Optimisation basée sur l’accessibilité des réseaux d’infrastructure éducative

L’objectif de ce projet est de proposer une méthodologie pour évaluer et optimiser les réseaux d’infrastructures éducatives en fonction de l’accessibilité.

En 2014, la Banque mondiale a lancé un Programme mondial pour des écoles plus sûres (Global Program for Safer Schools GPSS) focalisé sur l’intégration de considérations relatives à la réduction des risques dans les politiques et les investissements dans les infrastructures éducatives. Le GPSS a pour but de stimuler et de faciliter des investissements éclairés et à grande échelle pour la sécurité et la résilience des infrastructures scolaires nouvelles et existantes, qui pourraient être menacées par les risques naturels. Il contribue ainsi à des environnements d’apprentissage de haute qualité. Comprendre l’accessibilité des réseaux d’infrastructures scolaires est un élément important pour optimiser les interventions de réduction des risques ainsi que pour améliorer la qualité et l’efficacité du service éducatif.

Pour soutenir cet objectif, le Laboratoire de transport et mobilité propose une méthodologie pour évaluer et optimiser les réseaux d’infrastructures éducatives en fonction de leur accessibilité et propose des solutions pour améliorer leur performance. En d’autres termes, les chercheurs évalueront les risques en fonction du réseau scolaire, en incluant des paramètres tels que le réseau de transport, le lieu de domicile des étudiants, les modèles de mobilité… Ils fourniront alors une méthodologie pour orienter les investissements directs afin de réduire les risques en cas de catastrophe.

Ce projet de recherche d’un an est mené par le Laboratoire de transport et mobilité (TRANSP-OR), dirigé par le Prof. Michel Bierlaire, et conduit par Riccardo Scarinci. Il est financé par Programme mondial pour des écoles plus sûres (GPSS) de la Banque mondiale.

Principal investigator Prof. Michel Bierlaire
Project manager Riccardo Scarinci
Sponsor World Bank
Period 2018
Laboratory TRANSP-OR
Collaboration TRACE