Modéliser les débordements permet de les limiter

Pour réduire le risque de mouvements de foule pouvant amener à une situation critique, une solution est d'étudier l'ensemble des facteurs menant à elles, afin d'être capable ensuite de réagir dès qu'un facteur de risque est détecté.

Pour prévenir les mouvements de foule dans des espaces publics tels que des centres commerciaux ou  des stades, il faut chercher à mieux comprendre ce qui a créé la perturbation au sein d'un rassemblement de personnes. Ainsi en se basant sur un récent désastre*, des chercheurs du Risk Center of Swiss Federal Institute of Technology ETH Zurich en Suisse ont mis au point un modèle** permettant de déterminer les facteurs causant la turbulence et ses effets. Résultats? C'est la conjonction de plusieurs événements comme par exemple une densité de personnes trop importante couplée à quelques réactions inattendues et amplifiées qui conduit à une instabilité de la foule par effet de cascade.

Surveiller le seuil critique

Ainsi, en se basant sur des données qualitatives de la catastrophe telles que des rapports des autorités publiques, des articles provenant des médias, des vidéos YouTube, des plans de Google Earth, des photos en 360° ainsi que le planning des organisateurs de l'événement, les chercheurs ont pu constater que des forces physiques s'exercent de façon discontinue entre les personnes. Ce sont ces forces qui, en dépassant un certain seuil, deviennent un risque vital. L'analyse a révélé que ces forces peuvent être causées par un grand nombre d'incompréhensions qui se sont largement répandues dans la foule compacte.

Les 8 stades critiques

Ainsi, une personne qui trébuche, qui pousse volontairement d'autres, crie ou bien qui panique peut créer un effet domino incontrôlable pour des forces policières externes. Analyser ce genre de situation a permis aux chercheurs de dresser une liste de signes annonciateurs d'un mouvement de foule en fonction de criticité (de 0 à 8) et d'émettre une recommandation à chaque stade. Ainsi, un contrôle de l'affluence, une surveillance des mouvements avant-coureurs d'un débordement et surtout la communication avec la foule joueraient un rôle clé.

*En 2010, une Love Parade à Duisburg en Allemagne a fait 21 morts et plus de 500 blessés

**D. Helbing, P. Mukerji, Crowd Disasters as Systemic Failures: Analysis of the Love Parade Disaster (2012)