Axe Aide à la décision risque expertise

Axe de recherche Aide à la décision risque expertise (ADRET)

L’axe ADRET basée sur les centres Irstea d’Aix-en-Provence et Grenoble développe des méthodes et outils pour analyser les risques, fournir des cadres d’aide à la décision concernant les mesures de gestion et analyser l’efficacité de ces mesures dans les domaines de la prévention des risques naturels gravitaires en montagne et des ouvrages hydrauliques.

Deux échelles sont traitées avec une démarche systémique visant à l’intégration des connaissances et des approches : l’échelle du bassin de risque et les ouvrages hydrauliques et/ou de protection pour caractériser leur fiabilité et sécurité.

echelle du bassin versant
echelle du bassin versant

Nos recherches reposent sur le traitement d’informations de natures (observations visuelles, données issues d’instruments, de calcul, d’analyses in situ ou en laboratoire…) et de qualités hétérogènes (imprécision, incertitude, incomplétude, conflictuelle). Elles concernent les différentes phases temporelles de la gestion du risque (prévention, préparation à la crise, retour d’expérience) et de la vie des ouvrages (conception/réalisation et suivi). L’ingénierie de la connaissance, les nouvelles théories de l’incertain (théorie des possibilités, théorie de l’évidence) et les systèmes d’informations sont mis en œuvre pour formaliser et tracer les raisonnements experts, analyser efficacité et qualité de l’information et construire des outils d’aide à la décision en environnement incertain.

Traitement de l'information

La démarche de l’axe ADRET vise d’une part à recueillir et évaluer l’information et d’autre part à améliorer les cadres de décision. Elle s’articule autour de trois actions de recherche, fortement interdépendantes en considérant les aspects spatiaux et territoriaux le cas échéant. La réalisation de vérifications et validations des développements sur des cas réels est un aspect important de nos travaux.

ADRET recueillir et évaluer l'information

Expliciter, capitaliser et partager les informations, raisonnements et connaissances

Les enjeux sont de regrouper, partager, pérenniser et transmettre les informations et connaissances vers les acteurs impliqués dans les processus de décision.

Expliciter les informations, raisonnement et connaissances nécessite le développement de concepts et méthodes robustes de représentation des informations et de modélisation des tâches de raisonnement (évaluation, diagnostic, pronostic). Des méthodes adaptées à chaque cas sont utilisées : arbres de causes, arbres d’événements, analyse des modes de défaillance, approches multi-modèles, approches à base de connaissance…

Résultats récents :

  • Modèles d’évaluation de la performance des ouvrages hydrauliques pour différents contextes (grands ouvrages, présence de végétation, barrages en remblai, poids…)
  • Diagnostic par approche multi-modèles
  • Scénarios d’accidents
ADRET évaluation de la performance
ADRET diagnostic par approche multi-modeles
ADRET scénarios d'accidents

Questions en cours :

  • ​Impact des réseaux techniques sur la performance des ouvrages hydrauliques
  • Procédure de gestion des presque accidents pour les barrages

Les informations et connaissances sur les ouvrages hydrauliques présentent différentes caractéristiques : une partie des connaissances n’est pas explicite mais tacite ; les connaissances explicites sont nombreuses mais dispersées et présentent des formats différents tels que textes, photographies ou vidéos. Il est donc intéressant de proposer des méthodes et outils pour rassembler, capitaliser et expliciter les connaissances actuelles et futures. La capitalisation des connaissances devrait toujours avoir pour finalité leur transmission qui permet de faire vivre ces connaissances.

Les wikis et bases de données sont au centre des développements conduits.

Résultats récents :
- Wiki BarDig

Wiki BarDig

Questions en cours :

  • Développement de bases de cas sur des accidents et incidents sur des ouvrages hydrauliques
  • Transmission des connaissances

Représenter et traiter l’imperfection des informations

Les données, connaissances et informations manipulées sont presque toujours entachées d’imperfections : incertitude aléatoire ou épistémique, imprécision, incomplétude. Ces imperfections peuvent se rencontrer à tous les niveaux du processus allant de l’analyse à la gestion du risque. Il est donc pertinent, d’une part, de développer des méthodes afin d’identifier les sources d’imperfection, d’analyser l’efficacité de ces informations et de définir des scores de qualité et d’autre part, de représenter ces imperfections.

Les enjeux sont multiples : mieux représenter la réalité, ne pas perdre une information intéressante, évaluer la confiance associée à une donnée ou une information, exploiter ces informations dans la communication des résultats à d’autres acteurs issus de différentes sphères (propriétaires, exploitants de barrages, élus, juges…), améliorer la qualité de l’information utilisée dans le processus de décision.

Pour aborder la problématique de représentation et propagation des imperfections, l’équipe fait appel aux théories mathématiques de l’incertain telles que logique floue, la théorie des possibilités et la théorie de l’évidence.

Résultats récents :

  • Evaluation de la qualité des données manipulées durant les expertises de barrages
  • Analyse croisée de deux méthodes d’évaluation de la qualité des données
  • Méthode de représentation des données imparfaites dans le cadre de l’évaluation des barrages
ADRET Evaluation de la qualité des données

Question en cours :

  • Efficacité des informations en gestion préventive des risques
  • Fusion de données expertes multi-sources

Décider dans un cadre d’information imparfaite et de sources hétérogènes

L’enjeu est de produire des cadres d’aide à la décision en développant des méthodes multicritères couplées avec les théories de l’incertain afin de propager les imperfections dans les modèles d’évaluation, de diagnostic, de pronostic. Là encore, les développements permettent de mieux représenter la réalité, de ne pas perdre une information intéressante…

Ces développements pourront avoir différents destinataires ou utilisateurs finaux : propriétaires d’ouvrages, collectivités, bureaux d’études… Les sorties de ces modèles doivent donc être présentées dans un format adapté à ces différents utilisateurs.

Nous commençons également à aborder le thème de la résilience des infrastructures : positionnement du concept de résilience par rapport à celui, plus classique, de la gestion du risque ; identification des limites actuelles des systèmes d’évaluation et de gestion de la résilience ; proposition de deux types de développement qui pourraient répondre aux limites actuelles de la gestion de la résilience, sous réserve du respect d’un certain nombre de contraintes.

Résultats récents :

  • Evaluation de la performance des ouvrages tenant compte des imperfections
  • Traitements des résultats (défuzzification) adaptés à l’utilisateur
Propogation des données imparfaites dans un modèle

Questions en cours :

  • Résilience des infrastructures

Références citées dans le texte

Bambara G., « Evaluation de la performance des ouvrages hydrauliques en remblai sousmis à la présence de la végétation arborescente : proposition d'une approche modulaire », Actes des Rencontres Universitaires de Génie Civil, Anglet, France, 27-29/05/2015, 2015.

Curt C., Peyras L., Boissier D., « A knowledge formalization and aggregation-based method for the assessment of dam performance », Computer-aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 25, 2010, p.171-183.

Curt C., Talon A., « Assessment and control of the quality of data used during dam reviews, by using expert knowledge and the ELECTRE TRI method », Journal of Computing in Civil Engineering, vol. 27, 2013, p.10-17.

Ferrer L., Curt C., Peyras L., Tourment R., « Impact des réseaux techniques sur la performance d’une digue – Analyse système et Modèle fonctionnel », Actes des 33èmes Rencontres de l’AUGC, Anglet, France, 27-29/05/2015, 2015.

Tacnet J., Curt C., Expert systems for disaster management, in Encyclopedia of Natural Hazards, Springer, 2013.

Date de modification : 21 juin 2023 | Date de création : 02 décembre 2019 | Rédaction : Laurent Peyras