Etude expérimentale et modélisation des déplacements collectifs de piétons

Qu'elle soit composée de piétons dans une rue commerçante, de supporters quittant un stade, ou de pèlerins à La Mecque, une foule humaine constitue un système dont la dynamique collective est difficile à appréhender. Aujourd'hui, les mécanismes qui sous-tendent la dynamique des foules humaines restent peu connus et sont le plus souvent étudiés de manière qualitative. Ce travail de thèse est une analyse de ces mécanismes. En combinant observations en milieu naturel, expérimentations contrôlées et modélisation mathématique, nous avons mené une étude approfondie du comportement des piétons, de la dynamique globale d'une foule, et du lien qui unit ces deux niveaux d'observation. La réalisation d'expériences impliquant des piétons en interaction nous a permis de caractériser les propriétés du comportement d'évitement, et son rôle dans la dynamique collective. Nos résultats montrent l'existence d'un biais comportemental qui joue un rôle structurant dans le phénomène de formation de files. Nous nous sommes également intéressés aux interactions sociales qui gouvernent le comportement des piétons se déplaçant en groupe. A l'aide d'observations réalisées en milieu urbain, nous avons cherché à comprendre leur rôle dans la configuration de marche des groupes de piétons et leur influence sur l'efficacité du trafic. Enfin, nous proposons une nouvelle approche de modélisation basée sur de simples heuristiques comportementales s'appuyant sur le champ visuel des piétons. Nos travaux permettent d'envisager une meilleure évaluation du trafic piétonnier et ouvrent de nouvelles pistes de recherches pour l'étude d'autres formes de comportements collectifs dans notre société.In a wide variety of social and biological systems, many collective behaviours result from self-organized processes based on local interactions among individuals. Understanding these mechanisms comes down to establishing a link between two distinct levels of observation: the macroscopic patterns displayed at the group level, and the microscopic behaviour of individuals. This work investigates the mechanisms underlying self-organized behaviours in human crowds, such as shoppers in a commercial walkway, supporters leaving a stadium, or pilgrims in Mecca. Using empirical observations in urban environment, controlled laboratory experiments and mathematical modelling, we have studied the behaviour of pedestrians, the nature of their interactions, and the collective patterns of motion. We first conducted laboratory experiments involving interacting pedestrians. From these observations, we extracted a quantitative measurement of the interaction rules. We found the existence of a bias in pedestrian behaviour that is amplified in a collective context and shapes the lane formation phenomenon. Second, we analyzed empirical data collected in natural conditions to study the features of social interactions among people who are walking in groups. We investigated the role of these interactions in group-walking configurations, and we estimated its impact on the traffic efficiency. Finally, we elaborated a new modelling framework for pedestrian behaviour, based on simple behavioural heuristics. Our results suggest applied solutions to evaluate the traffic efficiency in urban environment and open research perspectives for the study of other collective behaviours in social systems