Le modèle des P-Centres est une approche de localisation qui cherche à minimiser la distance maximale entre des installations fixes (comme des postes de police) et les points qu'elles desservent. Contrairement au LSCP, cette méthode fixe à l’avance le nombre d’installations et optimise leur emplacement pour garantir une couverture efficace, tout en réduisant les temps d’accès pour les utilisateurs.
Le LSCP est une méthode de recherche opérationnelle utilisée pour résoudre des problèmes de couverture optimale. Elle vise à identifier le nombre minimal de points nécessaires pour couvrir un espace donné, en respectant une contrainte de distance ou de temps maximale entre ces points et les zones à couvrir. Ce modèle est souvent utilisé pour planifier la localisation de services publics tels que les hôpitaux, les stations de secours ou les postes de police.
La simulation multi-agents est une technique qui modélise des interactions entre des entités autonomes appelées agents. Ces agents, qui peuvent représenter des individus, des véhicules ou des institutions, interagissent dans un environnement simulé pour reproduire des dynamiques complexes. Cette méthode est particulièrement utile pour analyser des systèmes dynamiques et tester différentes stratégies dans des contextes variés, comme la gestion urbaine ou la sécurité publique.
Les données géographiques de Nantes ont été extraites et analysées afin d’identifier les zones sensibles et de définir des emplacements stratégiques potentiels. Cette étape constitue une base importante pour structurer les scénarios à étudier en matière de sécurité publique. À partir de ces données, différentes hypothèses ont été formulées pour modéliser des configurations spatiales des postes de police, avec une population virtuelle créée à partir de statistiques réelles (Ministère de l’Intérieur, 2023). Ces scénarios permettent d’évaluer les impacts de plusieurs configurations sur la couverture des incidents et les temps d’intervention. Une simulation multi-agents a ensuite été mise en œuvre pour tester ces scénarios dans un cadre dynamique. En mesurant des indicateurs comme le temps moyen d’intervention et la couverture spatiale des incidents, cette approche fournit des éléments d’analyse pour appuyer la réflexion stratégique et la prise de décision dans les politiques publiques.
Analyse des données de Nantes pour identifier les zones sensibles et infrastructures existantes.
Création de configurations spatiales pour tester différentes stratégies de déploiement.
Génération d'une population basée sur des statistiques réelles pour des simulations réalistes.
Calcul du nombre minimal de postes nécessaires pour une couverture optimale
Optimisation des emplacements pour minimiser les temps d’intervention avec un nombre fixe de postes.
La simulation est relancée tous les 6 mois sur une période de 5 ans. Les résultats moyens des indicateurs clés (temps moyen d’intervention, résolution des incidents) sont comparés pour identifier la meilleure stratégie.
L'approche d'une présentation des résultats à mi-chemin entre interactivité et pédagogie a été retenue. Les résultats du modèle sont valorisés grâce à des résumés statistiques, des graphiques et plots des scénarios.
Voici quelques résultats marquants issus de notre étude sur l’optimisation des postes de police à Nantes.
« Maintenant, je peux rouler tranquille »
Grâce à cette répartition optimale des postes de police, je sais que peu importe où je me trouve, les patrouilles arriveront rapidement. Bonus : moins d’embouteillages près des postes !
« Une sécurité sans compromis »
Avant, j’hésitais à sortir tard le soir. Maintenant, je me sens beaucoup plus en sécurité grâce à cette optimisation ! Bravo aux équipes de recherche.
« Même les voleurs ont du mal »
Je crois que même les malfaiteurs n’osent plus s’aventurer dans certains quartiers… Les patrouilles sont tellement efficaces que tout le monde y réfléchit à deux fois !
« Un quartier plus sûr »
Moi qui adore me promener, je sens une vraie différence dans mon quartier. Merci pour cette belle initiative !
Notre projet vise à optimiser les postes de police dans la ville de Nantes en utilisant des techniques avancées de simulation multi-agents et d’optimisation spatiale.