Problème:
Lorsque des personnes sont touchées par une catastrophe naturelle ou d'origine humaine, les sociétés de service public cherchent des moyens permettant de fournir des ressources dès que possible et à réduire la durée des coupures. Afin de parvenir à une assistance commune et à une meilleure coordination, des sociétés canadiennes provenant de territoires proches ont créé des alignements. Ainsi, en cas de catastrophe, si une société de service public locale ne dispose pas de suffisamment de ressources, une autre société d’une région située à proximité peut lui venir en aide. Cependant, en prenant en compte les dépenses engagées et les distances à couvrir, la société sollicitée peut se poser la question de la faisabilité de cette assistance, tandis que la société demandeuse a besoin rapidement d’aide.
Des ingénieurs de l’Université de York ont utilisé la modélisation par simulation pour offrir aux sociétés de service public un outil d’aide à la prise de décision amélioré afin de gérer le processus d’assistance mutuelle.
Solution:
Afin d’identifier les critères pris en compte dans la prise de décision, des spécialistes du secteur ont été interrogés. Au total, 13 critères ont été sélectionnés, puis regroupés dans 3 catégories:
- Critères de demande d’assistance mutuelle - ils comprennent la distance par rapport à l’emplacement de la situation d’urgence, l’étendue des dégâts, etc.
- Critères de réponse à l’assistance mutuelle - ils comprennent les conditions d’urgence dans sa propre région, la disponibilité des ressources, etc.
- Critères de catastrophe - ils comprennent l’ampleur de la catastrophe, le type de catastrophe, etc.
Des valeurs et pondérations numériques ont été attribuées aux critères, montrant l’importance d’un paramètre dans une situation donnée.
Un modèle par simulation de comportements des agents a été conçu pour tester plusieurs scénarios d’assistance mutuelle. L’interface du modèle a permis aux utilisateurs de choisir des agents, qui jouaient le rôle des sociétés sollicitées et demandeuses, et étaient ensuite signalés dans l’espace GIS. Il était également possible de définir une valeur et une pondération pour chaque critère.
Ce diagramme état-transition d’une société de service public présente le processus de prise de décision lorsqu’une société sollicitée reçoit un appel d’une société demandeuse. Pour décider si une assistance devait être fournie, l’algorithme du modèle calcule un score, basé sur les valeurs prédéfinies et les pondérations des critères.
Lorsque la décision est prise, les équipes des sociétés sollicitées commencent à se rendre sur les lieux de l’urgence. Sur leur chemin, elles peuvent être réparties sur plusieurs lieux d’urgence. Simultanément, il est possible de voir les informations suivantes:
- Nombre de sociétés de service public disponibles, ainsi que le nombre de celles ayant accepté d’apporter leur assistance
- Nombre d’équipes déployées et sur place
- Distance des équipes par rapport aux points de départ et d’arrivée
- Le temps nécessaire à chaque équipe pour couvrir la distance
Conclusions:
La modélisation par simulation AnyLogic a permis de développer un outil offrant une meilleure planification et fournissant sur un socle pour la décision d’assistance mutuelle. Grâce à la modélisation par simulation, il a été possible d’optimiser le processus d’assistance mutuelle en effectuant plusieurs expériences et en évitant les erreurs dans le processus de prise de décision. Les capacités GIS ont permis aux utilisateurs de visualiser les itinéraires des équipes des sociétés et de les réorienter si nécessaire.
