Modéliser les débordements permet de les limiter

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Source ­ L'Atelier, www.atelier.net, Mise à jour : jeudi 12 juillet 2012 19:45
Modéliser les débordements permet de les limiter
Pour réduire le risque de mouvements de foule pouvant amener à une situation critique, une solution est d'étudier l'ensemble des facteurs menant
à elles, afin d'être capable ensuite de réagir dès qu'un facteur de risque est détecté.
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Pour prévenir les mouvements de foule dans des espaces publics tels que des centres commerciaux ou des
stades, il faut chercher à mieux comprendre ce qui a créé la perturbation au sein d'un rassemblement de
personnes. Ainsi en se basant sur un récent désastre*, des chercheurs du Risk Center of Swiss Federal
Institute of Technology ETH Zurich en Suisse ont mis au point un modèle** permettant de déterminer les
facteurs causant la turbulence et ses effets. Résultats? C'est la conjonction de plusieurs événements comme
par exemple une densité de personnes trop importante couplée à quelques réactions inattendues et
amplifiées qui conduit à une instabilité de la foule par effet de cascade.
Surveiller le seuil critique
Ainsi, en se basant sur des données qualitatives de la catastrophe telles que des rapports des autorités
publiques, des articles provenant des médias, des vidéos YouTube, des plans de Google Earth, des photos
en 360° ainsi que le planning des organisateurs de l'événement, les chercheurs ont pu constater que des
forces physiques s'exercent de façon discontinue entre les personnes. Ce sont ces forces qui, en dépassant
un certain seuil, deviennent un risque vital. L'analyse a révélé que ces forces peuvent être causées par un
grand nombre d'incompréhensions qui se sont largement répandues dans la foule compacte.
Foule dans une avenue
Les 8 stades critiques
Ainsi, une personne qui trébuche, qui pousse volontairement d'autres, crie ou bien qui panique peut créer un effet domino incontrôlable pour des forces policières externes.
Analyser ce genre de situation a permis aux chercheurs de dresser une liste de signes annonciateurs d'un mouvement de foule en fonction de criticité (de 0 à 8) et d'émettre
une recommandation à chaque stade. Ainsi, un contrôle de l'affluence, une surveillance des mouvements avant­coureurs d'un débordement et surtout la communication
avec la foule joueraient un rôle clé.
*En 2010, une Love Parade à Duisburg en Allemagne a fait 21 morts et plus de 500 blessés
**D. Helbing, P. Mukerji, Crowd Disasters as Systemic Failures: Analysis of the Love Parade Disaster (2012)
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