Optimisation par APProche foRmelle Et iNtelligence arTIficielle des moyens mobiles de Surveillance et d’intervention sur un site à risque – APPRENTIS

Le projet APPRENTIS concerne la sûreté de sites industriels ou portuaires présentant des risques, notamment des sites de type SEVESO seuil haut. L’objectif opérationnel est de proposer un outil logiciel d’aide à la décision pour planifier les missions de surveillance et d’intervention. Cet outil minimisera le coût de configuration et de mise en œuvre des missions réalisées par des agents mobiles (drones ou véhicules automatisés). Les questions auxquelles nous souhaitons répondre sont les suivantes :
• Combien d’agents mobiles de surveillance sont nécessaires pour réaliser un ensemble de mesures données à des positions fixées ? Combien de capteurs et quels types de capteurs doivent équiper chacun de ces agents ? Comment définir les missions de chacun des agents afin de satisfaire globalement les exigences de la surveillance ?
• En cas d’incident comment utiliser ces mêmes agents de surveillance pour obtenir rapidement des informations pertinentes sur le sinistre, les dégâts et d’éventuelles victimes ? Comment transporter et distribuer des moyens de secours à l’aide d’agents d’intervention ? Enfin, comment utiliser conjointement et efficacement les agents de surveillance et d’intervention ?

L’originalité de la méthode proposée pour résoudre ces problèmes repose sur une modélisation du problème et une méthodologie de résolution issues des systèmes à événements discrets (SED) et de l’intelligence artificielle (IA). Cette double approche est motivée par la complexité exponentielle du problème qui apparaît dès lors que l’on couple les problèmes de configuration et de planification des missions de chaque agent, ces dernières dépendant de la configuration évaluée.

Le résultat attendu du projet est un démonstrateur qui sera proposé pour configurer les missions de surveillance et d’intervention à partir d’un catalogue de matériels, de la description de l’infrastructure, et des spécifications de la mission. Le projet APPRENTIS vise, en particulier, 3 types de publics :
1) Les entreprises possédant des sites classés SEVESO (156 sites en Hauts de France, 86 sites en Normandie, 99 sites en région PACA et 94 sites en région Ile de France) qui sont appelés à renforcer les missions de surveillance de leurs installations ;
2) Les organismes et collectivités territoriales en charge de l’intervention en situation de crise (SDIS, communautés d’agglomération, associations de type ORMES) ;
3) Les groupements d’intérêt économiques qui sont concernés par la production, le transport ou le stockage de produits à risque (Ports du Havre, Rouen et Paris - HAROPA, Grand Port Maritime de Marseille - GPMM).

Le consortium de partenaires (ULHN - GREAH - EA 3220, AMU - LIS - UMR 7020, IMTLD, USPN - LURPA - EA 1385) a été constitué sur la base de son expérience dans les outils de maîtrise du risque industriel et la mise en œuvre et l’utilisation des outils SED et de l’IA. L’ULHN en Normandie et l’IMTLD dans les Hauts de France sont situés dans les deux régions ciblées par l’aap SIOMRI. L’AMU et l’USPN sont situés dans deux métropoles de grande taille et densément peuplées pour lesquelles les impacts potentiels des incidents industriels sont particulièrement graves. Enfin la métropole de Marseille offre des similitudes avec la ville du Havre par son activité portuaire, vecteur supplémentaire de risques dus à l’entreposage de matières dangereuses, et par sa concentration de sites industriels SEVESO à proximité de zones résidentielles (Fos-sur-Mer près de Marseille et bassin aval de la Seine entre Tancarville et Le Havre).
Le challenge à plus long terme que nous amorçons ici est de coordonner et d’optimiser les moyens de surveillance et d’intervention en combinant des modèles prédictifs et décisionnels, en utilisant des méthodes à base de modèles ainsi que des méthodes à base de données.