Accueil > Actualités

Soutenances de thèse en décembre 2015 de Dorian Souliès (Nice) et Joan Pérez (Avignon)

par Sonia Ivaldi - publié le , mis à jour le

 

  • Le jeudi 17 décembre 2015 à 14h00, à l’Université d’Avignon et des Pays de Vaucluse , Joan Perez soutiendra sa thèse : Spatial Structures in India in the Age of Globalisation. A Data-driven Approach, sous la direction de Monsieur François Moriconi-Ebrard et de Monsieur Giovanni Fusco.

Abstract :

Countries that have experienced a delayed entry within the world economy have usually sustained an enhanced and faster globalisation process. This is the case for BRIC countries which are, compared to other emerging countries, organised on large economies and thus provide a stronger potential market. From this perspective, India appears to be the perfect case study with an economic growth expected to overcome China’s growth in the near future. However, the « clichés » are persistent within a country mostly depicted as bipolar. On the one hand, it is considered as a new eldorado, the « Shining India », a place where multinationals aim to implement themselves due to the substantial increase of the consumer market. At the same time, India is also characterised by overcrowding, the major presence of slum areas and mass poverty, both in urban and rural areas. It is indeed possible that some areas will accommodate a bigger and bigger share of the growing middle class, while others will accentuate economic and social inequalities. Yet, can these extremes be truly representative of the diversity of such a large country ? In fact, in some urban oriented spaces, the evolution of the tertiary sector is not strong enough to maintain a high level of employment while in rural spaces ; an intensive farming model contributes to gradually reducing the number of labourers and landowners. As a result, the increase of the standard of living related to both economic and demographic growth is not homogeneously distributed over a territory where socio-economic divisions are already made worse by a tight caste system. With evidence dating back to 2400 BCE, it must be remembered that India is a country of old urbanisation. This has given rise to a rich and complex history and India is now home to a variety of languages, religions, castes, communities, tribes, traditions, urbanisation patterns and, more recently, globalisation-related dynamics. Perhaps no other country in the world seems to be characterised by such a great diversity. This begs the following questions : how is it possible to quantify and visualise the spatial gap of such a complex and subcontinent sized country ? What are the main drivers affecting this spatial gap ? It would indeed be simplistic to study India only through macro economic indicators such as GDP. To deal with this complexity, a conceptualisation has been performed to strictly select 55 criteria that can affect the transformation sustained by the Indian territory in this enhanced age of globalisation. These selected factors have fed a multi-critera database characterised by aspects coming from economy, geography, sociology, culture etc. at the district scale level (640 spatial units) and on a ten year timeframe (2001-2011). The assumption is as follows : each Indian district can be driven by different factors. The human capacity to understand a complex issue has been reached here since we cannot take into account and at the same time the behaviour of a large number of elements influencing one another. AI Based Algorithm methods (Bayesian and Neural Networks) have thus been resorted to as a good alternative to process a large number of factors. In order to be as accurate as possible and to keep a transversal point of view, the methodology is divided into a robust procedure including fieldwork steps. The results of the models show that the 55 factors interact, bringing the emergence of unobservable factors representative of broader concepts, which find consistency only in the case of India. It also shows that the Indian territory can be segmented into a multitude of sub-spaces. Some of these profiles are close to the caricatured India. However, in most cases, results show a heterogeneous country with sub-spaces possessing a logic of their own and far away from any cliché.

Keywords
India, globalisation, urbanisation, middle classes, spatial segmentation, AI based-algorithms, Bayesian and Neural Networks, Self-Organizing Maps

Composition du jury

M. Giovanni FUSCO, Chargé de recherche CNRS, UMR ESPACE, Université de Nice-Sophia Antipolis, Codirecteur

M. Jean GREBERT, Expert, DE-IRM, Renault, Paris, Externe

M. Jean-Paul HUBERT, Directeur de recherche, IFSTTAR, AME-DEST, Champs-sur-Marne, Rapporteur

M. François MORICONI-EBRARD, Directeur de recherche CNRS, UMR Espace, Université d’Avignon, Codirecteur

M. Sébastien OLIVEAU, Maître de conférences HDR, UMR ESPACE, Aix-Marseille Université, Examinateur

M. Joel RUET, Chargé de recherche CNRS, CEPN, Université Paris Nord, Examinateur

M. Jean-Claude THILL, Knight Distinguished Professor, University of North Carolina, Charlotte, Rapporteu

 

  • Dorian Souliès soutiendra sa thèse le lundi 14 décembre 2015, à 14h00, à l’Université de Nice‐Sophia Antipolis (en salle du Conseil de l’UFR LASH, Campus Carlone) sous la direction de Christine Voiron (Professeur, Université Nice Sophia Antipolis).

 

Sujet
Le secours à personne : spatialiser, modéliser, outil d’aide à la décision.
Méthode d’optimisation de la localisation des moyens de secours à personne dans le cadre de la réalisation de documents de planification : application au département des Alpes-Maritimes.

Résumé
En France, porter secours en urgence aux victimes fait partie intégrante des missions des sapeurs-pompiers. Cette mission représente même la majeure partie de leur activité. C’est ce que l’on appelle le secours à personne (SAP). Ces dernières années, le nombre de pompiers volontaires est en baisse, particulièrement dans les espaces périurbains et ruraux, ce qui n’est pas sans conséquence sur la couverture opérationnelle des moyens, d’autant que ces secteurs enregistrent déjà une baisse de la démographie médicale. Parallèlement à cela, le nombre d’interventions de type SAP est en augmentation constante. Dans ce contexte, les tensions entre l’offre et la demande en secours à personne tendent à augmenter. Une des solutions envisagées pour remédier à cette situation consiste à optimiser la localisation des moyens existants. Cependant, les méthodes mises en œuvre pour cela, par les professionnels, s’avèrent ne pas être suffisamment intégrées, et celles développées par les chercheurs, pas suffisamment opérationnelles.

L’objectif principal de cette recherche est donc de proposer une méthode d’optimisation des localisations de moyens de SAP, qui soit à la fois intégrée et opérationnelle.

Le choix s’est porté vers les modèles de localisation-allocation. Il s’agit d’algorithmes mathématiques permettant de prendre en compte, de manière globale, l’ensemble des paramètres entrant en jeu dans la localisation des secours, ainsi que les conséquences en chaîne que les choix de localisation peuvent entraîner. Parmi les outils disponibles, le choix s’est porté vers le module Network Analyst d’ArcGIS pour son potentiel en termes d’opérationnalité. La démarche adoptée se décompose en trois étapes. La première consiste à réaliser un diagnostic du SAP afin d’identifier les secteurs où les tensions entre l’offre et la demande en secours sont les plus importantes. La deuxième consiste à choisir et préparer les données d’entrée du modèle et le paramétrer. La troisième consiste à réaliser différents grands scénarios d’optimisation possibles. Cette démarche, appliquée en condition réelle au cas du SAP dans les Alpes-Maritimes, a permis, d’une part, de mettre en exergue les besoins de méthodes et d’outils d’optimisation opérationnels, et d’autre part, de démontrer l’intérêt des modèles de localisation-allocation comme aide à la réflexion pour l’optimisation de la localisation des moyens de SAP.

Mots-clés
Secours à personne, SDIS, SAMU, modèles de localisation-allocation, recherche appliquée, opérationnalité, SIG, Network Analyst, Alpes-Maritimes

Composition du jury :
Madame Christine VOIRON CANICIO, Professeur, Université Nice Sophia Antipolis

Monsieur Emmanuel ELIOT, Professeur, Université de Rouen

Monsieur Didier JOSSELIN, Directeur de recherches, CNRS, Université d’Avignon

Monsieur François POUGET, Médecin, S.D.I.S 06

Madame Isabelle THOMAS, Professeur, Université catholique de Louvain, (Belgique)