Projet MC2
Résilience des territoires : comment la modélisation mathématique et l’IA peuvent aider les villes à mieux garder le contrôle
Dans un monde où le changement climatique s’accélère, les catastrophes ne se présentent plus isolément. Les villes, en particulier celles situées sur les littoraux, font face à une nouvelle réalité : la convergence des crises. Les interactions entre une inondation majeure et une épidémie, loin d’être exceptionnelles, constituent désormais un scénario plausible et redouté par de nombreuses organisations internationales. Lorsqu’une catastrophe naturelle frappe une ville, elle déclenche souvent une succession d’effets en chaîne. Une inondation peut contaminer les réseaux d’eau, détruire les infrastructures d’assainissement, déplacer des populations entières et perturber l’accès aux soins. Ces conditions favorisent l’apparition ou la propagation d’épidémies d’origine hydrique. Inversement, une épidémie en cours fragilise les services de santé et complique fortement la gestion d’une inondation. Ainsi, inondation et épidémie s’amplifient mutuellement, créant une boucle de rétroaction susceptible de dépasser rapidement les capacités de réponse d’une ville.
Face à ces crises imbriquées, le projet vise à combiner la modélisation de la dynamique des crises convergentes (inondation + épidémie) et l’intelligence artificielle, notamment l’apprentissage par renforcement, afin d’aider les décideurs à comprendre l’évolution de ces phénomènes, à anticiper leurs interactions et à tester différentes stratégies d’intervention. L’ambition finale est de proposer un service de jumeau numérique capable de simuler, d’optimiser et de coordonner les réponses de remédiation. En combinant modèles mathématiques et intelligence artificielle, ce projet entend fournir aux villes un outil concret pour anticiper, décider et agir plus efficacement face à des crises qui se renforcent de plus en plus mutuellement.
Les résultats montrent que l’agent IA réagit de manière cohérente dans un environnement soumis à deux aléas : des épisodes de pluie (avec une probabilité de survenue modérée) et des pics de contamination (avec une probabilité élevée). Malgré ce risque important de dégradation de la qualité de l’eau, aucun épisode majeur de contamination n’apparaît dans la simulation, suggérant que les mesures préventives apprises permettent de maintenir ce volet sous contrôle. À l’inverse, les inondations constituent la principale source d’instabilité. L’agent augmente alors l’intensité de ses actions lors des pics de crise, puis les réduit lorsque la situation se stabilise, adoptant ainsi une gestion proportionnée et économiquement rationnelle. L’évolution de la « récompense » confirme que les performances du système s’améliorent lorsque les interventions sont alignées sur le niveau réel de risque.
