Couplage de simulations multi-agents pour la conception de politiques urbaines


Dans un futur proche, la disponibilité croissante des données imposera aux décideurs politiques de modifier régulièrement les politiques urbaines afin d'intégrer l'évolution des comportements et les retours utilisateurs. Dans ce papier, nous proposons une architecture multi-agent générique permettant de concevoir et de modéliser des politiques urbaines afin d'en éprouver la pertinence en la déployant sur un environnement spécifique. Ces environnements sont conçus en exploitant des données provenant de n'importe quelle ville disposant de données ouvertes et communautaires (Open Street Map). Deux modèles multi-agents sont couplés dans une boucle dynamique micro-macro et peuvent être modifiés à la fois par des techniques d'apprentissage par renforcement ainsi que par l'intégration du retour des décideurs politiques. Nous proposons une formalisation permettant de représenter les politiques urbaines pour initier une co-construction entre le décideur politique et notre système. Une expérimentation sur la régulation de la tarification d'emplacements de stationnement en zone urbaine permet de justifier l'usage de notre architecture pour concevoir des politiques urbaines pertinentes.