Modélisation sémantique et programmation générative pour une simulation multi-agent dans le contexte de gestion de catastrophe

La gestion de catastrophe necessite une preparation collaborative entre les divers intervenants. Les exercices collaboratifs visent a entrainer les intervenants a appliquer les plans prepares ainsi qu'a identifier les problemes et points d'ameliorations potentiels. Ces exercices etant couteux, la simulation informatique est un outil permettant d’optimiser la preparation a l’aide d’une plus grande diversite de cas de figure. Cependant, les travaux de recherche centres sur la simulation et la gestion de catastrophe sont specialises sur un probleme specifique plutot que sur l'optimisation globale des plans prepares. Cette limite s'explique par le defi que constitue la realisation d'un modele de simulation capable de representer et de s'adapter a une large diversite de plans provenant de diverses disciplines. Les travaux presentes dans cet article repondent a ce defi en adaptant le modele de simulation en fonction des informations et des plans de gestion de catastrophes integres dans une base de connaissances. Le modele de simulation genere est ensuite programme automatiquement afin d'executer des experiences de simulation. Les resultats sont ensuite analyses afin de generer de nouvelles connaissances et d'enrichir les plans de gestion de catastrophe dans un cycle vertueux. Cet article presente une preuve de concept sur le plan national francais NOVI (NOmbreuses VIctimes), pour lequel les experiences de simulation ont permis de savoir quel est l'impact de la repartition des medecins sur l'application du plan et d'identifier la meilleure repartition.