100PhDs - focus sur Amal Machatalay
28th International Conference on Domain Decomposition Methods (DD28), Arabie Saoudite. © 2025 EXAF/EPFL
Nous sommes heureux de mettre en lumière le travail d'Amal Machatalay, supervisée par prof. Ahmed Ratnani(UM6P) et le prof. Daniel Kressner (EPFL) qui propose une approche innovante pour modéliser et simuler les dynamiques complexes du trafic multi-classe. Cette recherche illustre le potentiel des méthodes numériques avancées pour répondre aux défis contemporains liés à la mobilité et à l'essor des véhicules autonomes.
En combinant théorie des jeux, méthodes de calcul haute performance (HPC) et techniques de résolution numérique sophistiquées, les chercheurs ont étendu un cadre initialement conçu pour des véhicules homogènes à des situations réalistes impliquant plusieurs types de véhicules, notamment voitures et camions. Leur travail se distingue par le développement d'un modèle multi-classe de trafic basé sur les jeux de champ moyen (Mean-Field Games), capable de reproduire de manière fidèle les comportements stratégiques dans un environnement de trafic dense.
Grâce à l'utilisation de solveurs LGMRES régularisés et à une infrastructure HPC, l'équipe a réussi à mener des simulations à très grande échelle, impliquant jusqu'à 88 millions de variables. Ces avancées permettent non seulement de mieux comprendre les interactions complexes entre différentes classes de véhicules, mais aussi de valider, à travers des comparaisons fines entre modèles macroscopiques et microscopiques, la pertinence de l'approximation de Nash dans ces contextes, avec des résultats légèrement meilleurs que les attentes théoriques.
En apportant des outils numériques robustes au service de la modélisation du trafic intelligent, cette recherche illustre parfaitement comment l'innovation scientifique peut accompagner les transformations technologiques majeures, en particulier dans le domaine des transports autonomes.
Pour consulter l'article (en anglais).
100PhDs for Africa est un programme issue de l'initiative Excellence for Africa menée conjointement par l'Université Mohammed IV Polytechnique au Maroc et l'EPFL.