Norm-Atis – Projet ANR

Partenaires

Thématiques

  • Modélisation et simulation de la mobilité
  • Fusion de données multi-source
  • Normalisation de données pour le transpor

Résumé

Construire une ville durable implique la mise en synergie de tous les acteurs de la ville : les pouvoirs publics, les entreprises, les autorités organisatrices, les opérateurs de transport, etc. Une approche systémique, garante d’une ville durable, implique que ces acteurs puissent appréhender la ville dans un contexte multidimensionnel et multi-échelle. Cette appréhension va permettre de développer de nouveaux services de mobilité, basés sur des données partagées. Une étape importante consiste alors à structurer les données de mobilité de manière automatisée et reproductible, d’un territoire à l’autre et dans un contexte européen. L’objectif principal de Norm-Atis est ainsi la mise en place d’un tel processus de collecte des données, de leur traitement, et la mise en place de nouveaux modèles intelligents au sein d’une plate-forme géographique normalisée.

Le projet de recherche Norm-Atis (Nouveaux standards pour développer des services de mobilité intelligents) propose une approche décentralisée de type « bottom-up », fondée sur des données multi-sources issues des réseaux de téléphonie mobile, de suivi de flottes de véhicules, de données institutionnelles ou encore de crowdsourcing. Cela se fait à travers le stockage et le traitement de données de type « Big Data », mais également à travers l’analyse multi-échelle de la mobilité et sa visualisation.

Au sein de ce consortium, l’UTBM est en charge du lot 5, consacré aux modèles de mobilité. L’objectif des modèles et algorithmes de mobilité dans un tel contexte d’aide à la décision est triple. Il s’agit d’une part d’intégrer les données multi-sources provenant de divers capteurs sur les routes, sur les voitures et sur les téléphones cellulaires. Il s’agit d’autre part de simuler la mobilité dans un contexte multimodal, en tenant compte des différents services de mobilité, des différentes catégories d’usagers, et à différentes échelles spatio-temporelles. Enfin, il s’agit d’évaluer les scénarios dans un processus d’aide à la décision basé sur des KPI multiples.

Contact : Laurent Moalic