utilisée compte-tenu du manque de moyens informatiques et du caractère « standalone » des simulateurs.

Néanmoins, les progrès informatiques de ces dernières années et les besoins croissants des échanges nous permettent d'imaginer une collaboration à distance d'un nouveau genre : des échanges soutenus et synchrone autour d'un simulateur, une manipulation simultanée des entrées, une visualisation interactive des sorties. Il s'agit de l'approche que je défends dans cette thèse.

Ainsi je propose une plate-forme collaborative spécifique au domaine de la simulation des systèmes complexes : la plate-forme PAMS. Il s'agit d'une plate-forme web, accessible pas tous, intégrant des outils de collaboration conventionnels (visio-conférence et messagerie instantanée) et spécifiques au domaine de la simulation (moniteurs, graphiques et paramètres). Chacun peut alors déposer sur la plate-forme ses simulateurs « standalone ». Au moyen d'une procédure de configuration réduite, l'utilisateur est en mesure de déployer des outils de collaboration utiles, voire identifier des scénarios de jeux participatifs. Il rend ainsi le simulateur accessible via Internet et collaboratif.

L'environnement que je propose est une plate-forme web générique qui permet une installation rapide des simulateurs NetLogo car un module a été développé à cet effet. Mais elle peut être utilisée pour la plupart des simulateurs, dont les simulateurs ad-hoc.

Au sein de la plate-forme PAMS, la collaboration autour d'un simulateur est définie via un méta-modèle qui se repose sur trois principaux concepts : le simulateur, l'utilisateur, le rôle et les permissions. Un utilisateur peut avoir plusieurs rôles. Un rôle peut être utilisé par un ou plusieurs utilisateurs. La définition des moyens de collaboration, des rôles et des permissions autour d'un simulateur doit suivre un processus.

## Deuxième question : Comment concevoir un simulateur à partir d'une problématique et d'un modèle existants, qui favorise la collaboration ?

Répondre à cette question nécessite l'établissement d'une approche qui à partir d'un simulateur existant, « standalone », permet sa transformation en une version collaborative. Cette version doit tenir compte des enjeux scientifiques et des futurs participants de la collaboration.

Ainsi, je propose l'approche DeCoSim qui permet de transformer un simulateur « standalone » en une version collaborative. Il s'agit d'un processus construit autour d'outils conceptuels, notamment un méta-modèle, des outils logiciels (des éditeurs, une plate-forme), le tout organisé dans un processus collaboratif, interdisciplinaire, faisant intervenir modélisateurs et thématiciens concepteurs du modèle.

La démarche DeCoSim se décompose en cinq étapes : (i) modèle du domaine, (ii) modèle conceptuel, (iii) transformation, (iv) validation, (v) utilisation. DeCoSim est le fruit de l'association de méthodes existantes issues du génie logiciel comme Agile, de la simulation comme Kimono et de la collaboration comme CoCSys. Pour chacune de ses étapes, un outil collaboratif est proposé afin de faciliter sa bonne réalisation et l'échange interdisciplinaire.

La collaboration au sein même du processus de conception est primordiale : le thématicien concepteur est le plus pertinent pour identifier la nature de la collaboration qui aura lieu durant les simulations tandis que le modélisateur est le plus à même à identifier les outils collaboratifs à déployer.

Ainsi modélisateurs et concepteurs thématiciens sont guidés tout au long du processus par
l'intermédiaire de modèles et d'outils collaboratifs pour aboutir à la création du simulateur collaboratif accessible via la plateforme PAMS.

## 7.2 Perspective

La plupart des propositions de cette thèse sont aujourd'hui opérationnelles. Elles ont d'ailleurs fait l'objet d'une évaluation dans le cadre de scénarios collaboratifs. De ces expériences nous en avons conclu que l'approche DeCoSim et les outils qui gravitent autour remplissent pleinement nos exigences actuelles. Néanmoins, l'expérience que nous avons avec DeCoSim montre quelques limitations que je m'efforcerai d'atténuer.

La démarche DeCoSim met en avant les notions de rôle, d'utilisateur et de permission sans tenir compte de l'ordonnancement de l'activité des participants. Ceci est suffisant dans un contexte scientifique traditionnel où les chercheurs se réunissent autour d'une problématique. Dans le contexte du jeu sérieux et plus précisément du jeu de rôle, tel que nous l'avons abordé dans le projet MIRO, nous aurions eu besoin de décrire plus précisément le scénario du jeu et plus exactement le script voire le story-board. Je souhaite donc apporter à DeCoSim de telles évolutions. Pour cela, il me semble intéressant de tirer parti des approches Commod et ARDI qui sont plus avancés dans le domaine. Une solution serait alors de définir au sein du modèle du domaine CoODD les scripts de jeu. Le modèle de conception pourrait ensuite permettre l'organisation des sessions de jeu au moyen d'un méta-modèle dédié.

L'approche DeCoSim s'avère être une approche raisonnablement outillée car à chaque étape est associé un outil qui facile sa réalisation. Par contre, le passage d'une étape à la suivante reste à la charge du modélisateur. Des solutions informatiques qui automatiseraient ce passage serait un avantage. Nous pourrions notamment envisager déployer, à partir du modèle de conception, le simulateur dans la plate-forme PAMS et le configurer dans la base de données. Pour cela un outil de traduction doit être mis en place. Les langages et méta-modèles devront aussi être raffinés. Le modèle du domaine étant basé sur le langage naturel, il est compliqué le convertir en un langage tel que UML. L'ajout de structures formalisées ou semi-formalisées permettrait d'automatiser la transformation du modèle du domaine en un modèle conceptuel.

Finalement les outils développés dans le cadre de ce travail de recherche restent encore jeunes. Ils doivent être davantage testés, validés avant toute diffusion. Des tests de performance et de robustesse de la plate-forme PAMS doivent notamment être réalisé. D'autre part, un effort important doit être mené pour proposer une interface plus agréable. Pour définir cette interface, de nouvelles compétences seront requises.
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## Annexe : CoODD du modèle MIRO

### A.1 Purpose

Mieux connaître la mobilité quotidienne à l'échelle d'une ville est un enjeu de taille. Nulle politique d'aménagement urbain ne saurait en effet aujourd'hui faire l'impasse sur ce sujet brûlant qui, au-delà de sa dimension « transport », renvoie à la fonction essentielle et fondamentale de la ville : permettre et favoriser les interactions sociales entre ses habitants. Mais c'est également un défi, scientifique et technique. Comment en effet appréhender une telle diversité, une telle richesse ? Comment prétendre embrasser du même regard cette multitude de comportements individuels si différents ? Le parti pris traditionnel est de réduire cette complexité de manière systématique :

- En réduisant l'objet même d'étude et en le ramenant à des dimensions maîtrisables. La mobilité est ainsi souvent simplifiée, réduite à ses composantes de base (une série de déplacements, parfois considérés comme indépendants, entre deux activités);

- L'espace géographique est souvent simplifié par une opération de zonage spatial, permettant de raisonner sur des sous-ensembles spatiaux moins nombreux et plus homogènes, donc plus facilement maîtrisables;

- Les données d'enquêtes, recueillies auprès d'échantillons d'individus, sont le plus souvent simplifiées au moyen d'opérations d'agrégation, permettant de raisonner non plus sur des individus mais sur des groupes sociaux ou spatiaux, au moyen d'indicateurs statistiques généraux;

- La diversité des comportements individuels est souvent réduite à un comportement moyen, plus simple à modéliser, mais qu'on ne retrouve évidemment jamais dans la rue. « L'homme moyen » de Quételet, qui fut décrié dès le départ comme ne pouvant être qu'un monstre, perdure toujours dans les sciences humaines et sociales, sous la forme d'un « individu moyen », abstrait, aux caractéristiques parfois peu crédibles, mais aptes à être formalisées et modélisées;

- Enfin, la mobilité est très rarement appréhendée dans sa composante dynamique, alors même que le mouvement est au cœur du phénomène.

Cette approche réductionniste nous incite ainsi à déconstruire la mobilité quotidienne, en décomposant le tout en sous-ensembles plus simples (les parties), jusqu'à ce que le cœur même du ou des phénomènes étudiés apparaisse, tel un diamant débarrassé de sa gangue. Une intuition aujourd'hui largement répandue, plus connue sous le credo systémique « le tout est plus que la somme des parties », suggère toutefois que cette course à la décomposition analytique est par essence vouée à l'échec : même si nous connaissions l'ensemble des facteurs intervenant dans les actions individuelles, nous ne serions pas pour autant capables de prédire le comportement d'un groupe d'individus, compte tenu des multiples interactions à l'œuvre. Cette limite fondamentale nous a alors poussé, dans le cadre du projet MIRO, à nous inscrire dans une famille théorique
que nous qualifierons de large, regroupant des travaux variés autour des systèmes complexes, de la simulation de sociétés artificielles et de la simulation à base d'agents et visant à mieux comprendre les phénomènes complexes non plus en les déconstruisant, mais en les reconstruisant.

L'objectif de ce projet était de replacer la problématique de la mobilité quotidienne au sein d'une problématique plus vaste, relative au fonctionnement même des systèmes urbains, dans l'objectif d'assister les aménageurs dans la définition de nouvelles politiques urbaines temporelles et/ou de transport. Son originalité tenait à sa volonté de simuler, dans le temps court de la journée, les modalités d'émergence, à partir d'une multitude de comportements individuels, de configurations territoriales variables. C'est dans cette perspective que l'équipe de MIRO a proposé un protocole de simulation, centré sur les individus en mouvement, qui permette d'explorer ce système complexe et en grande partie auto-organisé qu'est la ville [BEN 04] [POR 00]. Ce projet impliquait donc une transition fondamentale de l'échelle des individus à celle du territoire, de manière à pouvoir raisonner in fine sur la ville « en mouvement ». Dans cette perspective, et parce qu'elle se focalise sur l'individu en mouvement et le contexte spatio-temporel dans lequel il évolue, la Time-Geography offrait un cadre conceptuel pertinent, que l'intelligence artificielle distribuée, et notamment la simulation multi-agent permettait de formaliser et d'opérationnaliser.

## A.2 Entities, state variables, and scales

### A.2.1 Les mobiles

Un mobile (un individu de la population synthétique) est représenté d'une part d'un objet actif qui traduit sa dimension physique, et d'autre part d'un agent qui commande les déplacements. Ainsi, pour chaque objet de type ActiveCitadin (représentation du mobile dans la ville virtuelle), un agent est associé qui confère au mobile à la fois des capacités cognitives, notamment d'ap preventissage de la voirie et des services présent dans la ville virtuelle et des aptitudes physiques à se déplacer. Cet agent, appelé Citadin, s'apparente donc à un cerveau qui commande le déplacement de son corps (ActiveCitadin) sur la carte de la ville.

Les variables de mobile (Citadin) :

- PService : Connaissance d'une voir de circulation sur laquelle le mobile peut se déplacer

- PFinTronçon : Connaissance d'une voir de circulation sur laquelle le mobile peut se déplacer

- PDebutTronçon : Connaissance d'un immeuble détenant un service

- DEmprunterTronçon : volonté d'emprunter un tronçon lorsque le mobile se situe à la fin d'une rue connexe

- DTâche : Désir de réaliser une tâche

- BBati : Connaissance d'un immeuble détenant un service

- BVoieCirculation : Connaissacne d'une voie de circulation sur laquelle le mobile peut se déplacer

- estFinTronçon pour savoir si l'individu est bien arrivé à la fin de la rue

- longueurDeplacement définissant la longueur en mètres du prochain déplacement

- vitessPieton qui déterminé en mètres par seconde la vitesse de déplacement des piétons

- estArrive qui contient la valeur vrai quand le mobile est arrivé à destination
- estPieton : Permettant de savoir su le mobile est un piéton ou un individu véhiculé

- identifantServiceDestination qui contient l'identifiant du service où le mobile désire ac-
complir sa tâche

- identifantTronçon qui contient l'identifiant de la rue où se situe actuellement le mobile

A.2.2 L'environnement

L'environnement qui est correspondant avec une ville avec sa voirie, son bâti et ses dyna-
miques internes. Il est constitué des cartes vectorielles du bâti et de la voirie de la ville de
Dijon

A.2.3 Les units spatials

Tronçon qui est un unit essentile de le vorie et défini par un identifiant, une longueur en
mètres et les tronçon qui les précèdent et les suivent en tenant compte du sens de digitalisation

A.2.4 Scales

L'objectif de ce modèle est de modéliser la mobilité quotidienne à l'échelle d'une ville.
Il représente la population Dijonaise avec 10000 individus. A partie de l'Enquête Ménages
Dépalcements de Dijon, les auteurs ont défini les différents profiles : les femmes agées et
célibataires, les scolaires âgés de moins 18 ans, les étudiants, les couples de retraités, les ac-
tifs ou encore les chômeurs et inactifs.

A.3 Process overview, scheduling

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>FIGURE A.1 – Architecture générale de MIRO</figcaption></figure>
La simulation de MIRO passe principalement par 4 étapes. Tout d'abord, à partir de données SIG existantes de Dijon, une ville virtuelle - l'environnement - sera créé. L'idée principale est de décrire les plus fins possible les locaux résidentiels, le fournisseur de transports et d'activités, y compris en termes d'heures d'ouverture et la capacité d'acquisition. Dans l'étape suivante, à partir des données d'enquête, en particulier les données de Dijon, une population virtuelle synthétique de l'agent seront créés et spatialement touchés. Lors de la troisième étape, la simulation va générer un calendrier pour chaque agent. Enfin, c'est la simulation du calendrier de chaque agent.

La figure suivant représente le cœur du MIRO avec des processus des agents :

<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>FIGURE A.2 – Le cœur du projet MIRO</figcaption></figure>

Les activités dans ce modèle sont divisé en trois groupes :

- les activités fixes (ex. « travail ») qui sont impérativement réalisées dans un lieu spécifique avec une durée précise.

- les activités flexibles (ex. « domicile » et « accompagnement ») qui possèdent une marge de manœuvre sur la durée et/ou le lieu. Une telle tâche peut s'accomplir dans des lieux différents avec une durée variable.

- les activités optionnelles qui outre leur flexibilité spatiale et temporelle ne doivent pas obligatoirement être réalisées (ex. « loisirs »).

Avec 7 activités identifiées :

- Transport

- Domicile

- Travail
- Accompagnement

- Achat

- Loisir

- Visite

# A.4 Design concepts

## A.4.1 Basic principles

L'objectif général de MIRO est de proposer un processus de modélisation permettant de simuler, dans le temps court de la journée, les modalités d'émergence, à partir d'une multitude de comportements individuels, de configurations territoriales variables. Nous proposons un protocole de simulation, centré sur les individus en mouvement, qui permette d'explorer ce système complexe auto- organisé qu'est la ville [BEN 04] [POR 00].

Miro base sur la time-geography. Ce cadre théorique a apporté à l'étude des mobilités quotidiennes un regard centré sur les individus et sur le contexte environnemental dans lequel ils évoluent. Il en découle d'une part que l'espace-temps est considéré comme une ressource ou une contrainte pour l'action. Cela signifie que la liberté d'action n'est pas totale, dans la mesure où il existe des contraintes d'occupation d'espace et de temps qui interviennent dans les actions des individus. Les objectifs de l'humain sont élaborés en des projets qui demander de mobiliser des personnes des ressources, du temps et de l'espace pour les réaliser.

Dans Miro, on retient de ce cadre conceptuel que les individus réalisent leur projet en ordonnant dans le temps les activités en fonction des plages horaires disponibles et en fonction de l'accessibilité aux lieux des activités. On considère que les projets peuvent être rapportés à des programmes d'activités qui correspondent à des listes d'activités que veulent/doivent réaliser les individus; chaque activité du programme sera définie selon sa nature, selon le temps qu'elle pourra prendre pour être accomplie et selon son niveau de flexibilité. Le résultat de l'ordonnancement dans le temps et dans l'espace de tâches nécessaires à la réalisation du programme d'activités se traduira par un emploi du temps spatialisé, c'est à dire une liste d'activités ordonnées dans le temps (horaires sur 24 heures) et localisées sur des lieux identifiés dans l'environnement urbain.

Une formalisation fondée sur les principes de l'intelligence artificielle distribuée.

L'un des principaux enjeux scientifiques de MIRO réside dans la traduction méthodologique opérationnelle de ce prisme théorique déjà ancien. L'approche privilégiée peut être qualifiée à la fois de [EPS 99] [EPS 96] :

- ascendante (bottom-up), puisqu'elle vise, à partir de la spécification de comportements individuels de mobilité, à explorer l'émergence de propriétés globales (les rythmes urbains), grâce à une stratégie de simulation non centralisée adéquate;

- générative, dans la mesure où elle vise à identifier les micro-spécifications suffisantes pour générer ce macro-phénomène;

- interactionniste, enfin, puisqu'elle considère la ville comme un système complexe adaptatif auto-organisé, constitué d'un grand nombre d'agents en interaction et situés dans un environnement en évolution permanente.

L'expérience de TRANSIMS a permis de préciser le déroulement méthodologique de MIRO.
La spécificité du modèle MIRO réside dans l'importance accordée, au-delà des caractéristiques d'ordre socio-démographique, aux activités quotidiennes individuelles. L'objectif est en effet de générer une population synthétique d'agents virtuels auxquels sera affectée une liste d'activités à assurer au cours d'une journée-type, et de laisser ces agents organiser et réaliser eux-mêmes leur emploi du temps, en fonction des opportunités offertes et des contraintes imposées par l'environnement urbain. Nous avons ainsi privilégié une approche guidée par les données disponibles, à savoir celles de l'enquête ménages- déplacements, sur un terrain d'étude précis : la Communauté d'agglomération de Dijon. Nous formulons l'hypothèse que l'enquête ménages-déplacements, supposée, être représentative par construction de la population locale, peut être exploitée dès la phase de génération de la population synthétique d'agents (figure 9.1).

<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>FIGURE A.3 – Approche retenue dans MIRO</figcaption></figure>

La place accordée à cette enquête repose sur une idée simple : l'obtention d'une population d'agents clairement différenciés du point de vue de leurs programmes d'activités (c'est-à-dire de leur liste d'activités quotidiennes hiérarchisées en fonction de priorités définies) devrait être facilitée par l'intégration de ce critère à l'intérieur même du module de génération de population synthétique.

### A.4.2 Emergence

Dans ce modèle, l'aspect de l'émergence concerne la dynamique de la ville qui résulte à partir d'une multitude de comportements individuels. C'est dans cette perspective que l'équipe de MIRO a proposé un protocole de simulation, centré sur les individus en mouvement, qui permette d'explorer ce système complexe adaptatif qu'est la ville. Ce projet impliquait donc une transition fondamentale de l'échelle des individus à celle du territoire, de manière à pouvoir raisonner en fine sur la ville « en mouvement ».
### A.4.3 Adaptation

Les individuels ont un perception dynamique des services et de l'environnement. Cela permet de adapter leur comportement avec le changement de l'environnement ou des services. Par exemple, chaque agent entrant en contact avec un restaurant sera capable de savoir si cet endroit est ouvert, momentanément saturé ou complètement fermé. Si le restaurant est ouvert et que des places y sont disponibles, l'agent sera peut-être tenté d'y entrer. Ou bien, l'adaptation avec le contraint de la vitesse maximum d'un qui change la vitesse d'agent.

### A.4.4 Objectives

Chaque individuel possède quelques objectifs et tâches personnelles qu'il aura à accomplir durant le temps de la simulation. Ces objectifs sont en fait un emploi du temps qui est généré à partir une liste individualisée d'activités et la prise en compte des contraintes spécifiques des lieux d'activité concernés.

### A.4.5 Learning

Chaque individuel a la capacité d'apprendre la voirie et les services présent dans la ville virtuelle. Il met à jour ensuite la dynamique de sa base de connaissance. À la fin de chaque journée, les agents évaluent en effet leur emploi du temps et, si cela s'avère nécessaire, en recalculent un nouveau, afin d'améliorer leurs chances de succès le jour suivant. Chaque agent fait ainsi évoluer son emploi du temps initial de manière relativement autonome, en fonction de son expérience récente et de l'évolution de sa base de connaissances.

### A.4.6 Prediction

Les individuels du modèle ne possède aucune capacité de la prédiction.

### A.4.7 Sensing

Un individuel peut percevoir les état de chaque service (comme l'état d'ouvert ou de fermé, la saturé). Il peut percevoir également la signalisation qui s'apparente à un panneau signalétique donnant des information sur la fluidité du trafic (vitesse maximale de circulation) et la réglementation routière en vigueur dans la ville (interdiction de tourner, sens interdit, vitesse maximale autorisée,...).

### A.4.8 Interaction

Il y a aucune interaction entre des agents.

### A.4.9 Stochasticity

La stochasticité est effectuée dans trois tâches suivantes : (i) À l'étape 1, c'est la génération aléatoire des agents à partir des groupes précédemment identifiés; (ii) à deuxième étape qui consiste à effectuer un tirage aléatoire pour déterminer la durée de chaque tâche et (iii) à l'étape 3 qui réutilise les activités précédemment générées afin d'assigner à celles-ci une heure minimale de
début. Cet objectif est atteint par tirage aléatoire au sein de distributions statistiques observées des heures de début d'activités, telles qu'issues de l'enquête ménages-déplacements.

### A.4.10 Collectives

Chaque individuel appartient un à 6 groupes suivante :

1. Groupe 1 : qui 1 présente une sur-proportion de femmes âgées et célibataires. Elles se déplacent peu et effectuent principalement leurs trajets en transport collectif et marche à pied. Le budget-temps est essentiellement consacré à des activités au domicile.

2. Groupe 2 : qui rassemble les scolaires de moins de 18 ans. Ceux-ci appartiennent à des familles propriétaires de leur logement et possédant plusieurs automobiles. Les modes de transports publics et doux (vélo, piéton) sont privilégiés et le budget-temps est affecté aux activités sur le lieu d'étude et à des activités sociales (notamment les visites).

3. Groupe 3 : qui est composé quant à lui de chômeurs et d'inactifs de plus de 30 ans, locataires d'un appartement. Les déplacements sont effectués en mode doux essentiellement (piéton et vélo) et le budget-temps est passé au domicile ainsi que dans les administrations pour les démarches.

4. Groupe 4 : qui est exclusivement concerné par les étudiants sans voiture et locataire de leur logement, cette catégorie est utilisatrice des transports collectifs et des modes doux. Peu de déplacements sont effectués, ainsi le budget-temps est consommé sur le lieu d'étude et en visite.

5. Groupe 5 : qui rassemble les couples de retraités, propriétaires de leur logement et possédant une seule voiture. Peu de déplacements sont effectués, ainsi la majorité du budget-temps est passée au domicile.

6. Groupe 6 : qui est composé d'actifs possédant plusieurs véhicules, le nombre de déplacements de ce dernier groupe est proche de la moyenne. Le budget-temps est consacré principalement au travail et à l'accompagnement.

### A.4.11 Observation

Un très grand nombre de données peuvent être extraites lors de l'exécution du modèle : la position des mobiles à chaque instant, l'activité de chaque mobile, le taux d'occupation d'un tronçon, pour chaque agent l'emploi du temps qu'il génère et celui qu'il exécute réellement... Certaines de ces informations sont visualisables en « temps réel » grâce à une interface englobante qui s'inspire de celle des SIG traditionnels. Mais pour la plupart, elles sont stockées dans des fichiers de trace permettant ainsi une analyse, a posteriori, par la plate-forme d'intégration visuelle.

## A.5 Initialization

Le tableau A.4 montre les durées affectées à diverses activités qui est résumé de l'EMD. C'est ce tableau qui forme la base fondamentale à partir de laquelle les individus synthétiques (les agents) vont être générés, par tirage aléatoire.
<table><caption>FIGURE A.4 – Profils d'activités simulés par classe (en % par classe)</caption><thead><tr><th></th><th colspan="6">Groupes G</th></tr><tr><th></th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th></tr></thead><tbody><tr><td>Aucun</td><td>26,07</td><td>8,64</td><td>14,65</td><td>0,60</td><td>39,23</td><td>1,90</td></tr><tr><td>Moins de 30 min</td><td>20,09</td><td>20,99</td><td>20,05</td><td>15,32</td><td>19,13</td><td>18,02</td></tr><tr><td>31 à 65 min</td><td>21,79</td><td>32,72</td><td>25,45</td><td>36,64</td><td>19,29</td><td>36,35</td></tr><tr><td>66 min à 2 H</td><td>22,22</td><td>28,40</td><td>26,22</td><td>36,94</td><td>16,40</td><td>31,17</td></tr><tr><td>Plus de 2 H</td><td>9,83</td><td>9,26</td><td>13,62</td><td>10,51</td><td>5,95</td><td>12,55</td></tr><tr><td>Temps passé dans les transports</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Moins de 6 H</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,26</td><td>0,30</td><td>0,00</td><td>0,18</td></tr><tr><td>6 à 12 H</td><td>3,85</td><td>1,85</td><td>2,06</td><td>10,81</td><td>0,16</td><td>12,43</td></tr><tr><td>12 à 18 H</td><td>20,51</td><td>74,07</td><td>18,51</td><td>62,46</td><td>6,91</td><td>59,67</td></tr><tr><td>Plus de 18 H</td><td>75,64</td><td>24,07</td><td>79,18</td><td>26,43</td><td>92,93</td><td>27,72</td></tr><tr><td>Temps passé au domicile</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Aucun</td><td>77,78</td><td>14,81</td><td>88,95</td><td>12,01</td><td>97,75</td><td>24,99</td></tr><tr><td>Moins de 2 H</td><td>1,28</td><td>1,23</td><td>1,54</td><td>6,61</td><td>1,13</td><td>1,78</td></tr><tr><td>2 à 4 H</td><td>2,14</td><td>4,94</td><td>2,83</td><td>7,51</td><td>0,48</td><td>3,27</td></tr><tr><td>4 à 7 H</td><td>5,56</td><td>33,33</td><td>2,31</td><td>29,73</td><td>0,32</td><td>14,28</td></tr><tr><td>Plus de 7 H</td><td>13,25</td><td>45,68</td><td>4,37</td><td>44,14</td><td>0,32</td><td>55,68</td></tr><tr><td>Temps passé au lieu de travail ou d'études</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Plus de 1 min</td><td>5,13</td><td>6,17</td><td>23,91</td><td>2,10</td><td>4,34</td><td>16,00</td></tr><tr><td>Aucun</td><td>94,87</td><td>93,83</td><td>76,09</td><td>97,90</td><td>95,66</td><td>84,00</td></tr><tr><td>Temps passé pour l'accompagnement</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Aucun</td><td>52,99</td><td>85,19</td><td>38,82</td><td>72,07</td><td>54,66</td><td>57,76</td></tr><tr><td>Moins de 27 min</td><td>14,96</td><td>4,94</td><td>15,42</td><td>8,71</td><td>14,95</td><td>12,14</td></tr><tr><td>Plus de 28 min</td><td>32,05</td><td>9,88</td><td>45,76</td><td>19,22</td><td>30,39</td><td>30,10</td></tr><tr><td>Temps passé pour les démarches, les courses, ...</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Aucun</td><td>88,46</td><td>83,95</td><td>80,98</td><td>93,99</td><td>86,17</td><td>87,33</td></tr><tr><td>Moins de 14 min</td><td>2,14</td><td>1,85</td><td>2,31</td><td>0,60</td><td>1,45</td><td>1,49</td></tr><tr><td>Plus de 15 min</td><td>9,40</td><td>14,20</td><td>16,71</td><td>5,41</td><td>12,38</td><td>11,30</td></tr><tr><td>Temps passé pour les promenades, les loisirs</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100,12</td></tr><tr><td>Aucun</td><td>88,46</td><td>84,57</td><td>81,49</td><td>76,88</td><td>88,10</td><td>89,17</td></tr><tr><td>Moins de 20 min</td><td>2,14</td><td>1,85</td><td>0,51</td><td>1,20</td><td>0,48</td><td>0,95</td></tr><tr><td>Plus de 20 min</td><td>9,40</td><td>13,58</td><td>17,99</td><td>21,92</td><td>11,41</td><td>9,88</td></tr><tr><td>Temps passé pour les visites à des parents ou amis</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr></tbody></table>

## A.6 Input data

A partir de l'enquête ménages-déplacements de Dijon, un certain nombre de variables socio-démographiques et de mobilité ont été retenues, puis soumises à un traitement statistique multivarié.

A partir de l'EMD, six groupes relativement homogènes ont alors pu être identifiés. Les profils de classe (figure 9.4) permettent par ailleurs de décrire de manière relativement détaillée ces différents groupes, en raisonnant en terme de sous- et sur-représentation statistique. Ces six groupes sont présentés dans la partie *Collective*.

## A.7 Submodels

### A.7.1 Génération de la population

De manière très schématique, un agent se définit par un ensemble de caractéristiques (variables) et de comportements (règles) :
<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>FIGURE A.5 – Profils socio-démographiques des six groupes définis</figcaption></figure>

Agent = {Caractéristiques, Comportements}

L'objectif du synthétiseur de population est alors de générer n agents {A₁, A₂...Aᵢ, ...Aₙ}
décrits par un groupe d'appartenance et un ensemble d'attributs de mobilité :

$$
A_i = \{g_j, m_V\} \tag{A.1}
$$

et tels que, à l'issue de la procédure

$$
n_{g_j} \equiv N_{G_j}, \forall j \to 1 \text{àn} \tag{A.2}
$$

Sur cette base, chaque agent simulé se voit donc affecter à un groupe $g_j$, selon une probabi-
lité :

$$
P_{g_j} = \frac{n_{G_j}}{\sum_{j=1}^{6} n_{G_j}} \qquad (A.3)
$$

avec $n_{G_j}$ l'effectif observé du groupe $G_j$.

En fonction de ce groupe d'appartenance, chaque agent se voit alors affecter, pour chacune
des variables $V_1, V_2, \dots, V_k, \dots, V_l$, une modalité $m_l$ selon une probabilité :
$$P(m_{v_k}) = \frac{N_{m_{v_k}}}{\sum_{l=1}^{n} N_{m_{v_k}}}, k \to 1\text{àl} \quad (A.4)$$

## A.7.2 Génération du emploi du temps

L'algorithme pour la génération des emplois du temps, comme illustré par la figure A.6 :

- L'étape 1 permet de générer aléatoirement des agents à partir des groupes précédemment identifiés. Chaque agent possède alors une liste d'activités nommées Ai associées à des durées minimales et maximales d'exécution.

- L'étape 2 consiste à effectuer un tirage aléatoire pour déterminer la durée de chaque tâche. Deux cas se présentent : le premier cas concerne les tâches dont la durée maximale ne dépasse pas 7 heures. Nous utilisons une distribution basée sur une courbe gaussienne dont la moyenne est le centre de l'intervalle constitué par les bornes maximales de durée. Dans le deuxième cas, la moyenne est la borne minimale de durée. Nous obtenons ainsi une durée pour chaque activité de chaque agent. Une première vérification est alors effectuée pour ne pas que la somme des durées des activités d'un agent dépasse 24 heures.

- L'étape 3 réutilise les activités précédemment générées afin d'assigner à celles-ci une heure minimale de début. Cet objectif est atteint par tirage aléatoire au sein de distributions statistiques observées des heures de début d'activités, telles qu'issues de l'enquête ménages-déplacements.

- Enfin, l'étape 4 utilise un solveur Prolog qui, à partir de contraintes temporelles décrites dans la partie 4.3 et des données précédemment générées, va créer des emplois du temps valides, c'est-à-dire des listes d'activités couplées à une durée et une heure de début. Si le solveur n'obtient pas de solution, un retour à l'étape 2 est réalisé, afin de modifier tout ou partie des paramètres.

# A.8 Simulator

## A.8.1 L'information générique

Voir également la section 6.3.2.

## A.8.2 Les entrées

Les entrées du simulateur MIRO est groupé selon l'étape d'installation. Chaque étape possède un ensemble des paramètres et des actions entrées. Il y a 7 étapes suivantes :

### 1. Initialisation du réseau (Créer réseau)

### 2. Création de la ZAPA

Dans ce modèle, l'auteur a laissé le choix à l'utilisateur de mettre en place une Zone d'Action Prioritaire pour l'Aire (ZAPA), dans laquelle le déplacement de certains véhicules (les plus polluants) est interdit.
<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>FIGURE A.6 – L’algorithme pour la génération des emplois du temps</figcaption></figure>

Par défaut, lors de l'initialisation du réseau, une ZAPA de la taille définie par la paramètre **taille-zapa** se crée au centre du réseau. L'utilisateur peut alors choisir de modifier le tracé de cette ZAPA, soit en modifiant la valeur du curseur et en cliquant sur **Création automatique**, soit en choisissant un tracé manuel, auquel cas il convient de cliquer sur **Création interactive**, puis choisir le type d'édition :

- Ajouter ajoute un arc à la ZAPA (sa couleur devient orange)

- Enlever supprime l'arc de la ZAPA

- Auto ajoute/supprime un arc de la ZAPA en fonction de son état précédent

Une fois les modifications effectuées, restera à l'utilisateur à cliquer sur **Activer la ZAPA**.

### 3. Définition des vitesses limites

Afin de permettre la compréhension de l'impact des vitesses maximales autorisées sur le trafic et les émissions de polluants, l'utilisateur est encouragé à mettre en place différentes vitesses sur le réseau.
<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>FIGURE A 7 – Le simulateur MIRO – Les entrées et les sorties génériques</figcaption></figure>
<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>FIGURE A.8 – Le simulateur MIRO - Les sorties réservées aux rôles</figcaption></figure>
<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>FIGURE A.9 – Les paramètres entrées pour définir la ZAPA</figcaption></figure>

<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>FIGURE A.10 – L’action pour activer la ZAPA</figcaption></figure>

Lors de la création du réseau, tous les arcs se voient attribuer une vitesse maximale de 50 km/h, et l'utilisateur peut alors agir de deux manières sur ces limites :

- Il peut choisir d'attribuer des vitesses de manière aléatoire, en les bornant au préalable. Chaque route se verra donc attribuer une vitesse aléatoire, dont le tirage est de type normal, centré sur la valeur centrale de l'intervale : Il y aura donc plus de routes de vitesse 50-70 km/h que de vitesse 30 et 110. Après avoir défini le minimum **vitesse-alea-min** et le maximum **vitesse-alea-max**, l'utilisateur devra donc cliquer sur **Vitesses aléatoires**.

- Comme pour la ZAPA, l'utilisateur peut choisir de définir manuellement les vitesses, par exemple afin de tracer une rocade, ou une zone 30 en centre-ville. Pour se faire, il convient de cliquer sur **Vitesses interactives**, puis de choisir la vitesse à attribuer dans **valeur-vitesse**, et enfin, d'aller cliquer sur les arrêtes auxquelles on souhaite donner cette vitesse.

Reste un réglage dans cette section, la paramètre **Vitesse-Transport-Publics**. Afin de ne pas empêcher les détenteurs de voitures **non-écologiques** d'accéder à la ZAPA, il est en effet possible de considérer qu'au sein de celle-ci, ce type d'agents se déplacera avec des transports en commun. Afin que ceci reste pénalisant, les transports en commun se déplacent plus lentement que les véhicules individuels, et l'utilisateur peut donc leur attribuer une vitesse. Il est à noter que si cette vitesse est réglée à 0, alors les agents **non-écologiques** n'auront d'autre choix que de se déplacer à pieds dans la ZAPA, et donc dans toute la ville s'ils habitent dans la ZAPA. Tous ces réglages de vitesse effectués, l'utilisateur pourra alors cliquer sur **Activer les vitesse**.

## 4. Calcul des plus courts chemins

L'utilisateur n'a ici aucun réglage à effectuer, mais cette étape est indispensable en ce qu'elle pré-calcule l'ensemble des plus courts chemins possibles du réseau, permettant ensuite aux agents de se déplacer selon ces plus courts chemins. Il faudra cliquer sur ce bouton **Calculer les chemins** à chaque modification de la structure du réseau, c'est à dire de sa forme, de la ZAPA, ou encore des vitesses (y compris celle des transports en commun).
<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>FIGURE A.11 – Les paramètres entrées pour définir la vitesse</figcaption></figure>

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>FIGURE A.12 – Les paramètres entrées définir la vitesse de transport public</figcaption></figure>

**5. Activation des services**

Une fois le réseau constitué et les plus courts chemins calculés, l'utilisateur doit placer les services. On entend ici par service l'ensemble des infrastructures qui constituent des points de passage obligatoires pour l'agent mobile simulé. Il s'agit donc des domiciles, des lieux de travail, des services publics ainsi que des services commerciaux. Rappelons que tout agent mobile doit impérativement accomplir une chaîne de déplacements, constituée ainsi : Domicile – Travail – Service public – Service commercial – Domicile.

Il y encore une fois deux manières pour placer les services sur le réseau :

- De manière automatique : le nombre de services de chaque type (défini pas les curseurs nb-*) est placé aléatoirement sur le réseau, avec comme seule contrainte le fait de ne pouvoir placer deux services sur le même nœud.

- De manière manuelle : L'utilisateur peut placer un service du type défini par **type-service** sur chaque nœud non occupé. A noter qu'en utilisant l'option **Déplacer**, le service sélectionné est déplacé et non détruit-reconstruit. Ainsi, si l'utilisateur a déjà effectué une simulation, tous les agents créés et affectés (en tant que domicile ou lieu de travail) au service déplacé lui seront toujours attachés malgré le déplacement.

Il faut ici noter qu'il existe deux types de services **Domicile** :

- Les maisons individuelles (**Maison**), qui ne peuvent héberger qu'un unique agent.

- Les résidences (**Résidence**), qui peuvent héberger autant d'agents mobiles que fixé dans la paramètre **Capacité résidence**.

Une fois ces paramètres ajustés, l'utilisateur devra cliquer sur **Activer les services**.

**6. Création des agents mobiles**

Dernière étape avant le lancement de la simulation, il faut désormais créer les agents qui seront simulés. Pour ce faire, plusieurs réglages sont nécessaires :

- Le nombre d'agents, qui se compose de deux types d'agents :

- Le nombre d'agents **non-écologiques**, de type Euro 1, défini dans la paramètre **nb-nonéco-mobiles**

- Le nombre d'agents écologiques (Euro 5), dans **nb-eco-mobiles**.

- Les probabilités pour un agent de travailler :

- Dans un service : Si **Proba-travail-dans-service** est supérieur à 0%, alors chaque
<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>FIGURE A.13 – L'action pour activer la vitesse</figcaption></figure>

<figure><img src="image_89.png" /><figcaption>FIGURE A.14 – L'action pour calcule les plus cours chemins</figcaption></figure>

agent mobile à une probabilité d'avoir pour lieu de travail l'un des services publics ou commerciaux

- Au plus proche de son domicile : la paramètre **Proba-travail-proche-domicile** détermine la probabilité qu'un agent travaille dans le lieu de travail (et donc les services publics et commerciaux si ainsi déterminé par l'option précédente) le plus proche de son domicile.

- Le seuil de déplacement piétonnier : **seuil-pietonnier** indique la distance maximum à partir de laquelle un agent sera obligé de se déplacer à pied. Dès lors, si la distance totale que doit parcourir l'agent (somme de ses chaînes de déplacement) est inférieure à ce seuil, l'agent sera considéré comme piéton sur l'ensemble du trajet.

- La stochasticité des agents(**Génération-aléatoire ?**) : Afin de pouvoir tester différentes hypothèses, par exemple en déplaçant des services, en modifiant les vitesses ou le tracé de la ZAPA, il est possible avec cette option de fixer l'aléa, et ainsi, de reproduire exactement la même expérience. Cette stochasticité s'exprime dans la création des agents et l'attribution de leurs lieux de résidence et de travail. Si un service (public ou commercial) est déplacé, l'agent cherchant à minimiser sa chaîne de déplacement, les agents qui l'utilisaient ne seront plus nécessairement ceux qui l'utiliseront.

- Il est enfin possible de changer la taille d'affichage de l'agent, via la paramètre **taille-mobile**.

A noter que le nombre maximum d'agents (tous confondus) ne peut être supérieur au nombre de places (domiciles) disponibles. Après avoir paramétré ces variables, l'utilisateur peut cliquer sur **Créer les agents**, ce qui dégrise le bouton **Lancer la simulation** et permet donc de lancer la simulation.
<figure><img src="image_90.png" /><figcaption>FIGURE A.15 – Les paramètres entrées pour définir les services</figcaption></figure>

<figure><img src="image_91.png" /><figcaption>FIGURE A.16 – L’action pour activer les services</figcaption></figure>

### A.8.3 Les sorties : Cartographie et graphiques

Une fois la simulation effectuée, l'utilisateur doit pouvoir en analyser les résultats. Pour cela, un certain nombre d'indicateurs a été mis en place.

#### 1. Cartographie des résultats

En choisissant l'une des possibilités de la liste **Variable-carto**, l'utilisateur modifie l'affichage de la fenêtre de visualisation selon :

- **Vitesses maximales autorisées** : Fait varier la largeur des arrêtes en fonction de la vitesse maximale autorisée de chacune.

- **Trafic général** : Variation de la taille de la largeur des arrêtes selon le nombre total d'agents ayant transité dessus.

- **Traffic Piéton** : Nombre d'agents piétons ayant transité sur chacune des arrêtes.

- **Traffic des Transports en commun** : Idem pour les transports en commun.

- **Traffic des voitures** : Idem pour les véhicules individuels.

- **Emissions de polluants** : Résultante des émissions (par les véhicules) et absorptions (par l'ensemble des agents) pour chaque arrête.

- **Contamination des agents selon le domicile** : On cartographie ici, sous forme de cercles pseudo-proportionnels, la quantité totale de particules absorbées par la somme des agents résidant au même domicile.

- **Expotion des domiciles aux polluants** : Toujours sous la même forme, cette option cartographie l'exposition des domiciles aux particules, c'est à dire la somme des particules présentes sur les arrêtes auxquelles sont connectés les domiciles.

- **Taux de mécontentement par domicile** : L'utilisateur peut choisir un seuil (seuil-
Réglage des agents mobiles :

<figure><img src="image_92.png" /><figcaption>FIGURE A.17 – Les paramètres entrées pour définir les agents</figcaption></figure>

<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>FIGURE A.18 – L’action pour créer les services et lancer la simulation</figcaption></figure>

*(mécontente)* à partir du quel un agent sera considéré comme mécontent. Ce seuil détermine le ratio de la durée réelle d'exécution de la chaîne par la durée théorique. La cartographie consistera en une proportion d'agents mécontents par domicile.

## 2. Graphiques

- **Accessibilité** : Ce graphique affiche, par défaut, le rapport entre durée observée et durée théorique des déplacements d'un agent, selon qu'il soit **écologique** ou **non-écologique**. En modifiant la variable représentée en abscisse, on peut aussi afficher les différences dans l'accessibilité (moyenne et minimum) des agents.

- **Absorptions de particules** par les agents : Ce graphique représente la quantité moyenne de particules absorbées par les agents au cours du temps, lesquels sont différenciés ici selon qu'ils sont **écologiques** (en vert) ou **non-écologiques** (en rouge).

- **Parts modales** : On représente ici la part modale de chaque type de déplacement, c'est-à-dire, sur la totalité du trafic passant par chaque arrête, le pourcentage que composent les piétons, les transports en communs et les véhicules individuels.

À côté de ces sorties, le simulateur fournit l'ensemble des sorties différents dédiés pour les profile d'utilisateur. Ces sorties sont des informations concernant les services, et les graphiques concernant leur accessibilité structurelle et fonctionnelle, comme illustré dans la figure A.8.

## 3. L'interface 2D - La carte

Cette carte est pour représenter l'organisation de la ville simulé selon les paramètres, comme présenté dans la figure A.23. Il permet également de suivi l'évolution de la simulation. De plus,
<figure><img src="image_94.png" /><figcaption>FIGURE A.19 – Les options pour visualiser les résultats</figcaption></figure>

elle support des modifications directement sur lui, par exemple les thématiciens peuvent cliquer sur la carte pour ajouter ou supprimer les services, drag/drop pour déplacer les services.

## A.9 User's profiles

Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons aux deux situations présentés dans la section 6.2.4 et 6.2.4. Pour la première, nous avons deux rôles simple de ce modèle : l'aménageur et l'usager, comme présenté dans le tableau A.1. Pour la deuxième situation, l'auteur de MIRO se

<table><caption>TABLE A.1 – Le rôle Aménageur et Usager</caption><thead><tr><td>Rôle</td><td>Interactions avec le modèle</td><td>Actions</td><td>Indicateurs</td><td>Objectif</td></tr></thead><tbody><tr><td>Aménageur</td><td>Souris (carte (clic&drag) + Curseurs)</td><td>Création, Suppression Déplacement, Modification, Contrôle</td><td>Tous</td><td>Chercher des politiques qui satisfait le plus grand nombre possible de l'usager</td></tr><tr><td>Usager</td><td>Souris (Clic)</td><td>Modification le mode de transport d'utilisation</td><td>Aucune</td><td>Utiliser les politiques proposée par l'aménageur</td></tr></tbody></table>

concentre sur la version dans laquelle chaque objet (service commercial, service public, résidence, lieu de travail, réseau, zapa ...) peut correspondre à un rôle. Il s'agit d'un jeu collaboratif : pas de compétition entre les joueurs mais des objectifs à la fois collectifs et individuels.

Ils ont proposé deux version différents :

- une version à 3 joueurs :

- Acteur économique (Service Public + Service Commercial + Travail)
<figure><img src="image_95.png" /><figcaption>FIGURE A.20 – Le graphique accessibilité</figcaption></figure>

<figure><img src="image_96.png" /><figcaption>FIGURE A.21 – L'absorption de polluants</figcaption></figure>

- Acteur citoyen (Résidentiel)

- Acteur public (Route, ZAPA, Transport Public)

- une version à 7 joueurs qui sont les sous-rôles de la versions 3 joueurs :

- Acteur Service Public

- Acteur Service Commercial

- Acteur Travail

- Acteur Résidentiel

- Acteur Route

- Acteur ZAPA

- Acteur Transport Public

Les tableaux A.3, A.2 décrivent les différents rôles, leur objectifs et leur actions.

À côté de ces rôles, les auteurs ont proposé un rôle spécifique qui peut seulement visualiser les sorties, comme présenté dans le tableau A.4.

Pour les interaction avec le modèle, les rôles utilisent le souris pour interagir. Ils peuvent
<table><caption>TABLE A.2 – Le rôle économique et son sous-rôles</caption><thead><tr><th>Rôle</th><th>Interactions avec le modèle</th><th>Actions</th><th>Indicateurs</th><th>Objectif</th></tr></thead><tbody><tr><td>Acteur Économique : Service Public</td><td>Souris (carte (clic&drag) + Cureurs)</td><td>création suppression déplacement</td><td>- nombre de services (moniteur)<br>- nombre de clients service (carte + graphique)<br>- accessibilité structurelle (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- accessibilité fonctionnelle pour les clients (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- Coût, Efficacité, Equité (Moniteur + graphique temporel)</td><td></td></tr><tr><td>Acteur Économique : Service Commercial</td><td>Souris (carte (clic&drag) + Cureurs)</td><td>création suppression déplacement</td><td>- nombre de services (moniteur)<br>- nombre de clients service (carte + graphique)<br>- accessibilité structurelle (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- accessibilité fonctionnelle pour les clients (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- Coût, Efficacité, Equité (Moniteur + graphique temporel)</td><td></td></tr><tr><td>Acteur Économique : Travail</td><td>Souris (carte (clic&drag) + Cureurs)</td><td>création suppression déplacement</td><td>- nombre de lieux de travail (moniteur)<br>- nombre de travailleurs / lieu (carte + graphique)<br>- accessibilité structurelle (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- accessibilité fonctionnelle pour les clients (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- Coût, Efficacité, Equité (Moniteur + graphique temporel)</td><td>- Augmenter l'accessibilité structurelle de ses services ainsi que l'accessibilité fonctionnelle des agents mobiles.</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLE A.3 – Le rôle citoyen, public et leur sous-rôles</caption><thead><tr><th>Rôle</th><th>Interactions avec le modèle</th><th>Actions</th><th>Indicateurs</th><th>Objectif</th></tr></thead><tbody><tr><td>Acteur Citoyen : Résidentiel</td><td>Souris (carte (clic&drag) + Curseurs)</td><td>création suppression déplacement</td><td>- nombre de résidences (moniteur)<br>- nombre d'habitants / résidence (carte + graphique)<br>- accessibilité structurelle (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- accessibilité fonctionnelle pour les habitants (carte + Moniteur + graphique temporel)<br>- Exposition au trafic, à la pollution (carte + graphique temporel)</td><td>- Augmenter l'accessibilité structurelle des domiciles et l'accessibilité fonctionnelle des agents mobiles.<br>- Diminuer l'exposition aux polluants des agents mobile.</td></tr><tr><td>Acteur Public : Route</td><td>Souris (carte (clic) + Curseurs)</td><td>création suppression vitesse capacité</td><td>- longueur réseau (moniteur)<br>- distribution vitesses et capacités (carte + graphique)<br>- trafic (carte + graphique)<br>- Coût, Efficacité, Equité (Moniteur + graphique temporel)</td><td></td></tr><tr><td>Acteur Public : ZAPA</td><td>Souris (carte (clic) + Curseurs)</td><td>création suppression</td><td>- Taille (proportion réseau impliqué) (moniteur)<br>- Émissions de polluants (moniteur + graphique temporel)<br>- Nombre d'agents non satisfaits (moniteur + carte + graphique temporel)</td><td>- Augmenter l'accessibilité structurelle de ses services ainsi que l'accessibilité fonctionnelle des agents mobiles.</td></tr><tr><td>Acteur Public : Transport Public</td><td>Souris (carte (clic) + Curseurs)</td><td>création suppression vitesse capacité fréquence</td><td>- nombre d'usagers (moniteur + graphique temporel)<br>- longueur réseau (moniteur)<br>- nombre d'arrêts (moniteur)<br>- trafic TC (carte)<br>- Coût, Efficacité, Equité (Moniteur + graphique temporel)</td><td></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_97.png" /><figcaption>FIGURE A.22 – Part Modale du réseau</figcaption></figure>

cliquer sur la carte pour ajouter, enlever un service ou modifier la vitesse de chaque tronçon. De plus, ils peuvent également déplacer une service en utilisant la fonctionnalité drag/drop. A noté qu'ici pour un objet concrète, seulement le rôle correspondant peut le modifier, par exemple les lieux de travail est seulement manipulé par l'acteur économique - Travail, les commercial est manipulé par l'acteur économique - service commercial ...

## A.10 Application aspect

Voir la partie 6.3.2.

## A.11 Collaboration

Voir la partie 6.3.2.
<figure><img src="image_98.png" /><figcaption>FIGURE A.23 – La carte</figcaption></figure>

<table><caption>TABLE A.4 – Le rôle global</caption><thead><tr><th>Rôles</th><th>Interactions avec<br>avec le modèle</th><th>Actions</th><th>Indicateurs</th></tr></thead><tbody><tr><td>Indicateurs<br>Globaux :<br>Ville<br>Durable</td><td>Aucune</td><td>Aucune</td><td>- Mobilité (distance totale parcourue)<br>(moniteur + graphique temporel)<br>- Indicateur de satisfaction citoyens<br>(moniteur + graphique temporel + carte)<br>- Compacité / dilution (moniteur +<br>graphique temporel)<br>- Mixité fonctions (moniteur +<br>graphique temporel)<br>- Émissions polluants (moniteur +<br>graphique temporel + carte)<br>- Part TC/VP (moniteur + graphique<br>temporel)</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_99.png" /></figure>