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Au sein des groupes d'individus, des comportements collectifs surprenants peuvent apparaître. Une collaboration interdisciplinaire s’est intéressée au phénomène de scission des groupes humains et à l'influence des informations nécessaires pour le faire survenir. Une étude qui pourrait éclairer la polarisation des opinions sur les réseau

 

"Depuis plusieurs années, le tandem toulousain formé par Clément Sire, physicien au Laboratoire de physique théorique1 et Guy Théraulaz, éthologue au Centre de recherches sur la cognition animale2, s’intéresse aux phénomènes qui émergent lorsqu’un grand nombre d’individus, humains ou animaux, se regroupent et interagissent les uns avec les autres. Des bancs de sardines aux nuées d’étourneaux, en passant par une foule dans un couloir du métro, ils tentent de décrypter les interactions et les règles de comportements permettant d’expliquer les phénomènes d’auto-organisation observés dans ces collectifs. « On utilise les outils de la physique statistique pour modéliser ces comportements. Une fois qu’on a compris les interactions individuelles, on peut développer des modèles et comprendre certains phénomènes d’intelligence collective observés dans les sociétés animales et humaines », explique Guy Théraulaz.

Deux chercheurs français ont publié cette semaine dans le prestigieux magazine Science les résultats de leurs travaux. Le sujet est inattendu… ils se sont intéressés aux foules

 

Par Fabienne Chauvière. Les Savanturiers, 12.01.2019

 

 

Ces deux chercheurs ont observé ce qui se passe dans les marathons 

"Ils sont allés à Chicago, à New York, à Atlanta… ils ont montré qu’en modélisant une foule comme un fluide, ils pouvaient prévoir son comportement. Ils ont découvert que les mouvements de foules sont universels, que l’on peut prédire à la seconde près les fluctuations de vitesse et de densité dans les foules.

 

Utiles pour les grands rassemblements, pour les urbanistes… mais aussi pour les images de synthèse dans l’industrie du film ou des jeux vidéo, ces travaux peuvent aussi s’appliquer aux embouteillages."

 

• Dynamic response and hydrodynamics of polarized crowds | Science, 04.01.2019 http://science.sciencemag.org/content/363/6422/46

 

A crowd that flows like water

The behavior of large numbers of insects, animals, and other flocks is often based on rules about individual interactions. Bain and Bartolo applied a fluid-like model to the behavior of marathon runners as they walked up to the start line of the Chicago Marathon (see the Perspective by Ouellette). They observed nondamping linear waves with the same speed for different starting corrals of runners and at different races around the world. Their model should apply both to this type of polarized crowd as well as to other groups, which may help guide crowd management.

 

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Étude hydrodynamique des foules polarisées : expériences et théorie, 16.11.2018 http://www.ens-lyon.fr/evenement/recherche/hydrodynamics-polarized-crowds-experiments-and-theory-etude-hydrodynamique-des

 

Soutenance de thèse de M. Nicolas BAIN du Laboratoire de Physique sous la direction de M. Denis BARTOLO

 

 

"Trafic très ralenti, circulation à l’arrêt, c’est la plaie. Trop de monde dans la même direction au même moment, qu’on soit en voiture, en vélo ou sur 2 pattes. Sur 6, pas de problème d’embouteillage, ça reste fluide, en tous cas chez les fourmis.

C’est ce qu’ont montré des chercheurs entomobaïnologues du Centre de recherche sur la cognition animale (CNRS/Université de Toulouse III – Paul-Sabatier) et de l’université d’Arizona (États-Unis), expérimentant l’effet de la densité sur la marche de la Fourmi d’Argentine, Linepithema humile (Hym. Dolichodériné). En nature, les chemins entre le nid et les lieux d’affouragement sont fréquentés par des myriades d’ouvrières.

Les chercheurs ont créé des colonies artificielles de 400 à 25 600 individus. Les ouvrières à jeun depuis 5 jours se sont vu offrir du sirop à l’autre bout d’un pont en plastique de 17 cm de long et de 3 largeurs : 5, 10 et 15 mm. Installée au-dessus du pont, une caméra a enregistré le trafic de 170 expériences (comptant les répétitions) durant 1 h. Ont été mesurées la vitesse de chaque fourmi et la fréquence des chocs entre elles.

Chez les humains, qu’ils marchent ou qu’ils roulent, l’embouteillage commence dès que 40 % de la surface est occupée. Chez les fourmis, le trafic ne ralentit qu’au-delà de 80 %. en fait, elles s’adaptent. Tant qu’il y a peu de monde, elles courent plus vite. Si leur densité augmente, elles s’arrangent pour éviter les collisions et si la foule est trop dense, elles évitent de s’y joindre.

Une différence importante de ces fourmis avec les gens est qu’elles ne craignent pas les chocs, bien protégées par leur tégument, ce qui leur permet d’accélérer quand nous avons le réflexe de ralentir. Dans leurs déplacements de masse, elles sont gouvernées par des rétroactions positives : suivre la piste et y ajouter leur marque chimique – et n’ont que des contacts très brefs entre elles.

Ce qu’on a appris de l’étude de la circulation des fourmis (et ce qui reste à découvrir comme les mécanismes) intéresse beaucoup les ingénieurs dans bien des domaines, des télécommunications à la mise au point du comportement des véhicules autonomes en passant par la biologie moléculaire."

Article source (gratuit, en anglais) 

Parmi les insectes destructeurs de bouchons, la Fourmi du liège Crematogaster scutellaris (Myrmiciné).

Photo : Fourmis d’Argentine sur un appât. Cliché Whitney Cranshaw/CSU

NDLR : la voiture autonome sera-t-elle finalement inspirée des autos tamponneuses ?

Electrons whizzing around each other and humans crammed together at a political rally don't seem to have much in common, but researchers at Cornell are connecting the dots.

They've developed a highly accurate mathematical approach to predict the behavior of crowds of living creatures, using Nobel Prize-winning methods originally developed to study large collections of quantum mechanically interacting electrons. The implications for the study of human behavior are profound, according to the researchers.

For example, by using publicly available video data of crowds in public spaces, their approach could predict how people would distribute themselves under extreme crowding. By measuring density fluctuations using a smartphone app, the approach could describe the current behavioral state or mood of a crowd, providing an early warning system for crowds shifting toward dangerous behavior.

Tomas Arias, professor of physics, is lead author of "Density-Functional Fluctuation Theory of Crowds," which published Aug. 30 in Nature Communications.

 

Fruit flies and electrons: Researchers use physics to predict crowd behavior, 30.08.2018

 

• Density-functional fluctuation theory of crowds | Nature Communications, 30.08.2018 https://www.nature.com/articles/s41467-018-05750-z

 

[via] Recherche animale sur Twitter, 02.09.2018 : "#Foule: un modèle #mathématique prédit chez la #mouche le comportement des rassemblements d'individus en fonction de la densité. Il s'appuie sur les préférences sociales et spatiales. Il pourrait s'appliquer à l'#écologie et à la #démographie https://t.co/WHGeAeFKUK… https://t.co/NiU9WxRMoe"
https://twitter.com/recherche_anima/status/1036199589060202498