Mathématiques et algorithmique pour l’aide à planification territoriale - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Autre Publication Année : 2014

Mathématiques et algorithmique pour l’aide à planification territoriale

Résumé

L'équipe STEEP est une équipe-projet de recherche interdisciplinaire qui s'intéresse à la modélisation et simulation des interactions entre l'environnement, l'économie, et les facteurs sociaux, en ayant comme objectif une transition vers un mode de vie soutenable via la mise en oeuvre de politiques territoriales permettant de vivre plus en harmonie avec l'environnement et les écosystèmes, ainsi qu'en adéquation avec les ressources et contraintes des territoires. Notre objectif est de développer des outils d'aide à la décision destinés aux collectivités territoriales permettant la mise en place de cette transition. Ces outils doivent permettre d'aider à la compréhension des mécanismes systémiques clés qui sont difficiles à appréhender sans l'aide du numérique, puis à l'identification de levier d'actions. Ils peuvent être statistiques, basés sur de la simulation, de l'optimisation, ou des outils de visualisation. Une expertise en mathématiques et algorithmique est nécessaire pour développer ces outils. Dans ce cadre, il nous pensons qu'il est très important de développer des outils d'analyses sectoriels (qu'est ce qui rentre, sort et est transformé sur un territoire ?) ainsi que des outils permettant de mieux gérer les phénomènes spatiaux des territoires, en particulier pour contrôler l'étalement urbain.
Fichier principal
Vignette du fichier
Prados_livre_blanc_ARP_MathsInTerre-28aout13.pdf (115.99 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01101254 , version 1 (08-01-2015)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01101254 , version 1

Citer

Emmanuel Prados, Emilie Neveu. Mathématiques et algorithmique pour l’aide à planification territoriale. 2014, pp.3. ⟨hal-01101254⟩
268 Consultations
117 Téléchargements

Partager

More