Date : 2009
Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2009
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Résumé / Abstract : La prévention et la gestion des risques est l'un des verrous scientifiques les plus importants qui se posent actuellement. Les systèmes d'aide à la décision représentent l'une des solutions la plus appropriée pour ce type de problème. Cependant, la plus part des systèmes proposés jusqu'à présent sont dédiés à des cas particuliers et sont peu ou pas adaptables à de nouveaux sujets d'études et ne supportent pas suffisamment les situations complexes. Notre travail de recherche se place dans ce cadre et plus particulièrement dans le domaine de la gestion des risques majeurs. Dans cette thèse, nous proposons une modélisation et une structuration d'un système multiagent d'aide à la décision pour la détection et la gestion des risques dans des situations d'urgence. La particularité de ce système est qu'il est flexible et partiellement générique, de façon à ce qu'il puisse être adapté et appliqué à des applications diverses dans des domaines variés. De plus il est adaptatif, ce qui fait qu'il peut changer son comportement de façon autonome afin de s'adapter au changement de son environnement. Dans notre démarche, il est indispensable d'effectuer divers tests de validation sur des applications relativement variées. Dans le cadre de cette thèse, nous avons choisit d'appliquer notre approche sur un scénario de crise à travers le projet-concours de RoboCupRescue.
Résumé / Abstract : The topic of risk prevention and management is a relevant research issue raised by the scientific community currently. Decision support systems represent an appropriate solution to deal with this kind of problem. However, the majority of the systems proposed so far are addressed to particular cases and are not sufficiently adaptable to new subjects of studies, and do not support complex situations sufficiently. Our research work addresses this challenge and focus specifically on the major risks management. In this thesis, we propose a modelling and a structuring of a multiagent decision support system for detecting and managing risks in emergency situations. The system is flexible and partially generic, so it can be adapted and applied to different applications in various domains. To validate our approach, we need to make diverse tests on relatively varied applications. In the framework of this thesis, we choose the RoboCupRescue project as a test bed.