Comment les recherches sur la mobilité piétonne renforcent la sécurité

Lorsque des milliers de personnes se déplacent simultanément dans des gares ou des lieux de rassemblement, des dynamiques complexes se créent au sein de la foule. C’est une interaction entre les flux entrants et sortants, les différents éléments du parcours et les caractéristiques individuelles des personnes. Au sein du département de recherche sur la sécurité civile (IAS-7) du Centre de recherche de Juliers, des chercheurs étudient la manière dont les personnes se déplacent dans les foules. Leurs travaux contribuent à concevoir des environnements plus sûrs et plus confortables, aussi bien dans des situations ordinaires – avec des voies de circulation correctement dimensionnées et des processus optimisés – que dans des situations d’urgence, comme les évacuations.

Pour analyser les déplacements des personnes dans une foule, il faut disposer de données très précises sur leurs mouvements. Les études en laboratoire permettent d’examiner différents facteurs dans des conditions contrôlées. À l’aide de caméras fixées au plafond, les déplacements des participants sont enregistrés dans des configurations très variées: couloirs, passages étroits, carrefours, systèmes d’accès, etc. Les trajectoires sont ensuite analysées afin de décrire les liens entre densité, vitesse et flux de circulation – des éléments essentiels pour calculer les capacités d’accueil ou dimensionner les voies d’évacuation.

Dans ce domaine de recherche, la psychologie sociale joue un rôle de plus en plus important, car le comportement humain ne peut pas être expliqué uniquement par des approches physiques. Que percevons-nous dans différentes situations? Nous sentons-nous à l’aise ou au contraire en insécurité? À quel moment commençons-nous à bousculer les autres? Pour répondre à ces questions, les participants remplissent également des questionnaires ou assistent à des entretiens. Les études de terrain – menées dans une optique d’observation – constituent aussi une source importante de données. Elles permettent d’analyser des situations réelles, même si le niveau de détail y est plus limité.

Les résultats des études en laboratoire et sur le terrain servent de base au développement de simulations de flux de personnes. Ces modèles permettent d’analyser les mouvements de foule par ordinateur et de tester différents scénarios. Les simulations représentent toutefois une version simplifiée de la réalité. Les personnes simulées – appelées «agents» – sont réduites à des formes simples, comme des cercles ou des ellipses, qui interagissent entre elles et adaptent p. ex. leur vitesse lorsque la densité augmente. Il n’est pas encore possible de simuler les mouvements de l’ensemble du corps des personnes au sein d’une foule; on manque encore de données et, par conséquent, d’approches de modélisation fiables. Toutefois, grâce aux avancées actuelles de la recherche, ces modèles permettent notamment de reproduire les embouteillages aux goulets d’étranglement ou la formation de couloirs dans les flux bidirectionnels. Les simulations de flux de personnes sont déjà largement utilisées dans la protection incendie, notamment pour vérifier le dimensionnement des issues de secours. Elles sont aussi de plus en plus employées dans le cadre de grands événements.

Les chercheurs de Juliers ont ainsi participé à la planification des déplacements liés aux matchs de l’UEFA EURO 2024 à Düsseldorf. Divers scénarios ont été étudiés: choix des moyens de transport, répartition temporelle des arrivées, itinéraires empruntés au départ du stade, etc. Ces tests virtuels ont permis aux organisateurs d’identifier d’éventuels goulets d’étranglement dès la phase de planification et de prendre des mesures adaptées.

À quelle heure au plus tard les fan walks doivent-elles commencer pour que tous les supporters de football – même ceux qui ne participent pas à ces cortèges – arrivent à temps pour le coup d’envoi? Quelle est l’ampleur des files d’attente devant les entrées? Pour répondre à ces questions, les chercheurs ont intégré et varié de nombreux paramètres: nombre de participants aux fan walks, affectation des espaces sur les itinéraires menant aux entrées (routes, trottoirs, etc.), vitesse de progression de la fan walk, débit aux entrées, et bien d’autres encore.

Beaucoup imaginent que l’intelligence artificielle (IA) est directement intégrée dans les modèles de simulation. Ce n’est pas encore le cas. En effet, nous en savons encore trop peu sur le comportement des individus dans la foule et sur leur processus décisionnel pour que les agents puissent prendre leurs propres décisions et agir de manière réaliste.

L’IA est toutefois déjà utilisée dans l’analyse des études en laboratoire et sur le terrain. Des algorithmes ont été développés pour reconnaître des schémas de mouvement complexes et analyser, par exemple, les mouvements de foule. Ces technologies permettent de traiter systématiquement d’immenses quantités de données et améliorent ainsi considérablement la base de données dans ce domaine de recherche.

Malheureusement, des accidents continuent de se produire dans les foules. Les médias parlent alors souvent de «mouvements de panique». Cette expression laisse entendre que les personnes concernées agissent de manière irrationnelle en situation de danger. En réalité, le problème réside souvent dans la concentration d’un trop grand nombre de personnes pendant une longue durée dans un espace restreint. Lorsque la densité de personnes est très élevée, la liberté de mouvement est fortement restreinte et une forte pression s’exerce sur les corps au sein de la foule. Si une personne tombe, un vide se crée dans la foule et, sous l’effet de la pression, d’autres risquent de tomber à leur tour sur elle.

La recherche actuelle tente précisément de mieux comprendre comment ces situations dangereuses se développent. Des technologies avancées, comme les combinaisons de suivi 3D, permettent désormais d’analyser avec précision les mouvements du corps – y compris des bras et des jambes – lors des expériences en laboratoire. À quel moment perd-on l’équilibre? Quand le risque de chute augmente-t-il fortement? Comment les impulsions et les ondes de pression se propagent-elles dans une foule? Les connaissances acquises devraient, à l’avenir, permettre de détecter plus tôt les situations critiques dans les foules très denses – et, idéalement, de les éviter.