Modélisation de la prise de décision des officiers de la Marine marchande et Simulation cognitive du trafic maritime

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Journées de Printemps 26 mars 2009, Nantes Modélisation de la prise de décision des officiers de la Marine marchande et Simulation cognitive du trafic maritime Christine Chauvin (UBS), Thierry Le Pors (Ecole Navale/ UBS), Thomas Devogele (Ecole Navale) 1

Contexte et problématique Problématique : l anticollision en mer Modélisation des processus cognitifs Simulation des manœuvres d évitement Le risque de collision dans les zones où le trafic est dense Fréquence faible mais gravité potentiellement élevée Un règlement (COLREG) et une grande diversité de manoeuvres Demandes et besoins Demandes des Ecoles Besoins des CROSS 2

Le cadre théorique de la NDM Etudie la prise de décision des experts Dans des situations naturelles Pour développer des programmes de formation, des systèmes d aide à la décision ou pour restructurer les équipes et les organisations S intéresse aux fonctions cognitives qui émergent en situation réelle : Prise de décision (Recognition Primed Decision Model, Klein, 1997) 3

Le modèle RPD de Klein (1997) Un expert, confronté à une situation, reconnaît qu elle est l instance d un prototype Le prototype décrit : Le type de la situation Les indices pertinents Les attentes Les buts pertinents Les cours d action typiques Il conduit à choisir une action «satisfaisante» La simulation mentale permet d en évaluer la pertinence 4

La prise de décision des experts en anticollision Les experts Officiers à bord de car-ferries Opérant dans le Détroit du Pas-de de-calais Méthode Observation de l activité en passerelle Enregistrement de 62 manœuvres anticollision à partir d un radar de terre 5

La prise de décision des experts en anticollision : les principaux résultats Le pattern matching Identification des indices pertinents pour les experts Vitesse du navire antagoniste (lent, intermédiaire, rapide) Type du navire antagoniste Point de croisement (devant,, derrière) La pluralité des buts : Respect du Règlement, Performance, Contrôle, maîtrise de la situation 6

Un exemple : situation de croisement, navire privilégié Forte augmentation de la charge mentale (Hockey et al., 2003) Situation dangereuse (à l origine de la collision entre le Kariba et le Tricolor, 14 décembre 2002) d1 d2 d3 Action du car-ferry privilégié 7

CogTRANS : une simulation agent TRANS: un système multi-agents (Fournier, 2001) Agents : Autonomes capables d interaction avec leur environnement et d autres agents. Système de prise de décision RPD Intégration de connaissances propres à chaque type d agent (ferry, cargo) 8

CogTRANS Perception Environnement simulé Pattern Matching Décision Représentation Mentale de la situation Critères Situations Prototypiques Respecter distances de sécurité Respecter ETA Action Contrôler la situation 9

CogTRANS Simulation de la décision des officiers de quart : Construction des patterns sur la base des indices pertinents Simulation des processus de compréhension des indices pertinents Utilisation de sous-ensembles flous (Zadeh( Zadeh,, 1965) Exemple de la vitesse : 1 1 1 0.5 0.5 0.5 0 0 10 20 30 0 0 10 20 30 0 0 10 20 30 Vitesse intermédiaire Cargo lent Cargo Rapide 10

CogTRANS 11

Mise à l épreuve de CogTRANS CogTRANS peut-il reproduire les 62 manœuvres observées dans le Pas-de de-calais? CogTRANS a été évalué sous l angle de l identité des sorties : Erreur de type 1 (Faux positifs), de type 2 (Faux négatifs): (Neyman & Pearson, 1928) Erreur type 1 : la simulation produit une manœuvre règlementaire alors qu elle est non règlementaire dans le cas réel Erreur de type 2 : la simulation produit une manœuvre non règlementaire alors qu elle l est dans le cas réel 1er critère de comparaison : quel navire manœuvre en premier (le Non Privilégié ou le navire Privilégié)? 2ème critère de comparaison : la direction de la manœuvre (droite ou gauche)? 12

Mise à l épreuve de CogTRANS (1 er critère) Navire manœuvrant en premier : Manoeuvre NP (sim( sim) Manoeuvre P (sim( sim) Total Manoeuvre NP (réel( el) 48 3 51 Manoeuvre P (réel( el) 5 6 11 Total 53 9 62 Simulation correcte des manœuvres réglementaires (NP manoeuvre): 94% Simulation correcte des manœuvres non réglementaires (P manoeuvre): e): 55% Détection erronée de manœuvres non réglementaires (Faux négatifs): 6% Absence de prédiction de manœuvres non réglementaires (Faux positifs): 45% 13

Mise à l épreuve de CogTRANS (2 nd critère) Direction de la manœuvre : Droite (sim) Gauche (sim) Total Droite (réel) 47 2 49 Gauche (réel) 7 6 13 Total 54 8 62 Simulation correcte des manœuvres règlementaires (à droite): 96% Simulation correcte des manœuvres non règlementaires (à gauche): 46% Détection erronée de manœuvres non règlementaires (Faux négatifs): 4% Absence de prédiction de manœuvres non règlementaires (Faux positifs): 54% 14

Discussion Peu de faux négatifs CogTRANS propose une meilleure prédiction des manœuvres que l application stricte du règlement. Il permet surtout d être assez prédictif tout en permettant la simulation de comportements basés sur des règles informelles Mais il engendre un taux élevé de faux positifs Omission d indices pertinents : écart à la route, trafic? Différences inter-individuelles individuelles? 15

Conclusion Que peut apporter la simulation? D un point de vue pratique : Une description des actions (manœuvres) effectives ou, Une description des actions possibles? D un point de vue théorique : Met en évidence les limites d une modélisation conceptuelle, Met en évidence les limites d un modèle reposant uniquement sur l analyse de la situation et n intégrant pas les préférences individuelles (ou «styles de conduite»). Perspectives Etendre les patterns pour prendre en compte de nouveaux indices Elargir l empan temporel Elargir l évaluation à un plus grand nombre de cas 16