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Le comportement d'une foule peut être abordé soit de manière [[macroscopique]] s’il reproduit fidèlement les phénomènes de foule à l’échelle globale, soit de manière [[microscopique]] si les trajectoires sont jugées conformes à la réalité <ref name = "Lemercier">{{ouvrage| nature ouvrage=Thèse d'exercice| nom1=Lemercier| prénom1=Samuel| format électronique=pdf|lire en ligne=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360132398000572| titre=Simulation du comportement de suivi dans une foule de piétons à travers l’expérience, l’analyse et la modélisation | éditeur=[[Université de Rennes 1]]| date=17 août 2012}}</ref>. |
Le comportement d'une foule peut être abordé soit de manière [[macroscopique]] s’il reproduit fidèlement les phénomènes de foule à l’échelle globale, soit de manière [[microscopique]] si les trajectoires sont jugées conformes à la réalité <ref name = "Lemercier">{{ouvrage| nature ouvrage=Thèse d'exercice| nom1=Lemercier| prénom1=Samuel| format électronique=pdf|lire en ligne=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360132398000572| titre=Simulation du comportement de suivi dans une foule de piétons à travers l’expérience, l’analyse et la modélisation | éditeur=[[Université de Rennes 1]]| date=17 août 2012}}</ref>. |
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L'animation comportementale a été introduite et développée par [[Craig Reynolds]] en 1987 : il a créé un [[programme informatique]] de [[vie artificielle]], le [[Boids]], qui simule le comportement d'une nuée d'oiseaux en vol, afin d'étudier l'intuition et le mouvement de groupe<ref name ="Reynolds">{{Article|langue=en|prénom1=Craig W.|nom1=Reynolds|titre=Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model|périodique= ACM SIGGRAPH Computer Graphics| volume = 21| numéro = 4| date= 07/1987 | pages= 25-34| lire en ligne = https://team.inria.fr/imagine/files/2014/10/flocks-hers-and-schools.pdf|consulté le=05 mars 2019}}</ref>. Tous les [[Agent logiciel|agents]] de cette simulation ont un accès direct aux positions et vitesses respectives des agents environnants. Il montre ainsi que les règles locales d’interaction entre individus permettent l’émergence d’une coordination dans un groupe d’animaux en déplacement<ref name ="Reynolds"/>. |
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Les premières recherches dans le domaine de la simulation de foule ont débuté en 1997 sous la direction de Daniel Thalmann, qui encadra la thèse de doctorat de Soraia Raupp Musse. Ces deux derniers présentent un nouveau modèle de comportement de foule, pour créer une simulation de populations génériques<ref name="Thalmann_Musse">{{Ouvrage| language=en| url=https://books.google.com/?id=3Adh_2ZNGLAC&pg=PR8&dq=history+of+crowd+simulation#v=onepage&q=history%20of%20crowd%20simulation&f=false| titre=Crowd simulation| nom1=Thalmann| prénom1=Daniel| nom2=Musse| prénom2=Soraia Raupp| date=2012-10-04| éditeur=Springer science & business media| isbn=978-1-4471-4449-6}}</ref>. Ils ont établi une relation entre le comportement autonome de l'individu au sein de la [[foule]] et le comportement émergent qui en découle<ref>{{ouvrage| langue=en| titre=Computer animation and simulation '97| chapitre=A model of human crowd behavior : group inter-relationship and collision detection analysis| pages=39–51| série=Eurographics| année=1997| nom1=Musse| prénom1=S. R.| nom2=Thalmann| prénom2=D.| isbn=978-3-211-83048-2| citeseerx=10.1.1.14.7049| doi=10.1007/978-3-7091-6874-5_3}}</ref>. |
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Version du 11 mars 2019 à 22:29
La simulation de foule est le procédé de simulation du mouvement d'un grand nombre de personnages ou entités[1]. Elle est fréquemment employée en animation graphique pour la réalisation de films ou de jeux vidéo. Elle est également utilisée pour la formation à des situations de crise[2] , la simulation des évacuations[3], les études de sécurité lors de la construction de bâtiments ou de l’organisation d’événements[4]. Elle intervient aussi pour le design d'architecture et la planification urbaine[5], afin d’améliorer la qualité de service offert aux usagers. En simulant ces foules, l'interaction des comportements humains observés est prise en compte pour reproduire les comportements collectifs. Ces procédés sont pluridisciplinaires, et intègrent aussi bien des notions issues des sciences sociales et des sciences cognitives que des concepts de mathématiques, d'informatique, de physique, de biologie et de sciences du transport.
Le besoin d'une simulation de foule se fait sentir dès lors qu'une scène a besoin de plus de personnages qu'il n'est possible en d'animer avec les systèmes conventionnels, tels que les méthodes basées squelette[6]. Simuler des foules offre l'avantage d'être rentable tout en permettant un contrôle total de chaque personnage ou agent simulé. Les animateurs 3D créent généralement une bibliothèque de mouvements, soit pour l'ensemble du personnage, soit pour certaines parties du corps. Ils ont parfois recours au morphing ou à des logiciels qui animent les mouvements.
Le comportement d'une foule peut être abordé soit de manière macroscopique s’il reproduit fidèlement les phénomènes de foule à l’échelle globale, soit de manière microscopique si les trajectoires sont jugées conformes à la réalité [7].
Historique
L'animation comportementale a été introduite et développée par Craig Reynolds en 1987 : il a créé un programme informatique de vie artificielle, le Boids, qui simule le comportement d'une nuée d'oiseaux en vol, afin d'étudier l'intuition et le mouvement de groupe[8]. Tous les agents de cette simulation ont un accès direct aux positions et vitesses respectives des agents environnants. Il montre ainsi que les règles locales d’interaction entre individus permettent l’émergence d’une coordination dans un groupe d’animaux en déplacement[8].
Ces travaux ont été perfectionnés et adaptés à l'étude debanc de poissons en 1994 par Demetri Terzopoulos, Xiaoyuan Tu et Radek Grzeszczuk[9]. Ici, les agents individuels sont équipés d'une vision synthétique et d'une vue générale de l'environnement dans lequel ils résident, ce qui permet une prise de conscience perceptive de leurs habitats dynamiques, améliorant la qualité réaliste de la simulation.
Les premières recherches dans le domaine de la simulation de foule ont débuté en 1997 sous la direction de Daniel Thalmann, qui encadra la thèse de doctorat de Soraia Raupp Musse. Ces deux derniers présentent un nouveau modèle de comportement de foule, pour créer une simulation de populations génériques[10]. Ils ont établi une relation entre le comportement autonome de l'individu au sein de la foule et le comportement émergent qui en découle[11].
Notes et références
- (en) Daniel Thalmann, Encyclopedia of computer graphics and games, , 1–8 p. (ISBN 978-3-319-08234-9, DOI 10.1007/978-3-319-08234-9_69-1), « Crowd Simulation »
- (en) Jérôme Comptdaer, Emmanuel Chiva, Stéphane Delorme, Henri Morlaye et Jérôme Volpoët, Multi-scale behavioral models for urban crisis training simulation (lire en ligne)
- (en) Steven Gwynne, E.R. Galea, Matthew Owen, Peter J. Lawrence et Lazaros Filippidis, « A review of the methodologies used in the computer simulation of evacuation from the built environment », Building and Environment, vol. 34, no 6, , p. 741–9 (DOI 10.1016/S0360-1323(98)00057-2)
- Aude Roudneff, Modelisation macroscopique de mouvements de foule (Thèse d'exercice), Université Paris Sud, (lire en ligne [PDF])
- (en) George Drettakis, Maria Roussou, Alex Reche et Nicolas Tsingos, « Design and evaluation of a real-world virtual environment for architecture and urban planning », Presence: Teleoperators and Virtual Environments, vol. 16, no 3, , p. 318–32 (DOI 10.1162/pres.16.3.318)
- (en) L. Herda, P. Fua, R. Plänkers, R. Boulic et D. Thalmann, Skeleton-based motion capture for robust reconstruction of human motion (lire en ligne), p. 77
- Samuel Lemercier, Simulation du comportement de suivi dans une foule de piétons à travers l’expérience, l’analyse et la modélisation (Thèse d'exercice), Université de Rennes 1, (lire en ligne [PDF])
- (en) Craig W. Reynolds, « Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model », ACM SIGGRAPH Computer Graphics, vol. 21, no 4, , p. 25-34 (lire en ligne, consulté le )
- (en) Demetri Terzopoulos, Xiaoyuan Tu et Radek Grzeszczuk, « Artificial fishes: autonomous locomotion, perception, behavior, and learning in a simulated physical world », Artificial Life, vol. 1, no 4, , p. 327–51 (DOI 10.1162/artl.1994.1.4.327, CiteSeerx 10.1.1.33.8131)
- (en) Daniel Thalmann et Soraia Raupp Musse, Crowd simulation, Springer science & business media, (ISBN 978-1-4471-4449-6, lire en ligne)
- (en) S. R. Musse et D. Thalmann, Computer animation and simulation '97, , 39–51 p. (ISBN 978-3-211-83048-2, DOI 10.1007/978-3-7091-6874-5_3, CiteSeerx 10.1.1.14.7049), « A model of human crowd behavior : group inter-relationship and collision detection analysis »
