Etude et développement d'un système spatio-temporel de gestion de secours médicaux d'urgence

Une situation d’exception ou une catastrophe est définie comme étant une grave perturbation d’une société, causant des pertes en vies humaines et en biens au point que la société sinistrée ne peut y faire face en recourant à ses seules ressources disponibles. Les catastrophes engendrent un nombre important de victimes de gravité variable. Face à de telles situations, les différents acteurs impliqués sont appelés à mettre en oeuvre, dans les plus brefs délais, les moyens indispensables permettant une prise en charge d’un afflux massif de victimes. L’efficacité du système de gestion de crise est ainsi conditionnée par de multiples facteurs dont l’anticipation, la réactivité, la disponibilité des moyens et la coordination entre les différents acteurs. L’organisation des soins en cas de catastrophe commence par la prise en charge des victimes sur le lieu du sinistre jusqu’à la fourniture de leur traitement dans une infrastructure hospitalière. Un des défis de la gestion de crise est de réussir à l’organiser de telle manière à ce que chaque composante du système puisse réaliser au mieux l’activité qui lui est assignée. L’aspect spatio temporel doit être aussi pris en considération afin de garantir une information cohérente et pertinente. Dans ce contexte, le développement d’outils efficaces d’aide à la décision et d’optimisation est une nécessité.

L’objectif global de ce projet est l’étude et la mise en oeuvre de tels outils, en particulier des outils permettant de traiter les problématiques suivantes :

  • Traitement d’informations multi-sources, imparfaites et spatio-temporelles Les informations traitées dans une situation de crise peuvent être partielles et incohérentes, pour cela il est nécessaire de mettre en place des processus de fusion et de révision d’informations afin d’assurer la pérennité du système d’information. De plus les acteurs sont géographiquement distants, d’où la nécessité de prendre en compte l’aspect spatio-temporel, ainsi que la mise en œuvre des modèles et des traitements dévolus à ces informations afin de permettre des requêtes particulières. - Décentralisation du traitement et autonomie des processus La multitude et la diversité des sources d’informations et des acteurs dans une situation de crise imposent un traitement décentralisé afin de garantir une meilleure performance du système d’information. L’autonomie de ses composantes est aussi une nécessité afin de garantir l’efficacité du comportement global, d’où l’usage des systèmes multiagent comme approche pour bâtir l’architecture générale.

  • Ordonnancement spatio-temporel réel et dynamique La prise en charge de victimes dans le cadre des situations de crise nécessite une planification ou re-planification dans un temps limité d’activités nécessitant des ressources humaines et matérielles et concernant des acteurs localisés sur différents lieux. Dans ce contexte, nous envisageons d’étudier différents problèmes d’ordonnancement spatio-temporel concernant les flux des victimes et des matières. Des approches et des techniques telles que les CSP, SAT et l’optimisation multi-objectif seront utilisées afin de fournir dans les temps et de manière pertinente des plans d’actions aidant les intervenants d’agir vite et efficacement. Le projet est dédié essentiellement au domaine du secours médical d’urgence avec une possibilité d’extension et d’adaptation vers d’autres domaines connexes ou de même nature. Il a pour objectif de concevoir et développer un prototype d’un système informatique de gestion de secours médicaux d’urgence, destiné aux équipes de secours et plus particulièrement aux équipes paramédicales : médecins, infirmiers urgentistes, pompiers, ambulanciers, etc.

Ce projet de coopération vise à consolider une synergie qui s’est établie entre des chercheurs tunisiens du laboratoire SOIE et des chercheurs français des laboratoires CRIL et LGI2A.

  • Participants : 
  • Lamjed Ben Saïd (responsable scientifique SOIE)
  • Slim Bechikh (SOIE)
  • Fahem Kebair (SOIE)
  • Ali Mensi
  • Mohamed Chaawa (SOIE)
  • Issam Nouaouri (LGI2A)
  • Lakhdar Saïs