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Patrick Taillandier, un modelo de modelizadores

A Patrick Taillandier nunca ha dejado de interesarle la investigación desde que terminó sus estudios de ingeniería informática. Desde Australia hasta Vietnam y desde Lyon hasta Toulouse pasando por Rouen, se ha convertido en un experto en modelización de sistemas complejos, un método muy utilizado en la gestión de riesgos, como las inundaciones, los incendios y las epidemias.

Patrick Taillandier, investigador en la unidad MIAT (Matemáticas e Informática Aplicadas) del Centro INRA de Occitania-Toulouse
Pascale Mollier, traducido por Álvaro Díez Alejandre
Actualización: 05/03/2019
Publicación: 13/02/2019

¿Qué tienen en común el aumento de vegetarianos en la población, la evacuación de un edificio en caso de incendio y el futuro efecto de los vehículos autónomos en el tráfico? Las tres situaciones implican el análisis de comportamientos complejos y de toma de decisiones, en un marco no previsible en el que aparece un factor de ruptura: una nueva conducta, una catástrofe natural, un elemento innovador, etc. Este es el ámbito de excelencia de Patrick Taillandier y de la plataforma que ha contribuido a crear: Gama. Después de estudiar ingeniería informática en Lyon, Taillandier enseguida se especializó en inteligencia artificial.

Una herramienta de modelización a disposición del público no especializado

La creación de la plataforma Gama fue el hilo conductor de los trabajos de Taillandier desde que defendió su tesis de doctorado. La plataforma pone a disposición de los usuarios, también de los que no son informáticos, un método con el que pueden construir su propio modelo. Este método, que fue diseñado en el laboratorio de Vietnam del IRD (Instituto de Investigación para el Desarrollo de Francia) en el que Taillandier hizo su posdoctorado, ahora también ocupa a varios equipos de investigación internacionales en Francia, Vietnam y los Países Bajos. «Cada vez se utiliza en más países: Estados Unidos, China, Austria, Filipinas y Senegal», indica Taillandier con orgullo. Hace poco una empresa estadounidense lo ha empleado para predecir el efecto de la introducción de vehículos autónomos en la ciudad de Boston. Gama está disponible en código abierto y cuenta con unos 1000-2000 usuarios en todo el mundo, principalmente investigadores, relacionados con la prestación de servicios técnicos o la toma de decisiones.

Simulación del tráfico rodado de la ciudad de Rouen realizado con Gama. © Inra
Simulación del tráfico rodado de la ciudad de Rouen realizado con Gama © Inra

El grial de la gestión de riesgos

Resolver ejemplos muy concretos de gestión de riesgos

El método propuesto en Gama permite resolver ejemplos muy concretos de gestión de riesgos, como la optimización de la señalización de evacuación en una ciudad después de un tsunami o la modelización de los determinantes ambientales de una hipotética reaparición del virus H5N1. El método gira en torno al concepto de «simulación a base de agentes», que descompone un sistema complejo en agentes clasificados según su tipo de comportamiento, a partir de los cuales se pueden modelizar interacciones y la evolución del sistema. Por ejemplo, en un modelo de tráfico rodado, cada conductor y cada vehículo es un «agente», cuyo comportamiento será analizado y proyectado en diferentes escenarios según la configuración que reciba la red viaria. «Es una herramienta muy potente que puede aplicarse a un sinfín de ámbitos», continúa Patrick Taillandier con entusiasmo.

Este vídeo reproduce la evacuación de un club nocturno en Rhode Island (EE. UU.) durante un incendio ocurrido el 20 de febrero de 2003. Un tercio de los supervivientes salió por la puerta principal y otro tercio salió por las ventanas. En total hubo 100 muertos y 230 heridos.

Proyectos interdisciplinares con gran relevancia social

Con Gama, Taillandier ha contribuido a la creación de numerosas aplicaciones, tanto de gestión de riesgos, movilidad y transporte, como de medio ambiente y ecología. De hecho, mucho antes de incorporarse al INRA en 2016, colaboró con investigadores del Instituto para modelizar los impactos socioeconómicos de las políticas de gestión del agua en la cuenca del Adur y el Garona, donde había que tener en cuenta muchos factores, como las políticas departamentales de cuotas de agua para el riego, el comportamiento de los agricultores de maíz y la gestión de las presas. Fruto de esos trabajos, la plataforma Maelia ahora incluye servicios del ecosistema que van más allá de la gestión del agua y adquiere dimensión internacional con una extensión en Brasil. «Fue mi primer proyecto interdisciplinar, en concreto con agrónomos y sociólogos», confiesa Taillandier. Y fue el primero de muchos, porque después estudió la propagación del dengue en Nueva Delhi y Bangkok, y recientemente, el aumento de vegetarianos en Francia a partir del análisis de los argumentos y del alcance de estos.

La vena pedagógica

«De todas formas, todos los días aprendo algo nuevo en mi trabajo de investigador»

«Estoy intentando mejorar continuamente los aspectos metodológicos de Gama, a través de los proyectos de aplicación que diseño. En concreto, intento representar mejor los comportamientos y la toma de decisiones. Tengo un proyecto específico para ello, que se llama ACTEUR (1), que pretende crear herramientas para definir a los agentes capaces de realizar razonamientos complejos. También me gustaría mejorar la accesibilidad de Gama, trabajando en el lenguaje y el aspecto de la plataforma para que los usuarios puedan hacerlo suyo. Por último, para convertirlo en una herramienta de debate entre las partes interesadas, intento crear representaciones gráficas y herramientas de simulación interactiva como si fuera un Lego». Una vena pedagógica que Taillandier ejerció durante cinco años en Rouen como profesor titular (maître de conférences) adscrito a una cátedra de excelencia orientada a la modelización en Geografía. Fue justo antes de entrar en el INRA, donde dice haber encontrado temáticas sociales importantes y una gran libertad para entablar colaboraciones metodológicas fructíferas. Todos estos trabajos le han animado a querer saber más sobre psicología social. «De todas formas, todos los días aprendo algo nuevo en mi trabajo de investigador», concluye.

Este vídeo del MIT muestra cómo se puede recrear el tráfico de la ciudad de Andorra usando un Lego.

(1) Proyecto ACTEUR (2014-2019) de la ANR (Agencia Nacional de Investigación de Francia): Agents Cognitifs Territorialisés pour l'Etude des dynamiques Urbaines et des Risques («Agentes cognitivos territorializados para el estudio de las dinámicas urbanas y los riesgos»).

Contacto
Departamento asociado:
Applied Mathematics and Informatics
Centro asociado:
Occitanie-Toulouse

Su currículum en pocas palabras

39 años, casado y padre de un hijo.

Experiencia

Desde 2016. Investigador (chargé de recherche) en la unidad MIAT (Matemáticas e Informática Aplicadas) del Centro INRA de Occitania-Toulouse.

2012-2016. Profesor titular (maître de conférences) de Geografía en la Université de Rouen (laboratorio IDEES), cátedra de excelencia del CNRS.

2011. Posdoctorado en la Université Toulouse 1, equipo SMAC.

2009-2010. Posdoctorado en el laboratorio internacional UMMISCO del IRD (Instituto de Investigación para el Desarrollo de Francia) en Vietnam.

Formación

2005-2008. Doctorado en la Université Paris-Est (laboratorio COGIT IGN).

2005. Ingeniería Informática (Diplôme d’ingénieur) en la CPE Lyon (Escuela Superior de Química, Física y Electrónica de Lyon) y máster en Inteligencia Artificial (Université Lyon 1). Prácticas de investigación en Australia y prácticas en empresa en la región de París.