Simu 3 Simu 4
Nb pts total 4480 17920 286720 1146880
Taux NVT(%) 89.97 93.33 95.16 95.47
Temps 8s 2m9s 22m 1h40m
Temps(Kviar) 19s 2m59s 1h59m >10h
Taux NVT : pourcentage de nombre de points communs au noyau approché et au noyau théorique.
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3. ImplémentationAlgorithme
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
La fidélité est supérieure à 97% et elle augmente avec le nombre de points de la grille. Le temps de calcul est plus rapide que Kviar.
Modèle de consommation. [Aubin et Saint-Pierre, 2006]
Rouge : noyau théorique
Bleu : résultats d’approximation
Simulations Simu 1 Simu 2 Simu 3 Simu 4
Nb pts total 2400 38400 345600 1382400
Taux NVT(%) 97.01 99.5 99.92 99.94
Temps 9s 4m 22m 1h13m
Temps(Kviar) 17s 11m54s 2h21m >10h
Simu 1 Simu 2 Simu 3 Simu 4
Présenté et publié dans le dix-huitième congrès francophone sur la reconnaissance des Formes et l’intelligence Artificielle (RFIA12)
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3. ImplémentationSupport logiciel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Diagramme de paquetage
Motivations : faciliter l’utilisation & un cadre logiciel commun
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3. ImplémentationSupport logiciel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012 La fenêtre principale du logiciel
configuration des modèlesconfiguration des contraintes
configuration des algorithmes
Console
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3. ImplémentationSupport logiciel
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Un démo de logiciel
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Plan
1. Etude théorique : l’intérêt de l’analyse de viabilité- Le problème de développement durable- L’analyse asymptotique VS l’analyse viabilité
2. Application- SimParc- Expérimentation
3. Implémentation- Un algorithme plus rapide de calcul du noyau de viabilité- Un support logiciel
Conclusion et perspectives
11 décembre 2012
Soutenance de thèse
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Conclusion
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Montrer l’intérêt de l’analyse de viabilité.
L’expérimentation dans le SimParc
Un algorithme : fournir des résultats rapidement.
Une interface : faciliter la définition de la zone d’états souhaitables (choix des contraintes).
Les résultats graphiques.
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Perspectives
Soutenance de thèse
11 décembre 2012
Comparaison avec les autres algorithmes
modèle malgache de [Bernard, 2011] en 3 dimensions.
algorithme de Saint-Pierre [1994]
Développement du logiciel
implémenter les autres algorithmes (bassin de capture, résilience)
Visualisation 3D
Intégrer et tester avec de vrais joueurs
améliorer l’agent expert viabilité
Relaxation des contraintes
proposition de relaxation des contraintes
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Laboratoire d’Ingénierie pour les Systèmes Complexes
Merci de votre attention !Merci de votre attention !
