Analyse multicritères et fusion d'information pour l'expertise et la gestion intégrée des risques naturels en montagne
Abstract
Les risques naturels en montagne (crues torrentielles, avalanches) menacent les biens et les personnes avec des conséquences souvent dramatiques. Dans un contexte de connaissances partielles et imparfaites de l'occurrence et de la physique des phénomènes, l'expertise utilise des approches pluridisciplinaires à la fois qualitatives et quantitatives pour identifier les phénomènes, analyser les risques et proposer des stratégies de réduction des risques au travers de mesures structurelles (ouvrages de génie civil) ou non-structurelles (zonage, plans d'alerte). Les analyses dépendent de la qualité et de l' " incertitude " associées à l'information disponible provenant soit de mesures, d'analyses historiques, de témoignages mais aussi d'avis subjectifs, parfois contradictoires exprimés par les experts eux-mêmes. Finalement, les scénarios de phénomènes et les décisions peuvent reposer sur des informations incertaines et contradictoires sans qu'il soit réellement possible d'expliciter la part de vérité, d'imprécision, de conflit ou simplement de méconnaissance dans les hypothèses ayant conduit au résultat. Cet article décrit une méthodologie (dénommée ER-MCDA) d'aide à la décision basée sur l'association de l'analyse multicritères hiérarchique (AHP), les théories des ensembles flous, des possibilités et des fonctions de croyances. Les théories des ensembles flous et des possibilités sont utilisées pour transformer des critères quantitatifs et qualitatifs dans un cadre commun de discernement dans le contexte des théories de Dempster-Shafer (DST) et de Dezert-Smarandache (DSmT). Un problème de décision basée sur l'analyse de la sensibilité d'un site avalanche montre comment la méthode permet de prendre en compte et tracer l'importance des critères, l'imperfection des évaluations et jugements d'expert et la fiabilité des sources. / Rapid mass movements hazards such as mountain rivers (torrents) and snow avalanches put humans and material assets at risk with dramatic consequences. Risk reduction is reached through structural and non-structural measures such as zoning control, preventive information. In a context of lacking knowledge about the natural phenomena, expertise is required to provide analyses for decision and risk management purposes using multi-disciplinary quantitative or qualitative approaches. Expertise depends on the quality and uncertainty of the available information that may result from measures, historical analysis, testimonies but also subjective, possibly conflicting, assessments done by the experts themselves. At the end, phenomena scenarios and decisions may very well rely on very uncertain and conflicting information without being able to really know what was completely true, imprecise, conflicting or simply unknown in the hypotheses leading to the result. A framework mixing fuzzy logics, evidential reasoning and multi-criteria decision analysis (ER-MCDA) is proposed. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is used to model the decision and to elicit preferences between criteria. Fuzzy Sets and Possibilities theories are used to transform quantitative and qualitative criteria into a common frame of discernment for Dempster-Shafer Theory (DST) and Dezert-Smarandache Theory (DSmT). A simplified decision sorting problem based on a snow-avalanche risk management problem shows how the use of multi-criteria decision analysis principles and information fusion can be used to characterize and take information quality or imperfection into account for decision purposes. Keywords : Mountain natural hazards, multicriteria decision making, Analytic Hierarchy Process (AHP), information imperfection, information fusion, fuzzy logic, evidence theory, DST, DSmT.
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