État des lieux des représentations dynamiques des temporalités des territoires

Le temps et ses caractéristiques ont toujours fait l’objet de grandes attentions pour comprendre les dynamiques des territoires. Aujourd’hui, que ce soit à cause des nouvelles capacités d’observation en temps réel, de l’accumulation des séries de données au cours du temps, ou à cause de la multiplication des rythmes, les temporalités à prendre en compte pour comprendre les dynamiques territoriales se multiplient et leurs imbrications se complexifient. Interroger les rythmes, les vitesses, les cycles de ces dynamiques, ou mettre en relation temporelle des phénomènes spatiaux tels que les évènements catastrophiques passés devient plus que jamais un enjeu pour comprendre et décider.Les jeux de méthodes mobilisables aujourd’hui pour représenter les temporalités des territoires sont en plein renouvellement, et imposent désormais bien souvent de franchir les fractures disciplinaires traditionnelles entre échelles, entre outils, entre formalismes. Les domaines d’applications potentiellement concernés, comme celui du développement durable des territoires, sont autant de domaines susceptibles de nourrir les questions associées à l’exploration des temporalités des territoires. Le projet "Représentation dynamique des temporalités des territoires" se veut un état des lieux de différents développements et solutions pour analyser et rendre compte des temporalités des territoires. Cet état des lieux est à entrées multiples, interrogeant à la fois des choix amont (modélisation) et des choix proprement liés à la question de la représentation. Le projet débouche sur un ensemble de résultats dont certains sont mis en ligne sur le site: http://www.map.cnrs.fr/jyb/puca/- Une grille de lecture de la collection d'applications analysée (voir onglet "47 applications"), grille où sont combinés des indicateurs généraux sur par exmeple le type de service rendu ou le type de dynamique spatiale analysée, et des indicateurs plus spécifiques au traitement des dimensions spatiales et temporelles. Cette grille est mise en place sur 47 applications identifiées et analysées,- Des visualisations récapitulatives conçues comme outils d'analyse comparative de la collection,- Une bibliographie structurée en relation avec la grille de lecture

Vers une intégration de la temporalité dans les SIG

Ce rapport introduit les principaux résultats des recherches réalisées par le candidat dans le domaine des Systèmes d’Information Géographiques (SIG). Le thème directeur est celui de l’extension des modèles spatio-temporels actuellement utilisés par les SIG, vers une meilleure prise en compte de la sémantique et des propriétés du monde réel. Les travaux présentés couvrent successivement des propositions d’intégration des modes de raisonnement spatiaux et temporels, et ce, à différents niveaux d’abstraction, et la prise en compte des processus géographiques comme des composants de modélisation au sein des SIG. Nos expérimentations dans le domaine de l’intégration des SIG avec des outils de gestion de trafic en temps réel sont introduites, tout comme la mise en œuvre de SIG temporels pour la modélisation de phénomènes environnementaux et urbains. Cet ensemble donne un certain nombre de repères méthodologiques pour une meilleure prise en compte de la temporalité et de la sémantique de systèmes réels dans les SIG, nous montrons que les résultats obtenus facilitent l’utilisation des SIG pour les applications dont les objectifs comprennent la compréhension ou la prévision de l’évolution d’un système géographique

Chapitre 9 - Modèles et simulations spatio-temporels comme « objets intermédiaires » : le cas de l’étalement urbain à la Réunion

Cette recherche est en partie financée par l’Agence nationale de la recherche à travers le projet Descartes (ANR 11-AGRO-002-01). Introduction Les processus de périurbanisation se traduisent par une forte tension sur le foncier agricole et par l’émergence d’une demande en agriculture « de services ». De nouvelles fonctions sont attribuées à l’agriculture, comme la gestion des aménités rurales et environnementales (Be..

Une approche pour supporter l'analyse qualitative des suites d'actions dans un environnement géographique virtuel et dynamique : l'analyse " What-if " comme exemple

Nous proposons une approche basée sur la géosimulation multi-agent et un outil d’aide à la décision pour supporter l’analyse « What-if » durant la planification des suites d’actions (plans) dans un environnement géographique dynamique. Nous présentons les caractéristiques du raisonnement « What-if » en tant 1) que simulation mentale 2) suivant un processus en trois étapes et 3) basé sur du raisonnement causal qualitatif. Nous soulignons les limites de la cognition humaine pour appliquer ce raisonnement dans le cadre de la planification des suites d’actions dans un environnement géographique dynamique et nous identifions les motivations de notre recherche. Ensuite, nous présentons notre approche basée sur la géosimulation multi-agent et nous identifions ses caractéristiques. Nous traitons en particulier trois problématiques majeures. La première problématique concerne la modélisation des phénomènes géographiques dynamiques. Nous soulignons les limites des approches existantes et nous présentons notre modèle basé sur le concept de situation spatio-temporelle que nous représentons en utilisant le formalisme de graphes conceptuels. En particulier, nous présentons comment nous avons défini ce concept en nous basant sur les archétypes cognitifs du linguiste J-P. Desclés. La deuxième problématique concerne la transformation des résultats d’une géosimulation multi-agent en une représentation qualitative exprimée en termes de situations spatio-temporelles. Nous présentons les étapes de traitement de données nécessaires pour effectuer cette transformation. La troisième problématique concerne l’inférence des relations causales entre des situations spatio-temporelles. En nous basant sur divers travaux traitant du raisonnement causal et de ses caractéristiques, nous proposons une solution basée sur des contraintes causales spatio-temporelles et de causalité pour établir des relations de causation entre des situations spatio-temporelles. Finalement, nous présentons MAGS-COA, une preuve de concept que nous avons implémentée pour évaluer l’adéquation de notre approche comme support à la résolution de problèmes réels. Ainsi, les principales contributions de notre travail sont: 1- Une approche basée sur la géosimulation multi-agent pour supporter l’analyse « What-if » des suites d’actions dans des environnements géographiques virtuels. 2- L’application d’un modèle issu de recherches en linguistique à un problème d’intérêt pour la recherche en raisonnement spatial. 3- Un modèle qualitatif basé sur les archétypes cognitifs pour modéliser des situations dynamiques dans un environnement géographique virtuel. 4- MAGS-COA, une plateforme de simulation et d’analyse qualitative des situations spatio-temporelles. 5- Un algorithme pour l’identification des relations causales entre des situations spatio-temporelles.We propose an approach and a tool based on multi-agent geosimulation techniques in order to support courses of action’s (COAs) “What if” analysis in the context of dynamic geographical environments. We present the characteristics of “What if” thinking as a three-step mental simulation process based on qualitative causal reasoning. We stress humans’ cognition limits of such a process in dynamic geographical contexts and we introduce our research motivations. Then we present our multi-agent geosimulation-based approach and we identify its characteristics. We address next three main problems. The first problem concerns modeling of dynamic geographical phenomena. We stress the limits of existing models and we present our model which is based on the concept of spatio-temporal situations. Particularly, we explain how we define our spatio-temporal situations based on the concept of cognitive archetypes proposed by the linguist J-P. Desclés. The second problem consists in transforming the results of multi-agent geosimulations into a qualitative representation expressed in terms of spatio-temporal situations and represented using the conceptual graphs formalism. We present the different steps required for such a transformation. The third problem concerns causal reasoning about spatio-temporal situations. In order to address this problem, we were inspired by works of causal reasoning research community to identify the constraints that must hold to identify causal relationships between spatio-temporal situations. These constraints are 1) knowledge about causality, 2) temporal causal constraints and 3) spatial causal constraints. These constraints are used to infer causal relationships among the results of multi-agent geosimulations. Finally, we present MAGS-COA, a proof on concept that we implemented in order to evaluate the suitability of our approach as a support to real problem solving. The main contributions of this thesis are: 1- An approach based on multi-agent geosimulation to support COA’s “What if” analysis in the context of virtual geographic environments. 2- The application of a model proposed in the linguistic research community to a problem of interest to spatial reasoning research community. 3- A qualitative model based on cognitive archetypes to model spatio-temporal situations. 4- MAGS-COA, a platform of simulation and qualitative analysis of spatio-temporal situations. 5- An algorithm to identify causal relationships between spatio-temporal situations

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Approche multi-agents pour la gestion des fermes éoliennes offshore

Renewable Energy Sources (RES) has grown remarkably in last few decades. Compared to conventional energy sources, renewable generation is more available, sustainable and environment-friendly - for example, there is no greenhouse gases emission during the energy generation. However, while electrical network stability requires production and consumption equality and the electricity market constrains producers to contract future production a priori and respect their furniture commitments or pay substantial penalties, RES are mainly uncontrollable and their behavior is difficult to forecast accurately. De facto, they jeopardize the stability of the physical network and renewable producers competitiveness in the market. The Winpower project aims to design realistic, robust and stable control strategies for offshore networks connecting to the main electricity system renewable sources and controllable storage devices owned by different autonomous actors. Each actor must embed its own local physical device control strategy but a global network management mechanism, jointly decided between connected actors, should be designed as well.We assume a market participation of the actors as an unique entity (the coalition of actors connected by the Winpower network) allowing the coalition to facilitate the network management through resources aggregation, renewable producers to take advantage of controllable sources flexibility to handle market penalties risks, as well as storage devices owners to leverage their resources on the market and/or with the management of renewable imbalances. This work tackles the market participation of the coalition as a Cooperative Virtual Power Plant. For this purpose, we describe a multi-agent architecture trough the definition of intelligent agents managing and operating actors resources and the description of these agents interactions; it allows the alliance of local constraints and objectives and the global network management objective.We formalize the aggregation and planning of resources utilization as a Markov Decision Process (MDP), a formal model suited for sequential decision making in uncertain environments. Its aim is to define the sequence of actions which maximize expected actual incomes of the market participation, while decisions over controllable resources have uncertain outcomes. However, market participation decision is prior to the actual operation when renewable generation still is uncertain. Thus, the Markov Decision Process is intractable as its state in each decision time-slot is not fully observable. To solve such a Partially Observable MDP (POMDP), we decompose it into a classical MDP and an information state (a probability distribution over renewable generation errors). The Information State MDP (IS-MDP) obtained is solved with an adaptation of the Backwards Induction, a classical MDP resolution algorithm.Then, we describe a common simulation framework to compare our proposed methodology to some other strategies, including the state of the art in renewable generation market participation. Simulations results validate the resources aggregation strategy and confirm that cooperation is beneficial to renewable producers and storage devices owners when they participate in electricity market. The proposed architecture is designed to allow the distribution of the decision making between the coalition’s actors, through the implementation of a suitable coordination mechanism. We propose some distribution methodologies, to this end.La raréfaction des sources de production conventionnelles et leurs émissions nocives ont favorisé l’essor notable de la production renouvelable, plus durable et mieux répartie géographiquement. Toutefois, son intégration au système électrique est problématique. En effet, la production renouvelable est peu prédictible et issue de sources majoritairement incontrôlables, ce qui compromet la stabilité du réseau, la viabilité économique des producteurs et rend nécessaire la définition de solutions adaptées pour leur participation au marché de l’électricité. Dans ce contexte, le projet scientifique Winpower propose de relier par un réseau à courant continu les ressources de plusieurs acteurs possédant respectivement des fermes éoliennes offshore (acteurs EnR) et des centrales de stockage de masse (acteurs CSM). Cette configuration impose aux acteurs d’assurer conjointement la gestion du réseau électrique.Nous supposons que les acteurs participent au marché comme une entité unique : cette hypothèse permet aux acteurs EnR de tirer profit de la flexibilité des ressources contrôlables pour minimiser le risque de pénalités sur le marché de l’électricité, aux acteurs CSM de valoriser leurs ressources auprès des acteurs EnR et/ou auprès du marché et à la coalition de faciliter la gestion des déséquilibres sur le réseau électrique, en agrégeant les ressources disponibles. Dans ce cadre, notre travail s’attaque à la problématique de la participation au marché EPEX SPOT Day-Ahead de la coalition comme une centrale électrique virtuelle ou CVPP (Cooperative Virtual Power Plant). Nous proposons une architecture de pilotage multi-acteurs basée sur les systèmes multi-agents (SMA) : elle permet d’allier les objectifs et contraintes locaux des acteurs et les objectifs globaux de la coalition.Nous formalisons alors l’agrégation et la planification de l’utilisation des ressources comme un processus décisionnel de Markov (MDP), un modèle formel adapté à la décision séquentielle en environnement incertain, pour déterminer la séquence d’actions sur les ressources contrôlables qui maximise l’espérance des revenus effectifs de la coalition. Toutefois, au moment de la planification des ressources de la coalition, l’état de la production renouvelable n’est pas connue et le MDP n’est pas résoluble en l’état : on parle de MDP partiellement observable (POMDP). Nous décomposons le POMDP en un MDP classique et un état d’information (la distribution de probabilités des erreurs de prévision de la production renouvelable) ; en extrayant cet état d’information de l’expression du POMDP, nous obtenons un MDP à état d’information (IS-MDP), pour la résolution duquel nous proposons une adaptation d’un algorithme de résolution classique des MDP, le Backwards Induction.Nous décrivons alors un cadre de simulation commun pour comparer dans les mêmes conditions nos propositions et quelques autres stratégies de participation au marché dont l’état de l’art dans la gestion des ressources renouvelables et contrôlables. Les résultats obtenus confortent l’hypothèse de la minimisation du risque associé à la production renouvelable, grâce à l’agrégation des ressources et confirment l’intérêt de la coopération des acteurs EnR et CSM dans leur participation au marché de l’électricité. Enfin, l’architecture proposée offre la possibilité de distribuer le processus de décision optimale entre les différents acteurs de la coalition : nous proposons quelques pistes de solution dans cette direction

SIXIÈME ATELIER : Représentation et raisonnement sur le temps et l'espace (RTE 2011)

Actes de l'atelier RTE 2011, Plate-forme AFIA, ChambéryNational audienceLa représentation du temps et de l'espace ainsi que les modèles de raisonnements associés sont des thèmes largement étudiés en informatique, d'une manière générale, et en intelligence artificielle, en particulier. Ces thèmes sont de plus en plus importants dans de nombreux domaines de notre société, en particulier là où est disponible une très grande quantité d'informations et de services évoluant au cours du temps ou dans l'espace. Les techniques temporelles et/ou spatiales sont, par exemple, importantes dans : la gestion des grandes quantités de données, l'analyse et la fouille de ces données, la simulation et l'analyse de l'évolution temporelle de processus, l'évaluation de la sécurité et la sûreté, la gestion dynamique des connaissances, la gestion de l'espace, la prévention des risques naturels, la modélisation des systèmes dynamiques et complexes, etc. Elles offrent une alternative ou un complément aux méthodes statistiques et mathématiques de modélisation de l'espace et du temps

Approche multi-agents de couplage de modèles pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux : application à l'aménagement urbain de la ville de Métouia

In This work we present an agent-based approach for coupling models in the context of complex spatial systems. The main idea of our approach called Coupling4Modeling is the use of the space as a medium of interactions between the coupling agents to allow them to co-exist and interact according to a set of rules that govern these interactions. By playing the role of coupling factor, space allows coupling agents to exchange data and to observe the results of pragmatic coupling of different models constituting the studied spatial complex sys-tem. This approach consisting in a methodology and an agent-oriented metamodel of coupling. Our metamodel is based on an organizational (AGRE) with holonic architecture that takes into consideration the specificity, autonomy and the calculation scale of each model. This notion of holon allows us to manage the heterogeneity of formalisms and spatio-temporal scales of models. In fact, spatial heterogeneity is managed by the decomposition of the collector and the interpreter agents until reaching the desired level of abstraction. These agents can move from one level to another by adapting the spatial scale of the space to the spatial scale of the model through conversion functions. The temporal heterogeneity is managed by a time agent that will calculate the future date in the execution of the model and a scheduler agent that will schedule these dates following the time scale of the simulation. We take the urban system of Metouia (Tunisia) as an example of spatial complex system, to study with details and to test our coupling4modeling approach. The main goal is to meet the needs of urbanists in terms of decision support in urban planning and to test our coupling approach coupling4modeling.Dans ce travail, nous présentons une approche de couplage de modèles orientée agent pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux. L’idée principale est d’utiliser l’espace comme medium d’interaction entre les modèles à coupler pour leur permettre de coexister et d’interagir conformément à un ensemble de règles qui régissent ces interactions. En jouant le rôle de facteur de couplage, l’espace permet aux agents chargés du couplage d’échanger des données et nous permet d’observer les résultats concrets du couplage des différents modèles constituant le système complexe spatial étudié. Cette approche est composée d’une méthodologie et d’un métamodèle de couplage orienté-agent. Notre métamodèle est basé sur une architecture organisationnelle (AGRE) et de type holonique qui prend en considération la spécificité, l’autonomie et l’échelle de calcul de chaque modèle. Cette notion de holon nous permet de gérer l’hétérogénéité des formalismes et des échelles spatio-temporelles des modèles. En effet, l’hétérogénéité spatiale est gérée par la décomposition des agents de collecte et de spatialisation jusqu’à atteindre le niveau d’abstraction souhaité. Ces agents peuvent passer d’un niveau à l’autre en adaptant l’échelle spatiale de l’espace à l’échelle spatiale du modèle grâce à des fonctions de conversion. L’hétérogénéité temporelle est gérée par un agent de temps qui permettra de calculer la future date d’exécution du modèle et un agent scheduler qui se chargera de l’ordonnancement de ces dates sur l’échelle de temps de la simulation. Nous prenons le système urbain de Métouia (Tunisie), comme exemple de système complexe spatial à étudier pour répondre aux besoins des urbanistes en termes d’aide à la décision en aménagement et tester notre approche de couplage coupling4modeling