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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. Wei WEI Soutenue publiquement le 11 décembre 2012. Rapporteurs : Patrick SAINT PIERRE Jean-François PERROT Examinateurs : Jean-Pierre BRIOT

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  1. 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 Raoul MEDINA Directeur : Guillaume DEFFUANT Encadrantes : Isabelle ALVAREZ Sophie MARTIN Laboratoire d’Ingénierie pour les Systèmes Complexes

  2. Introduction Contexte de recherche Problème de la gestion de l’écosystème Théorie de la viabilité Sous forme d’équations différentielles Objectif : Construire un agent expert en viabilité pour aider les utilisateurs à prendre la décision. 11 décembre 2012 Un des objectifs du LISC : application de théorie de la viabilité. Soutenance de thèse

  3. Introduction • 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 Contexte de recherche Enjeu : faciliter la prise en compte des travaux sur l’analyse de la viabilité des modèles de l’environnement. Soutenance de thèse Plate-forme Jeu de rôle 11 décembre 2012

  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 Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  5. 1. Etude théorique T: Tourisme E: Environnement C: Infrastructure Le problème de développement durable Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  6. 1. Etude théorique Modèle tourisme [Casagrandi et Rinaldi, 2002] T: Tourisme E: Environnement C: Infrastructure Les contraintes Le problème de développement durable Méthode classique : analyse asymptotique Soutenance de thèse Scénarios d’évolution du nombre de touristes 11 décembre 2012

  7. 1. Etude théorique Les informations sur les frontières du bassin d’attraction sont nécessaires pour résoudre le problème de développement durable. L’analyse asymptotique pour la gestion durable Soutenance de thèse A (0,1,0) 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). 11 décembre 2012

  8. 1. Etude théorique Limite de l’analyse asymptotique : il manque les informations surle temps nécessaire pour atteindre l’attracteur • Temps de convergence important pour arriver jusqu’à l’attracteur. • Longue période avec la condition non acceptable. Dynamique transitoire : le problème du temps de convergence Soutenance de thèse A a=6 et ε = 0.1. Le point initial est (T=0.26, E=1, C=0.26) 11 décembre 2012

  9. 1. Etude théorique Limites de l’analyse asymptotique : il manque les informations surla distance maximale à l’attracteur pendant l’évolution T=0.7 • Temps de convergence • Distance à l’attracteur • Analyse de la viabilité: prise en compte du problème spatial et temporel Dynamique transitoire : le problème de la distance à l’attracteur A : [T=0.125] Soutenance de thèse a=6 et ε = 0.1. Le point initial est (T=0.26, E=1, C=0.26) 11 décembre 2012

  10. 1. Etude théorique Problème de viabilité : Maintenir un système dynamique contrôlé dans un ensemble de contraintes K. oùest choisi dans un sous-ensemble qui dépend de l’état du système au temps t. Noyau de viabilité : La 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 L’algorithme de : [Saint-Pierre,1994] Kaviar [Deffuant et al., 2007] … 11 décembre 2012

  11. 1. Etude théorique 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], C Les zones bleu foncé représentent le noyau de viabilité. Le noyau de viabilité : une réponse au problème de distance Soutenance de thèse T E Δ = 0.075 Δ = 0.025 11 décembre 2012

  12. 1. Etude théorique 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 : L’algorithme de : [Pujal et Saint-Pierre, 2004] Kaviar [Deffuant et al., 2007] … Le bassin de capture Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  13. 1. Etude théorique Les contraintes: E = [0.5, 0.55] T = [0.1, 0.15] C = [0.1, 0.15] E 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse C T 11 décembre 2012

  14. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=10

  15. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=20

  16. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=30

  17. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=40

  18. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=50

  19. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=60

  20. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=70

  21. 1. Etude théorique 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. Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012 t=80

  22. 1. Etude théorique A B Le bassin de capture du noyau de viabilité : une réponse au problème temporel Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  23. 1. Etude théorique publicité Noyau de viabilité Taxe de séjour Point de départ : T=0.15, E=0.58, C=0.14 L’analyse asymptotique VS l’analyse viabilité Soutenance de thèse K 11 décembre 2012

  24. 1. Etude théorique • La théorie de viabilité répond au problème de distance et d’horizon temporel • La théorie de la viabilité permet de prendre en charge les systèmes contrôlés • La gestion durable recentrée sur les contraintes Bilan : prendre en compte les dynamiques transitoires Soutenance de thèse Présenté à Environment conference 2011 & accepté revue Ecological modelling 11 décembre 2012

  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 Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  26. 2. Application 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) SimParc Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  27. 2. Application 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. L’agent expert en viabilité : aide aux joueurs de prendre la décision. Les joueurs doivent définir des propriétés souhaitables comme des contraintes. 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. SimParc Soutenance de thèse Conférence Culture and Computing 2011 11 décembre 2012

  28. 2. Application Session sans agent expert viabilité VS session avec agent expert viabilité Assistance l’agent expert Modèle animal T: Tourisme E: Environnement A: Animal L'expérimentation manuel : 30Juin 2011 Paris Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  29. 2. Application Définir les contraintes Résultats Joueurs • 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. L'expérimentation : 30Juin 2011 Paris Soutenance de thèse 11 décembre 2012 Présenté et publié dans IADIS international conference 2012

  30. 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 Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  31. 3. Implémentation Discrétiser la grille avec pas h Discrétiser le système en temps dt ensemble des contraintes Approximation par extérieur Itération 2 Itération 1 Modèle de croissance de populationdans un espace limité. [Aubin et Saint-Pierre, 2006] Les points rouges : non viable Les points jaunes : viable Les zones bleu : noyau de viabilité noyau théorique Kviar : SVM Fin Itération 3 Algorithme Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  32. 3. Implémentation 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. : les points de la grille : la valeur de au temps suivant : le plus proche voisin de Les points rouges : non viable Les points jaunes : viable si dans la boule si est non viable non viable non viable Sinon Nous construisons un boule autour les points non viable en utilisant la rayon sinon Algorithme : fonction de classification si est viable Soutenance de thèse viable tous les points adjacent à viable si tous ces points sont viables 11 décembre 2012

  33. 3. Implémentation Taux NVT : pourcentage de nombre de points communs au noyau approché et au noyau théorique. Modèle de croissance de populationdans un espace limité.[Aubin et Saint-Pierre, 2006] Rouge : noyau théorique Bleu : résultats d’approximation 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. Algorithme Soutenance de thèse 11 décembre 2012 Simu 1 Simu 2 Simu 3 Simu 4

  34. 3. Implémentation Présenté et publié dans le dix-huitième congrès francophone sur la reconnaissance des Formes et l’intelligence Artificielle (RFIA12) Modèle de consommation. [Aubin et Saint-Pierre, 2006] Rouge : noyau théorique Bleu : résultats d’approximation 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. Algorithme Soutenance de thèse 11 décembre 2012 Simu 1 Simu 2 Simu 3 Simu 4

  35. 3. Implémentation Motivations : faciliter l’utilisation & un cadre logiciel commun Support logiciel Soutenance de thèse Diagramme de paquetage 11 décembre 2012

  36. 3. Implémentation configuration des modèles configuration des contraintes Console Support logiciel Soutenance de thèse La fenêtre principale du logiciel configuration des algorithmes 11 décembre 2012

  37. 3. Implémentation Un démo de logiciel Support logiciel Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  38. 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 Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  39. Conclusion • 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. Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  40. Perspectives 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 Soutenance de thèse 11 décembre 2012

  41. Merci de votre attention ! Laboratoire d’Ingénierie pour les Systèmes Complexes

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