La méthode générale d’étude des phénomènes non linéaires auto-organisés est appliquée à l’organisation des systèmes de déplacements collectifs humains. Cette méthodologie, largement appliquée dans les laboratoires d’écologie comportementale (recherche de nourriture par des fourmis, par exemple) consiste à :

• modéliser (par des relevés et analyses de terrain) le comportement microscopique de chaque agent (ou mobile) ;

• ajuster les paramètres microscopiques comportementaux et les "valider" (*) par rapport à des mesures macroscopiques de terrain (mesures quantitatives des flux et des structures collectives) – la simulation de l’ensemble des agents doit permettre de reproduire les phénomènes macroscopiques, i.e. les comportements collectifs, émergents observés dans différents types de terrain ;

• réaliser une analyse de sensibilité (*) de ces paramètres microscopiques : ces paramètres doivent être le moins sensibles possible, i.e. une faible erreur sur leur valeur ne doit pas provoquer de changement de modes/structures au niveau macroscopique.

Dans le cas des systèmes de déplacements humains, les mobiles, les espaces et leurs services seront typés qualitativement. Suite aux études de terrain, les comportements miscroscopiques seront "validés" (**) par type d’espaces et type de mobiles. Ils pourront être utilisés pour prédire, par simulations, les phénomènes émergents dans tout espace appartenant à un type déjà validé.

Les simulations prédictives permettront de trouver les caractéristiques optimales des espaces (géométrie, topologie, disponibilité et capacité des services) répondant à la demande en flux de déplacements.

Afin de faciliter l'exploitation et la validation des données liées aux comportements, une Base de données des comportements de déplacements (issues de mesures de terrain et structurée par type d’espaces et de mobiles) a été créée.

(*) Type d'état-système requis pour la validation du modèle :

Le système est fortement non linéaire et des faibles variations des conditions initiales peuvent induire des phénomènes macroscopiques très distincts. Les paramètres du modéle doivent donc être étalonnés sur des états le plus stables possible, éloignés des points de bifurcations. L'analyse de leur sensibilité doit avoir lieu avec des conditions initiales rigoureusement identiques.

(**) Lien entre la validité du modèle et ses typologies :

Plus les types d'espaces et de mobiles seront génériques et plus la marge d'erreur sur la prédiction pourrait être grande. En théorie, la prédiction ne pourra être exacte que sur les cas d'espaces/mobiles effectivement utilisés lors de la validation.
A l'opposé, plus les types  d'espaces et de mobiles seront spécifiques et moins le comportement des mobiles dans les espaces pourra être défini de façon générique. La portée prédictive du modèle sera faible, dans la mesure où la probabilité qu'un nouveau cas ne rentre pas dans la typologie sera très élevée.

Un compromis pratique a dû été trouvé pour identifier les éléments structurant les comportements de déplacements des mobiles dans les espaces et menant à la création de typologies efficaces.