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Laboratoire d'accueil : UMR Telluris, équipe Eau Environnement, Université Gustave Eiffel, campus de Nantes-Bouguenais

Présentation du sujet

Dans le sud de la France, les épisodes pluvieux intenses donnent régulièrement naissance à des crues-éclair sur les petits cours d'eau. Particulièrement dangereuses en raison de leur intensité et de leur formation rapide, ces crues nécessitent une anticipation efficace pour permettre aux autorités de sécurité civile d'alerter les populations, de les mettre en sécurité et de déployer les dispositifs de protection adaptés.

Si un premier service d'avertissement national (Vigicrues-Flash) est déjà opérationnel, ses horizons de prévision restent limités. L'Université Gustave Eiffel travaille depuis une quinzaine d'années à améliorer ces systèmes d'anticipation, en développant des chaînes de prévision des impacts des crues-éclair. Mais les incertitudes qui persistent — même sur des horizons de quelques heures — peuvent affecter la pertinence des décisions prises par les autorités lors de la gestion de crise.

Pour évaluer l'effet de ces incertitudes sur l'efficacité des secours, une approche innovante a émergé : la modélisation multi-agents des opérations de secours. Un premier modèle, développé à l'Université Gustave Eiffel, simule les décisions d'affectation et les déplacements des équipes du SDIS (Service Départemental d'Incendie et de Secours) au cours d'un épisode de crue-éclair. Appliqué aux crues de l'Aude d'octobre 2018 — qui ont fait 9 victimes et de très importants dégâts —, ce modèle a démontré un gain significatif lié à l'utilisation de prévisions pour déclencher les opérations de secours. Il reste toutefois à consolider et à rendre plus réaliste.

Cette thèse propose de poursuivre et d'approfondir ces travaux. Elle s'appuiera sur les outils développés dans le cadre du projet IRICLIM pour construire une chaîne de prévision des impacts des crues-éclair intégrant les dernières avancées de la recherche, notamment via le modèle hydrologique SMASH (INRAE) et de nouveaux produits de prévision de pluie développés avec le CNRM (Météo-France).

Objectifs

La thèse s'articulera autour de deux axes principaux :

Dans un premier temps, le modèle multi-agents existant sera transposé au département du Gard — territoire particulièrement exposé aux crues-éclair et bénéficiant d'un jeu de données exceptionnel sur les interventions du SDIS — afin d'évaluer et d'améliorer son réalisme. Les améliorations porteront notamment sur la représentation de la population, la différenciation des types d'équipes de secours, la prise en compte des routes inondées et les temps d'intervention.

Dans un second temps, le modèle amélioré sera appliqué à une série d'événements variés survenus dans le Gard au cours des dernières années, afin d'évaluer de façon robuste le gain apporté par différentes chaînes de prévision et d'avertissement hydrométéorologiques sur l'efficacité des opérations de secours.

Profil recherché

Master 2 ou école d'ingénieur en hydrologie, géosciences, modélisation numérique ou domaine connexe. Un intérêt pour la modélisation multi-agents et la gestion des risques naturels sera apprécié.

Encadrement

Directeur de thèse : Olivier Payrastre (HDR, Université Gustave Eiffel, GERS-EE)

Co-encadrants : Benoit Gaudou (Professeur, Université Toulouse Capitole, IRIT) et Eric Gaume (HDR, Université Gustave Eiffel, GERS-EE)

Partenariats

La thèse bénéficiera de collaborations avec l'IRIT, le CNRM (Météo-France), l'INRAE (équipe RECOVER) et le SDIS du Gard.

Candidature

Pour postuler, merci d'adresser votre candidature avant le 5 août (CV et lettre de motivation) à : 

Olivier Payrastre : olivier.payrastre@univ-eiffel.fr

Eric Gaume : eric.gaume@univ-eiffel.fr