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OLICOW

ANR · 2022

OLICOW — Prédiction en ligne de la dynamique des foules avec des modèles orientés données

Financement : 524 067 €

3 partenaires

Fiche du financeur ↗

OLICOW vise à améliorer significativement les capacités d'analyse et de prévision du comportement des foules dans les lieux publics. L'observation et la simulation des foules ont été traitées séparément par différentes communautés. Les tentatives pour les coupler sont récentes et hors ligne jusqu'à présent, et ne sont pas encore opérationnelles pour des systèmes de foules réalistes. OLICOW propose une nouvelle génération de modèles de simulation de foule basés sur les données, ouvrant de nouvelles possibilités d'assimilation des observations en temps réel. En plus des cameras, nous nous appuierons sur plusieurs familles de nouveaux capteurs en étudiant jusqu'à quel point le caractère privé des données peut être préservé face aux algorithmes capables d'exploiter des corrélations complexes dans des données multi-modales. Des avancées permettront d'utiliser plus aisément des capteurs innovants tout en traitant un sujet qui soulève beaucoup de questionnement de la part du public.

Structures participantes de Université Paris-Saclay

Provenance des données

Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.